Mysql sharding 方案

大牛@Fenng有两篇与sharding相关的博客，值得一读：

  - http://www.dbanotes.net/database/sharding.html

  - http://www.dbanotes.net/database/database_sharding.html

 

Replication与Sharding的区别

  - Replication用户扩展数据库系统的读性能

  - Sharding用于扩展数据库系统的写性能

 

 

实现方案

1. Hibernate Shards(Google)

 

2. HiveDB

 

3. Mysql Proxy(官方，不成熟)

 

4. Amoeba for mysql

  - 案例（http://pengranxiang.iteye.com/blog/1145342）

  - 操作文档（http://docs.hexnova.com/amoeba/chap-getting-started.html）

 

5. Spock Proxy （http://spockproxy.sourceforge.net/）

  - 基于Mysql Proxy扩展

  - ROR版本

 

6. DataFabric （https://github.com/bpot/data_fabric）

   - application-level sharding

   - master/slave replication

 

 

分片如何在节点上分布？ 节点、数据库实例、分片直接的关系？

  - 常用方案：一对一对一关系（一个节点上一个mysql实例，部署一个分片）

  - 分片的命名方式：shard_1.users, shard_2.users ...

 

 

分区键，分区函数的选择

  - 一般选择ID，Hash，确定所在分区（新浪微博采用的方案）

 

需考虑的问题

  - 当一次查询的数据分散在多个分片时，需要排序和合并多个数据集