开源数据库Sharding技术[1]

从 Shard 到 Sharding

Shard 这个词英文的意思是 碎片 而作为数据库相关的技术用语 似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中的 Sharding 姑且称之为 分片

Sharding 不是一门新技术 而是一个相对简朴的软件理念 如您所知 MySQL 之后才有了数据表分区功能 那么在此之前 很多 MySQL 的潜在用户都对 MySQL 的扩展性有所顾虑 而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标) 数据库扩展性是一个永恒的话题 MySQL 的推广者经常会被问到 如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理 是如何办到的呢 答案是 Sharding

Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能 而是在具体技术细节之上的抽象处理 是水平扩展(Scale Out 亦或横向扩展 向外扩展)的解决方案 其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制 解决数据库扩展性问题

事关数据库扩展性

说起数据库扩展性 这是个非常大的话题 目前的商业数据都有自己的扩展性解决方案 在过去相对来说比较成熟 但是随着互联网的高速发展 不可避免的会带来一些计算模式上的演变 这样很多主流商业系统也难免暴露出一些不足之处 比如 Oracle 的 RAC 是采用共享存储机制 对于 I/O 密集型的应用 瓶颈很容易落在存储上 这样的机制决定后续扩容只能是 Scale Up（向上扩展） 类型 对于硬件成本 开发人员的要求 维护成本都相对比较高

Sharding 基本上是针对开源数据库的扩展性解决方案 很少有听说商业数据库进行 Sharding 的 目前业界的趋势基本上是拥抱 Scale Out 逐渐从 Scale Up 中解放出来

Sharding 的应用场景

任何技术都是在合适的场合下能发挥应有的作用 Sharding 也一样 联机游戏 IM BSP 都是比较适合 Sharding 的应用场景 其共性是抽象出来的数据对象之间的关联数据很小 比如IM 每个用户如果抽象成一个数据对象 完全可以独立存储在任何一个地方 数据对象是 Share Nothing 的 再比如 Blog 服务提供商的站点内容 基本为用户生成内容(UGC) 完全可以把不同的用户隔离到不同的存储集合 而对用户来说是透明的

这个 Share Nothing 是从数据库集群中借用的概念 举例来说 有些类型的数据粒度之间就不是 Share Nothing 的 比如类似交易记录的历史表信息 如果一条记录中既包含卖家信息与买家信息 如果随着时间推移 买 卖家会分别与其他用户继续进行交易 这样不可避免的两个买卖家的信息会分布到不同的 Sharding DB 上 而这时如果针对买卖家查询 就会跨越更多的 Sharding 开销就会比较大

Sharding 并不是数据库扩展方案的银d 也有其不适合的场景 比如处理事务型的应用就会非常复杂 对于跨不同DB的事务 很难保证完整性 得不偿失 所以 采用什么样的 Sharding 形式 不是生搬硬套的

Sharding与数据库分区(Partition)的区别

有的时候 Sharding 也被近似等同于水平分区(Horizontal Partitioning) 网上很多地方也用 水平分区来指代 Sharding 但我个人认为二者之间实际上还是有区别的 的确 Sharding 的思想是从分区的思想而来 但数据库分区基本上是数据对象级别的处理 比如表和索引的分区 每个子数据集上能够有不同的物理存储属性 还是单个数据库范围内的 *** 作 而 Sharding 是能够跨数据库 甚至跨越物理机器的

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16326

这种概念上的含混不清之所以还在流传，主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。

比如，ShardingSphere转向可插拔架构后，其核心流程里已经没有分片功能了，分片会作为可插拔能力的一部分接入到服务中。对于数据库中间件来说，几乎属于产品重定义。与许多人对数据库中间件的固有认知相悖，因为在许多人的理解中，数据库中间件不就是为了分库分表而存在的吗？

理解关系数据库中的相关概念、关系模型及其三要素；理解关系的性质及类型；理解完整性规则在关系数据库中的作用；理解关系代数运算，掌握传统的集合运算与专门的关系运算；理解并掌握关系演算。

很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思，现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别，两者到底是不是同一个层面的概念。

1、优化报表的查询速度，可以考虑使用索引来提高查询效率，索引可以加快查询的速度，减少查询的时间。

2、可以考虑使用缓存来提高查询效率，缓存可以将查询结果存储在内存中，以便下次查询时可以直接从内存中获取结果，大大减少查询的时间。

3、可以考虑使用分区表来提高查询效率，分区表可以将查询的数据按照一定的规则进行分割，以便查询时可以只查询指定的分区，从而减少查询的时间。

4、可以考虑使用报表优化器来提高查询效率，报表优化器可以根据报表的查询条件，自动优化报表的查询语句，从而提高查询的效率。

5、可以考虑使用多线程来提高查询效率，多线程可以将报表的查询任务分解成多个子任务，从而可以同时处理多个查询任务，从而提高查询的效率。

6、可以考虑使用数据库优化器来提高查询效率，数据库优化器可以根据报表的查询条件，自动优化数据库的查询语句，从而提高查询的效率。

7、可以考虑使用数据库集群来提高查询效率，数据库集群可以将报表的查询任务分散到多台服务器上，从而可以同时处理多个查询任务，从而提高查询的效率。

8、可以考虑使用数据库分片来提高查询效率，数据库分片可以将报表

数据库集群，顾名思义，就是利用至少两台或者多台数据库服务器，构成一个虚拟单一数据库逻辑映像，像单数据库系统那样，向客户端提供透明的数据服务。关键是两台或者多台数据库服务器，如果只有一台数据库服务器是不能称其为集群的。集群向客户端提供的服务与单机系统向客户端提供的服务，从通讯协议上保持二进制兼容。数据库集群往往是同构的系统，要求集群各节点都具有相同的 *** 作系统和数据库系统版本，甚至补丁包的版本也要求保持一致。

在使用Elasticsearch搜索时，如果需要召回大量数据，可以考虑以下几种方法：

1 使用分页技术：分页技术可以有效地减少每次搜索的数据量，使得搜索过程变得更快。

2 使用索引：索引可以有效地加快搜索速度，减少搜索时间。

3 使用搜索聚合：搜索聚合可以有效地减少搜索时要搜索的数据量，使得搜索变得更快。

4 使用缓存：缓存可以有效地减少搜索时要搜索的数据量，使得搜索变得更快。

5 使用高亮技术：高亮技术可以有效地减少搜索时要搜索的数据量，使得搜索变得更快。

现在比较大型点的系统基本上是AP+DB的架构: AP指应用程序,DB指数据库端

AP放在一个服务器上,DB放在另一个服务器上

当一个系统比较大,访问的用户数量比较多的时候,比如QQ,上亿用户

这时一个服务器就吃不消了,这样就想到多个服务器跑同一个AP应用

DB端也一样

linux集群 指的就是多个服务器跑同一个AP应用,系统管理员的工作

数据库集群 指的就是多个服务器跑同一个DB数据库数据库管理员的工作

linux集群基础就要熟悉linux系统

数据库集群基础就要熟悉具体的数据库如oracle,db2,sysbasemysql等

0基础可以学,只是要花时间0基础想搞到集群估计得花3个月时间这还是要有环境的,有人指导才行

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