数据分片设计

最新推荐文章于 2025-04-30 23:00:54 发布
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分类专栏： Java应用 文章标签： 中间件 java 分布式 数据分片 一致性哈希
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dosthing/article/details/124746312
本文介绍了数据分片设计的背景和主流框架，如ShardingSphere和mycat，强调了分布均匀、负载均衡和维护方便的原则。讨论了按值跨度、按hash和按检索表等分片算法，分析了各自的优缺点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

背景

目前主流大数据分布式存储DB都有一套成熟的数据分片的设计，比如ES、Mongo、FastDFS，它们可以根据特定的routerkey落地到不同的分片中。为了支撑如此巨大数据流量，软件设计需要采用合理的分库分表策略，以加快数据的增删改查，提升业务处理效率。

总体原则：

  1. 分布均匀，数据量要尽可能均匀分布到每个节点；
  2. 负载均衡，冷热数据搭配合适，落在每个节点上的请求量尽可能相近；
  3. 维护方便，扩缩容时产生的数据迁移尽可能少。

主流框架

主流数据中间件的实现原理有以下两种

客户端JDBC模式：业务开发不需要部署额外的应用，只需要把中间件作为一个jar包之类的库引用即可，这种方式，不需要运维介入。代表：Sharding-JDBC

代理Proxy模式：业务开发不是直连数据库，而是通过代理访问，需要部署维护代理，这种方式运维成本略高。代表：Sharding-Proxy、mycat

ShardingSphere-(github star 14k) 官网

ShardingSphere是一

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AI天才研究院
08-01 2064
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xcbeyond|疯狂源自梦想，技术成就辉煌
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01-19 222
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单个分片 2个分片 如何设计分片数 案例 分片过多的副作用 如何确定住分片数 如何确定副本分片数 调整分片总数设定，避免分配不均衡 容量规划 评估业务的性能需求 常见用例 硬件配置 部署方式 案例1:固定大小的数据集 拆分索引 案例2:基于时间序列的数据 创建基于时间序列的索引 写入时间序列的数据，基于Date Math的方式 基于Index Alias 集群扩容 ...
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同时，分片策略的设计还需考虑数据迁移、负载均衡、故障恢复和数据一致性等问题，确保分片的有效管理和操作。尽管分片提供了许多优势，但也需要考虑一些挑战和复杂性，如数据迁移、跨分片事务处理、查询跨分片的支持等。因此，在实施分片之前，需要仔细评估和规划，确保正确选择适合应用需求的分片策略，并考虑好分片带来的额外开销和复杂性。需要注意的是，开启分片是一个复杂的过程，需要综合考虑应用需求、数据特点和系统架构。数据库的分片策略是指将数据库中的数据按照一定的规则和方式进行分割（分片）存储在不同的物理节点或服务器上的策略。
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