一、數據庫 sharding 要注意些什么

Sharding的基本思想就要把一個數據庫切分成多個部分放到不同的數據庫(server)上，從而緩解單一數據庫的性能問題。不太嚴格的講，對于海量數據的數據庫，如果是因為表多而數據多，這時候適合使用垂直切分，即把關系緊密（比如同一模塊）的表切分出來放在一個server上。如果表并不多，但每張表的數據非常多，這時候適合水平切分，即把表的數據按某種規則（比如按ID散列）切分到多個數據庫(server)上。當然，現實中更多是這兩種情況混雜在一起，這時候需要根據實際情況做出選擇，也可能會綜合使用垂直與水平切分，從而將原有數據庫切分成類似矩陣一樣可以無限擴充的數據庫(server)陣列。

切分策略

如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步驟進行的。垂直切分的結果正好為水平切分做好了鋪墊。垂直切分的思路就是分析表間的聚合關系，把關系緊密的表放在一起。多數情況下可能是同一個模塊，或者是同一“聚集”。這里的“聚集”正是領域驅動設計里所說的聚集。在垂直切分出的表聚集內，找出“根元素”（這里的“根元素”就是領域驅動設計里的“聚合根”），按“根元素”進行水平切分，也就是從“根元素”開始，把所有和它直接與間接關聯的數據放入一個shard里。這樣出現跨shard關聯的可能性就非常的小。應用程序就不必打斷既有的表間關聯。比如：對于社交網站，幾乎所有數據最終都會關聯到某個用戶上，基于用戶進行切分就是較好的選擇。再比如論壇系統，用戶和論壇兩個模塊應該在垂直切分時被分在了兩個shard里，對于論壇模塊來說，Forum顯然是聚合根，因此按Forum進行水平切分，把Forum里所有的帖子和回帖都隨Forum放在一個shard里是很自然的。

對于共享數據數據，如果是只讀的字典表，每個shard里維護一份應該是一個不錯的選擇，這樣不必打斷關聯關系。如果是一般數據間的跨節點的關聯，就必須打斷。

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二、什么是數據庫和數據庫管理系統

數據庫的應用非常廣泛，舉個例子，我們平時在瀏覽器上搜索內容，就要用到數據庫去檢索我們的關鍵字。以前我們可能會用數組、集合、文件等來存儲數據，但是接下來我們就會面臨一個問題，當存儲的數據或內容過多的時候，我們如何去精準的找到我們需要的東西，這時候數據庫管理系統就派上了用場。除此之外，數據庫管理系統還能永久的儲存我們的數據。

為了便于大家理解，這里先給大家講解幾個概念

DB數據庫（database)：存儲數據的“倉庫”。它保存了一系列有組織的數據。

DBMS數據庫管理系統（Database Management System)：數據庫是通過DBMS創建和操作的容器。