数据库分片和分区

如何将数据分发到分片表或数据库？

答：在运行查询或将传入的数据分发到分片表或数据库时，关键是要将其分配到正确的分片。 否则，它可能导致数据丢失或查询速度缓慢。 在本节中，我们将介绍一些常见的分片架构，每个架构使用稍微不同的流程来跨分片分发数据。

数据库中需要进行分片的表是什么？

答：总而言之就是需要进行分片的表。 一个数据库中并不是所有的表都很大，某些表是可以不用进行切分的，非分片是相对分片表来说的，就是那些不需要进行数据切分的表。 数据切分后，一个大表被分到不同的分片数据库上面，每个表分片所在的数据库就是分片节点（dataNode）。 数据切分后，每个分片节点（dataNode）不一定都会独占一台机器，同一机器上面可以有多个分片数据库，这样一个或多个分片节点（dataNode）所在的机器就是节点主机（dataHost）,为了规避单节点主机并发数限制，尽量将读写压力高的分片节点（dataNode）均衡的放在不同的节点主机（dataHost）。

数据分片是什么？

答：数据分片是在接口层实现的，目的是把数据均匀地划分到不同的VServer上。 有了接口层的存在，逻辑层寻址就轻量了很多，寻址存储层VServer的工作全部由接口层负责，逻辑层只需要随机选一个接口层机器访问即可。 接口层使用了一致性哈希的割环算法来实现数据分片，在割环算法中，为了让数据均匀分布到各个VServer，每个VServer需要有多个VNode（虚拟节点）。 一个Key寻址的过程如下图所示，首先根据Hash (Key)在哈希环上找到对应的VNode，在根据VNode和VServer的映射表确定所属的VServer。 由上述查找过程可知，需要事先离线计算出VNode在哈希环上的分布、VServer和VNode映射关系。

为什么选择分片数据库架构？

答：选择分片数据库架构的另一个原因，是为了加速查询响应的时间。 当您对尚未分片的数据库提交查询时，必须先搜索您查询的表中的每一行，然后才能找到您要查找的结果集。 对于具有大型单片数据库的应用程序，查询可能变得极其缓慢。