分片

分片是一种数据库架构技术，它将数据分割成更小且易管理的部分，称为片（shard）。每个片存储在单独的服务器或数据库实例上。它通过分布数据来提高可扩展性和性能。分片通常用于大规模系统，以高效处理海量数据。

也称为： 数据分区、水平分区、数据库拆分、数据分布。

比较

• 分片与分区。 分片专门将数据分配到多个服务器或数据库实例中，而分区通常是在单个数据库或服务器内划分数据。
• 分片与复制。 分片将数据集中不同部分分割到多个服务器上。复制则将相同的数据集复制到多个服务器，以确保冗余。
• 分片与垂直扩展。 通过添加更多服务器（也称为水平扩展）来增加容量，分片实现了这一点。垂直扩展通常通过升级单个服务器的硬件来增加容量。
• 分片与集群。 分片在节点间逻辑上分割和分配数据，而集群则将多个服务器组合成一个单一的数据库实例。
• 分片与负载平衡。 分片为更高效的存储和访问而分配数据本身。负载平衡 将传入请求分配到服务器，以优化资源使用。
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优点

• 更好的可扩展性。 分片将数据分布在多个服务器上，使系统能够处理更大数据集和更多用户。
• 增强的性能。 通过拆分数据，查询可以针对特定的片，减少响应时间和单个服务器的负载。
• 故障隔离。 一个片中的问题通常不会影响其他片，提高了系统的可靠性。
• 成本效益。 可以使用更小、更便宜的服务器，而不是投资于单台高性能机器。
• 灵活的扩展性。 随着数据集的增长，可以添加新的片，为水平扩展提供清晰的路径。

缺点

• 增加的复杂性。 管理和维护多个片增加了数据库管理的复杂性。
• 不均匀的负载分配。 不当的分片策略可能导致“热点片”，某些片的数据或流量显著多于其他片。
• 困难的数据重平衡。 在添加或移除服务器时，跨片重平衡数据可能资源密集且耗时。
• 复杂的查询。 跨多个片的查询更复杂，由于片间通信可能更慢。
• 应用依赖性。 应用程序可能需要对分片敏感，这需要在逻辑上进行更改以正确与数据库交互。
• 潜在的数据重复。 一些分片策略可能导致片间的数据冗余，增加存储需求。