数据库分片

一、海量数据的存储问题

随着互联网的发展，数据的量级也是指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。

但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。如果使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储。

二、什么是数据库分片

简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。

数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。

（1）一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分

（2）另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）切分。

三、如何实现数据库分片

当数据库分片后，数据由一个数据库分散到多个数据库中。此时系统要查询时需要切换不同的数据库进行查询，那么系统如何知道要查询的数据在哪个数据库中？当添加一条记录时要向哪个数据库中插入呢？这些问题处理起来都是非常的麻烦。

这种情况下可以使用一个数据库中间件mycat来解决相关的问题。