掌握数据库分片：策略和最佳实践

数据库分片（Database sharding）是一种数据库架构模式，它将大型数据集分割成更小、更易于管理的片段，称为 "分片"。 每个分片都存储在单独的数据库服务器上，以提高性能、可扩展性和可用性。

这种方法有助于分散负载，确保没有一台服务器成为瓶颈，从而使系统能够高效地处理更多数据和更大的事务量。 每个分片都独立运行，但共同构成一个逻辑数据库系统。 此外，数据库分片还可以通过将故障隔离到单个分片来提高容错能力，从而使系统的其他部分能够继续顺利运行。

在本文中，我们将详细介绍数据库分片的好处、它与其他数据库组织方法的比较，以及它如何帮助保持数据安全和可访问性。

众所周知，企业正面临着前所未有的数据爆炸。 企业需要处理和分析的信息在数量、速度和多样性方面每年都呈指数级增长。

研究表明，预计在 2021 年至 2025 年期间，全球创建和复制的数据量将几乎翻倍，达到惊人的 181 ZB（即 1810亿 TB）。 大量数据的涌入既带来了机遇，也带来了挑战。 虽然它有可能提供更深入的洞察力和更明智的决策，但也给数据库系统带来了巨大的压力。 随着数据量的增长，传统的数据库架构往往难以跟上，从而导致查询时间变慢、性能降低以及潜在的系统故障。

这就是数据库分片的用武之地。 通过将数据分布到多个服务器上，分片允许企业横向扩展数据库，从而有效地满足不断增长的数据需求。 即使企业的数据规模不断扩大，它也能让企业保持高性能和快速响应时间。

可以把数据库分片想象成是一种重量分配方式。 比方说，您需要拎着几个重达 100 磅的袋子上楼梯。 虽然有些人自己拎包绰绰有余，但有些人则会遇到困难。 多人分担行李意味着每个人都能减轻负担。 由于不需要由单个人来承担如此沉重的负担，压力就会小得多。

数据库分片的原理与之类似。 分担负载减轻了服务器的压力，使其能够更高效地工作，为每个人服务。

数据库分片对于处理大量数据并需要滚动访问这些数据的企业来说至关重要。 如果没有数据库分片，服务器运行速度就会过慢，给用户带来令人沮丧的体验。

您是否发现，当您打开太多程序时，电脑运行速度会变慢？ 数据库服务器在数据过多、试图访问数据的人数过多时，也会面临类似的问题。 数据量大、活动频繁，导致响应速度变慢，最糟糕的情况是服务器停机。

数据库分片是一种分割信息的智能方法，使企业既能存储又能快速访问大量数据。 下面是分片数据库的其他一些具体优势。

如果你曾担心数据库存储空间不够用，那么多个分片可以帮助你进行扩展。 当数据量达到上限时，您只需添加更多分片即可，从而避免出现数据瓶颈或可能的停机。 您还可以通过分割数据集来提高数据库服务器的效率。 您可以降低特定服务器超载的风险，同时还能滚动引入更多数据。

分片数据库最显著的优点是响应速度更快。 另一个有用的比喻是把数据库管理系统想象成一个书架。

想象一下，您要在图书馆里试图找到一本特定的书。 您是愿意在塞满一千本书的书架上找书，还是在一个只有一百本书的书架上找？ 数据库分片使用相同的信息量，但分成更小的行。 这一功能意味着您的数据库管理系统可以更快地检索信息，从而带来更快的体验。

在短时间内处理太多数据会使数据库管理系统不堪重负。 最常见的结果之一就是服务中断，造成数小时甚至数天的业务生产力损失。

数据库分片可以减少系统压力，防止过度依赖一种存储形式，从而避免发生这种情况。 这意味着，即使一个分片突然无法使用，其他分片仍可独立工作。

要了解数据库分片的工作原理，可以把数据想象成一系列有序的架子。 您的数据库使用称为数据集的行和列的混合物来存储信息。

当您在多台计算机上分割这些碎片时，您就创建了一个节点。 所有分片都被划分为多个节点，但它们都包含整个数据库的相同信息。 然后，数据集会被分割成碎片、碎片密钥和所谓的无共享架构。

这些被分割后的数据块的正式技术术语是“逻辑分片（logical shard）”。 存储这些逻辑分片的物理计算机称为 "物理分片（physical shard）"，有时也称为 "数据库节点（database node）"。

您可以把分片——具体来说，就是逻辑分片——想象成数据库书架上所有的不同书籍。 每条信息都包含独一无二的信息，您可以自行决定将它们存储在哪里以及如何存储。

条理清晰的数据是业务顺利运营的关键。 分片键（shard key）是一种用于按类型合理组织数据的方式，能减少在查找所需数据时浪费的时间。

每个数据集都由若干列组成，列中填满了行数据。 分片键是开发者用来决定每个数据集中的哪些行数据应该被分组到同一个分片（shard）中的依据。 这些分片键可以来自现有的列，也可以是全新的列。 选择正确的分片键对分片数据库的效率至关重要。 一个精心选择的分片键能够确保数据在各个分片之间均匀分布，从而避免任何一个分片成为性能瓶颈。

