分布式数据库选型——数据水平拆分方案

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无共享架构的各个节点之间的通信全部都是软件层面使用网络实现

水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大每项人熟知。分库分表、异构索引、小表广播、有有哪些功能几乎是产品功能需求标配。然而或多或少客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。

本文尝试从数据的深度图总结分布式数据的基因重组(replication)和分区(partition)技术原理和方案,其中分区全部都是称为分片(sharding),希望能引起读者或多或少思考,在分布式数据库选型中能注意有有哪些细节的区别,挑选适合业务的数据水平拆分方案。

分布式数据库以集群形式指在,有多个节点。集群架构有共享磁盘架构(shared-disk)和无共享架构(shared-nothing)。后者有时也称为水平扩展(horizontal scale)或向外扩展(scale out),本文主要总结无共享架构方案。