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基本思想Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个server上。如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(serve

垂直切分的粒度指的是在做垂直切分时允许几级的关联表放在一个shard里．这个问题对应用程序和sharding实现有着很大的影响．关联打断地越多，则受影响的join操作越多，应用程序为此做出的妥协就越大，但单表的路由会越简单，与业务的关联性会越小，就越容易使用统一机制处理．在此方向上的极端方案是：打断所有连接，每张表都配有路由规则，可以使用统一机制或框架自动处理．比如amoeba这样的框架，它的路由能

数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示数据库分库分表(sharding)系列(二) 全局主键生成策略数据库分库分表(sharding)系列(三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 数据库分库分表(sharding)系列(四) 多数据源的事务处理数据库分库分表(sharding)系列(五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Shardi