它还有助于保持查询性能，因为当执行查询时，系统能够快速定位到相关的分片。 分片键通常基于经常访问的数据或按逻辑分组的数据，例如客户ID、地理区域或时间戳。

通过将相关数据分组在一起，分片键可以改善读写操作，使数据检索和管理更加高效。 然而，选择一个不合适的分片键可能会导致数据分布不均，增加某些节点的负载，并最终降低系统性能。

无共享架构（Shared-nothing architecture）是一种由多个独立部分组成的数据库管理系统。 这意味着您所创建的每一个物理分片都只会操作其自身所包含的数据——它无法从其他物理分片中拉取数据。

然而，也有可能构建一个分片系统，在这个系统中，多个分片能够从其他数据源拉取数据。 创建软件层是协调数据存储和同时访问多个分片的一种方法。

虽然分片是改善响应时间和共享访问的一种非常有效的方法，但仍存在一些缺点。 业务规模和检索大量数据的频率将决定分片是否适合您。

由于需要多个服务器或节点来分发数据，数据库分片大大增加了基础设施成本。 这种硬件的倍增不仅增加了初始设备费用，还导致了更高的持续运营成本，包括电力消耗、数据中心空间占用以及网络连接费用。

此外，管理分片系统的复杂性往往需要更熟练的人员或额外的培训，这进一步增加了运营成本。 这些增加的费用可能会很可观。 但是，对于许多处理大量数据的企业来说，可扩展性和性能的提高可以证明投资的合理性。

数据库分片的另一个难点在于它给业务运营带来的复杂性。 您不再只需要管理一个单一的数据库，而是必须在多个物理分片（或节点）之间分散注意力。

对于那些目前还不需要处理大量数据的小型企业来说，他们可能会发现分片技术过于复杂，并不必要。 然而，有扩展计划的小型企业最终将会从分片技术中受益。

数据在分片之间分布不均是数据库分片的一大挑战。 这种不平衡会导致过载分片上的性能瓶颈、未充分利用分片上的资源浪费，以及系统管理复杂性的增加。

当一个分片成为查询的“热点”时，它可能难以满足需求，从而破坏了分片的主要目标：均匀分配负载以实现最佳性能。

不过，先进的数据库系统通常会提供自动平衡功能。 这些系统能够检测到数据分布不均的情况，并在分片之间重新分配数据以保持平衡，从而确保稳定的性能和高效的资源利用率，且无需人工干预。

选择合适的数据库系统（例如 InterSystems IRIS）对于缓解这些挑战至关重要。 这些系统有内置平衡器，可以监控分片负载，并自动更改数据的存储位置。 这样，您就可以专注于使用数据，而不是管理数据的分发方式。

数据库分片从根本上讲是灵活的，能让企业更好地控制数据及其组织方式。 不过，在开始之前，您应该先了解几种主要方法。

基于范围的分片也称为动态分片，它根据值来划分数据库行。 无论您决定使用哪种范围作为分片键，它都能实现快速且便捷的访问。

例如，如果您决定按照客户所在的行业来划分数据，可以使用一个分片键来快速在数据库中找到他们。 您使用的应用程序会自动将客户信息分类并存储在特定节点上。 如果需要查找更具体的记录，还可以进行反向匹配。

基于范围的分片很容易实现，与处理整理好的数据的电子表格非常相似。 然而，很容易不小心将过多数据加载到一个节点上。

实际用例：基于范围的分片非常适合用于电子商务平台，比如按价格范围对产品进行分类，或按注册日期对客户进行分类。 它也适用于管理特定日期范围内交易的金融应用程序。

如果您想对较小的细节进行精细控制，可以使用哈希分片。 这种分片方法的工作原理是通过"哈希函数"将分片键分配给数据库中的特定行。

哈希函数会自动从指定行中获取信息，并创建一个 "哈希值"。 这个哈希值就作为您的分片键，并将信息存储在您选择的物理分片上。

哈希分片因其能够均匀地将数据分布在各个物理分片上而受到青睐，这降低了特定机器过载的风险。 不过，它无法根据更深层次的含义来区分信息，因此您仍然需要进行一些监督。 哈希分片对社交媒体平台或大型网络应用程序尤其有用，因为在这些平台或应用程序中，用户数据需要平均分配，以避免一台服务器过于繁忙。

另一种与电子表格类似的分片形式是目录分片。 这种可访问的方法提供了一个查找表，您可以将数据库列与分片键联系起来。 任何根据特定细节（如颜色或日期）存储信息的应用程序都会首先参考查找表。

