本文主要是介绍sharding切分策略，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处！本文着重介绍sharding切分策略，如果你对数据库sharding缺少基本的了解，请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章：数据库Sharding的基本思想和切分策略
第一部分：实施策略
图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图)
1.准备阶段
对数据库进行分库分表(Sharding化)前，需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库schema.一个好的建议是绘制一张数据库ER图或领域模型图，以这类图为基础划分shard,直观易行，可以确保开发人员始终保持清醒思路。对于是选择数据库ER图还是领域模型图要根据项目自身情况进行选择。如果项目使用数据驱动的开发方式，团队以数据库ER图作为业务交流的基础，则自然会选择数据库ER图，如果项目使用的是领域驱动的开发方式，并通过OR-Mapping构建了一个良好的领域模型，那么领域模型图无疑是最好的选择。就我个人来说，更加倾向使用领域模型图，因为进行切分时更多的是以业务为依据进行分析判断，领域模型无疑更加清晰和直观。
2.分析阶段
1. 垂直切分
垂直切分的依据原则是：将业务紧密，表间关联密切的表划分在一起，例如同一模块的表。结合已经准备好的数据库ER图或领域模型图，仿照活动图中的泳道概念，一个泳道代表一个shard，把所有表格划分到不同的泳道中。下面的分析示例会展示这种做法。当然，你也可以在打印出的ER图或模型图上直接用铅笔圈，一切取决于你自己的喜好。
2. 水平切分
垂直切分后，需要对shard内表格的数据量和增速进一步分析，以确定是否需要进行水平切分。
2.1若划分到一起的表格数据增长缓慢，在产品上线后可遇见的足够长的时期内均可以由单一数据库承载，则不需要进行水平切分，所有表格驻留同一shard,所有表间关联关系会得到最大限度的保留，同时保证了书写SQL的自由度，不易受join、group by、order by等子句限制。
2.2 若划分到一起的表格数据量巨大，增速迅猛，需要进一步进行水平分割。进一步的水平分割就这样进行：
2.2.1.结合业务逻辑和表间关系，将当前shard划分成多个更小的shard,通常情况下，这些更小的shard每一个都只包含一个主表（将以该表ID进行散列的表）和多个与其关联或间接关联的次表。这种一个shard一张主表多张次表的状况是水平切分的必然结果。这样切分下来，shard数量就会迅速增多。如果每一个shard代表一个独立的数据库，那么管理和维护数据库将会非常麻烦，而且这些小shard往往只有两三张表，为此而建立一个新库，利用率并不高，因此，在水平切分完成后可再进行一次“反向的Merge”,即：将业务上相近，并且具有相近数据增长速率（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据库上，在逻辑上它们依然是独立的shard，有各自的主表，并依据各自主表的ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。这样，每个数据库结点上的表格数量就相对平均了。
2.2.2. 所有表格均划分到合适的shard之后，所有跨越shard的表间关联都必须打断，在书写sql时，跨shard的join、group by、order by都将被禁止，需要在应用程序层面协调解决这些问题。
特别想提一点：经水平切分后，shard的粒度往往要比只做垂直切割的粒度要小，原单一垂直shard会被细分为一到多个以一个主表为中心关联或间接关联多个次表的shard，此时的shard粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合，甚至可以说是完全一致，每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根！
3.实施阶段
如果项目在开发伊始就决定进行分库分表，则严格按照分析设计方案推进即可。如果是在中期架构演进中实施，除搭建实现sharding逻辑的基础设施外(关于该话题会在下篇文章中进行阐述)，还需要对原有SQL逐一过滤分析，修改那些因为sharding而受到影响的sql.
第二部分：示例演示
本文选择一个人尽皆知的应用：jpetstore来演示如何进行分库分表(sharding)在分析阶段的工作。由于一些个人原因，演示使用的jpetstore来自原ibatis官方的一个Demo版本，SVN地址为：http://mybatis.googlecode.com/svn/tags/java_release_2.3.4-726/jpetstore-5。关于jpetstore的业务逻辑这里不再介绍，这是一个非常简单的电商系统原型，其领域模型如下图：
图2. jpetstore领域模型
由于系统较简单，我们很容易从模型上看出，其主要由三个模块组成：用户，产品和订单。那么垂直切分的方案也就出来了。接下来看水平切分，如果我们从一个实际的宠物店出发考虑，可能出现数据激增的单表应该是Account和Order,因此这两张表需要进行水平切分。对于Product模块来说，如果是一个实际的系统，Product和Item的数量都不会很大，因此只做垂直切分就足够了，也就是（Product，Category，Item，Iventory，Supplier）五张表在一个数据库结点上（没有水平切分，不会存在两个以上的数据库结点）。但是作为一个演示，我们假设产品模块也有大量的数据需要我们做水平切分，那么分析来看，这个模块要拆分出两个shard:一个是（Product（主），Category），另一个是（Item（主），Iventory，Supplier），同时，我们认为：这两个shard在数据增速上应该是相近的，且在业务上也很紧密，那么我们可以把这两个shard放在同一个数据库节点上，Item和Product数据在散列时取一样的模。根据前文介绍的图纸绘制方法，我们得到下面这张sharding示意图：
图3. jpetstore sharding示意图
对于这张图再说明几点：
1.使用泳道表示物理shard（一个数据库结点）
2.若垂直切分出的shard进行了进一步的水平切分，但公用一个物理shard的话，则用虚线框住，表示其在逻辑上是一个独立的shard。
3.深色实体表示主表
4.X表示需要打断的表间关联
这篇关于sharding切分策略的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
