数据的拆分(Sharding)根据其拆分分规则的类型,可以分为两种拆分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)拆分;
另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)拆分。

垂直拆分的优点:
拆分后业务清晰,拆分规则明确
系统之间进行整合或扩展很容易
按照成本、应用的等级、应用的类型等将表放到不同的机器上便于管理
方便实现动静分离,冷热分离的数据库表的设计模式
数据维护相对简单

垂直拆分的缺点:
部分业务表无法Join,只能通过接口方式解决,提高了系统的复杂度
受每种业务的不同限制,存在单库性能瓶颈,不易进行数据扩展和提升性能
事务处理复杂

水平拆分的优点:
单库单表的数据能保持在一定的量级,有助于性能的提高。
切分的表结构相同,应用层改造较少,只需要增加路由规则即可。
提高了系统的稳定性和负载能力。
水平拆分的缺点:
切分后,数据是分散的,跨库join操作难和性能差
拆分规则难以抽象
分片事务的一致性难以解决
数据扩容的难度和维护量极大

综上所述,垂直拆分和水平拆分的共同点为:
存在分布式事务的问题
存在跨节点Join问题
存在跨节点合并排序和分页问题
存在多数据源管理的问题

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