目录分片在数据库管理员中很受欢迎，因为它能有效地根据重要细节组织信息。 没有范围限制，每个碎片都提供了数字以外的更多意义。 唯一的缺点是，如果查找表包含不准确的信息，可能会导致错误的组织。

实际用例：目录分片非常适合内容管理系统（CMS）或库存管理系统，在这些系统中，需要根据特定的属性（如类别或标签）快速找到项目。

这种分片方法对于收集大量地理数据的企业来说至关重要。 地理分片按城镇、城市、地区或邻里等详细信息划分信息。

这种分片方法的优势还在于物理分片的位置。 特定的城市或城镇可以充当分片键，根据距离物理分片的远近来存储客户信息。 这种方法可以加快响应速度。 尽管如此，地理分片的优势只有在客户与物理分片之间的物理距离较短时才能发挥作用。 另一个风险是，如果某个地区的客户数量远多于其他地区，可能会导致数据分布不均。

实际用例：地理分片非常适合物流和配送服务、拼车应用，或任何用户体验依赖于低延迟和本地化数据访问的应用程序。

基于关系的分片也称为基于实体的分片，它将类似的数据分组到同一个物理分片上。 这种方法与其他分片应用的不同之处在于，您不需要分离那么多的数据。

因此，基于关系的分片减少了检索相似数据所需的计算能力。 其主要缺点在于复杂性较高，以及可能意外地将不相关的数据分组在一起。

实际用例：基于关系的分片非常适合客户关系管理（CRM）系统，或任何能从将相关实体（如订单和客户，或产品和类别）分组在一起以提升查询性能和减少检索时间的应用程序中受益的应用。

数据库分片并不像听起来那么复杂。 就像创建一张新的电子表格一样，您需要明确最终目标，以及分片如何帮助您实现这一目标。

您是否需要更有效地组织特定信息？ 为距离物理分片较近的客户加快响应速度如何？ 无论选择哪种分片方法，都有一套特定的入门流程：

1. 选择分片方案——问问自己要分割的数据是什么。 为什么要拆分这些数据？
2. 确定组织方法——虽然有很多分片方法，但可以考虑从上述常见方法中进行选择。
3. 选择目标基础架构——缩小要创建分片的服务器范围，并估算要存储的数据量。
4. 创建一个独特的路由层——您需要确定应用程序将如何存储数据并在以后进行查询。

执行迁移计划——最后，您需要决定如何迁移所有这些信息，并尽量减少停机时间。 许多现代数据管理解决方案通过在其软件产品中内置这一功能来简化这一流程。

您可能想知道是否有其他方法可以组织、存储和检索您的信息。 虽然数据库分片正在迅速成为大型企业的首选方法，但您也可以尝试以下方法。

如果您只是需要更快的响应时间，可以考虑通过垂直 扩展来优化业务运营。 这种直接的方法只需在数据库服务器上增加更多的 RAM 或 CPU 来处理更多的流量。

这种方法比数据库分片的成本低，但在组织数据方面也没有同样的灵活性。

复制是一种更老式的数据库组织方式。 与数据库分片的定制算法不同，复制会复制数据库的精确副本，并将它们存储在不同的服务器上。

由于数据库分片不会创建信息副本，复制可能更适合您的业务模式。 与整理数据相比，您可能更担心数据丢失。

最后，分区是一种将数据库表分割成不同组的方法。 横向分区将数据分割成行，而纵向分区将数据分割成列。

数据库分片与此类似，因为它也将数据分割成具有唯一行的不同组。 不过，它将这些信息存储在不同的节点上。 分区将这些信息全部分割到同一台计算机上。

数据库分片是一种非常有用的方法，可以减少停机时间，更有效地组织信息。 然而，分区确实存在一定的学习曲线，对于某些商业模式来说可能过于复杂。

但有一点是肯定的：想要发展的企业必须制定一个明确的策略，来规划如何存储和分发数据。最近的一项调查显示，

超过 90%的组织在基于数据的投资后获得了可衡量的价值。 无论您是想节省检索数据的时间，还是担心数据库服务器超载，优化数据库都将在未来带来收益。

您不必自己计算数据分布。 InterSystems IRIS为您提供了几种前沿工具，可减轻您的工作负担，同时助力您的企业实现规模扩展。

InterSystems IRIS的卓越之处是在扩展方面具备出色的灵活性。 无论您是需要通过在单台服务器上增加更多资源来扩大规模，还是通过在多台服务器上分配数据来缩小规模，InterSystems IRIS都能满足您的需求。

这种灵活性使您能够从小规模开始，根据业务需求发展数据库基础架构，而无需进行大修或迁移。

InterSystems IRIS还能在不同的扩展方法之间实现无缝转换。 随着数据量的增加，您可以轻松地从垂直扩展切换到水平扩展，从而确保数据库性能能够跟上业务发展的步伐。

这种可扩展性，再加上InterSystems IRIS的智能数据分发和自动平衡功能，使其成为各种规模的企业在寻求面向未来的数据基础设施时的理想选择。