mysql数据库分库分表方案，一旦数据库过于庞大，尤其是当写入过于频繁，非常难由一台主机支撑的时候，我们还是会面临到扩展瓶颈。这时候，我们就必须许找其它技术手段来解决这个瓶颈，那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术。
mysql数据库切分
前言
通过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制。一旦数据库过于庞大，尤其是当写入过于频繁，非常难由一台主机支撑的时候，我们还是会面临到扩展瓶颈。这时候，我们就必须许找其它技术手段来解决这个瓶颈，那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术。
何谓数据切分
可能非常多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了，仅仅只是在有些文章中称之为数据的Sharding。事实上无论是称之为数据的Sharding还是数据的切分，其概念都是一样的。
简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同一时候还能够提高系统的总体可用性，由于单台设备Crash之后。仅仅有总体数据的某部分不可用，而不是全部的数据。
数据的切分（Sharding）依据其切分规则的类型。能够分为两种切分模式。
一种是依照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这样的切能够称之为数据的垂直（纵向）切分。另外一种则是依据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据依照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面。这样的切分称之为数据的水平（横向）切分。
垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低。相互影响非常小，业务逻辑非常清晰的系统。在这样的系统中，能够非常easy做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。依据不同的表来进行拆分。对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比較简单清晰。
水平切分于垂直切分相比。相对来说略微复杂一些。由于要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较依据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。
当我们某个（或者某些）表的数据量和訪问量特别的大，通过垂直切分将其放在独立的设备上后仍然无法满足性能要求，这时候我们就必须将垂直切分和水平切分相结合。先垂直切分，然后再水平切分。才干解决这样的超大型表的性能问题。
以下我们就针对垂直、水平以及组合切分这三种数据切本文来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码网5分方式的架构实现及切分后数据的整合进行对应的分析。
数据的垂直切分
我们先来看一下，数据的垂直切分究竟是怎样一个切分法的。数据的垂直切分。也能够称之为纵向切分。将数据库想象成为由非常多个一大块一大块的“数据块”（表）组成。我们垂直的将这些“数据块”切开，然后将他们分散到多台数据库主机上面。这样的切分方法就是一个垂直（纵向）的数据切分。
一个架构设计较好的应用系统。其总体功能肯定是由非常多个功能模块所组成的。而每一个功能模块所须要的数据对应到数据库中就是一个或者多个表。
而在架构设计中，各个功能模块相互之间的交互点越统一越少，系统的耦合度就越低，系统各个模块的维护性以及扩展性也就越好。这样的系统。实现数据的垂直切分也就越easy。
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