之前说道扩容作者写了很多期关于跨链技术的科普文，我们在考虑多链间的数据共享同时也需考虑到链内分块，也就是单区块链分片分块数据共享和单块数据共识来达到区块链扩展性问题。”
目前的区块练技术面临着一个巨大的瓶颈，那就是：如何有效地提升区块的吞吐量（TPS）。
根据木桶效应，一个系统的性能取决于它的短板。当下，制约区块链应用大规模落地的短板正是可拓展性问题，因为区块链的底层设计仅支持极低的交易吞吐量，还不及一些传统工具的零头。分片技术的出现给这一问题带来了曙光，以至于有人说分片技术是解决可拓展性问题的灵丹妙药。分片技术是怎样解决问题的？
编辑手记：Oracle Sharding是从12c推出的通过分区技术实现的一种数据库架构，在12.2中这项技术也越来越成熟。release 2中新特性包含：分片的自动部署，智能路由和全生命周期管理等，同时，通过与DG技术的集成，将实现分片级别的高可用。 推荐阅读： ★ 关于Oracle Sharding，你想知道的都在这里 Oracle 12.2新特性掌上手册 - 第四卷 Sharding 的增强 ★ Oracle Sharding与Oracle数据库复制技术（Data Guard）集成，可在碎片级别实现高
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下，聪明的技术人员提出了分库分表技术（有些地方也称为Sharding、分片）。同时，流行的分布式系统中间件（例如MongoDB、ElasticSearch等）均自身友好支持Sharding，其原理和思想都是大同小异的。
本来今天应该是MYSQL的文字，不过最近搞的MONGO比较多，测试MGR 的集群出了问题正在解决，所以今天和明天都是MONGODB 的文字
前段时间参与的区块链峰会，以太坊社区的爱好者给币读菌科普了什么是分片技术，听得币读菌是一愣一愣的，专业术语太多了，完全听不懂哇。 今日币读菌联系到一位技术大咖，给大家以最简单易懂的方式把分片技术介绍给大家。 由于分片技术涉及到大量的专业知识，本文打算抛弃这些概念，直接站在山顶的最高峰，俯瞰“庐山”真面目。 不过，首先还是让我讲讲分片的由来。分片技术的由来 分片又称Sharding，它首先出现在数据库领域。起初，所有的数据都放在一台服务器上，如下图所示： 虽然不同的用户访问的是不同的数据，但是只有一台服务
前段时间公司的师兄在面试候选人之后，发出了这样感慨：2023 年，企业太难招到人了！
作者：Devansh 翻译：陈之炎校对：ZRX本文约2900字，建议阅读8分钟Pinterest的扩展历程 —— 从0到每月数十亿页面浏览量，仅用了两年。
导读：hash分片有没有缺点？除了hash分片还有没有其他分片方式呢？我们带着这些问题，来开始本篇的重点——范围分片。
对于大家经常见到和使用到的普通MP4来说，作为电影、电视文件的存储容器，是很好的，不过对于流媒体点播来说，最大的缺点就是它的媒体信息和关键帧索引都集中存放在moov box中，而导致越大的文件，moov box越大，对播放器来说，获取不到moov box，根本无从解码，所以就导致MP4文件点播，需要缓冲很久，加载头部数据。当然常见解决方案，就是文件切分，把大的MP4文件，切为小一点的MP4文件，这样每块的MP4的加载就会快很多，这个也是很多视频网站的解决方式，这样的切分也还好，分片数量不算很多。然而到了HLS时代，为了支持HLS协议，就需要把大的MP4文件，都转换为了更小的HLS-TS分片文件，这就出现问题了，服务器太多碎片一样的TS文件，难以管理，也影响性能。怎么解决呢？那就是虚拟HLS分片技术。
事务是数据库为用户提供的最核心、最具吸引力的功能之一。简单地说，事务是用户定义的一系列数据库操作（如查询、插入、修改或删除等）的集合，数据库从内部保证了该操作集合（作为一个整体）的原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），统称事务的ACID特性。其中：
关于数据分片的话题，近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长；另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异，难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我，文中对数据分片从技术角度做了分析归类，提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点，对数据分片进行归类阐述。
MongoDB是一个面向文档的数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据。与关系型数据库不同，MongoDB没有固定的表结构，允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据，如日志、社交媒体数据等。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而 Mycat 并没有存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
编辑手记：Sharding技术我们谈了好久，想必大家并不陌生，该功能12.2最新版本中，也将变得越来越完善，今天我们一起来学习。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1、a
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而Mycat并没有存储引擎，所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么？Mycat是数据库中间件，就是介于数据库与应用之间，进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后，从原有的一个库，被切分为多个分片数据库，所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示，数据被分到多个分片数据库后，应用如果需要读取数据，就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件，那么应用将直接面对分片集群，数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理，原本该是专注于业务的应用，将会 花大量的工作来处理分片后的问题，最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件，应用只需要集中与业务处理，大量的通用的数据聚合，事务，数据源切换都由中间件来处理，中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能，所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库（schema） 前面一节讲了数据库中间件，通常对实际应用来说，并不需要知道中间件的存在，业务开发人员只需要知道数据库的概念，所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代，数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务，每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库，常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表（table） 逻辑表 既然有逻辑库，那么就会有逻辑表，分布式数据库中，对应用来说，读写数据的表就是逻辑表。逻辑表，可以是数据切分后，分 布在一个或多个分片库中，也可以不做数据切分，不分片，只有一个表构成。 分片表 分片表，是指那些原有的很大数据的表，需要切分到多个数据库的表，这样，每个分片都有一部分数据，所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表，数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
在当前大数据及区块链技术发展的趋势背景下，目前凡是提到数据方向的应用，都会提及区块链技术，仿佛区块链已成为数据领域的万金油技术，能够适应所有的数据应用场景。
实时直播经过去年的千播大战后已经成为互联网应用的标配技术，但直播平台的成本却一直居高不下，各个平台除了挖主播、挖网红以外，其背后高额的带宽费用也是他们最大的一块成本。
网络应用程序如果要发送很大的数据包，经过内核协议栈的时，大包会被分片成多个不超过MTU长度的包。这个分片比较费CPU资源。Offload技术可以把这些分片和合并的工作进行优化处理，也可以直接Offload到网卡上。
实时视频直播经过去年的千播大战后已经成为互联网应用的标配技术，但直播平台的成本却一直居高不下，各个平台除了挖主播、挖网红以外，其背后高额的带宽费用也是他们最大的一块成本。
我更喜欢把 Elasticsearch 作为一种 nosql 去理解，它的一些开发概念和 MongoDB 以及 Redis 没有太大的区别，不过了解 Elasticsearch 中的一些核心概念对于你后续使用它仍然有非常大的帮助。 1. 近实时查询（Near RealTime） Elasticsearch 是一个能提供近实时查询的搜索服务引擎，这意味着从索引文档到真正可搜索之间会有一个轻微的延迟（大概在一秒内）。 2. 节点和集群 节点(node)是一个运行着的 Elasticsearch 实例，你可以认为
7月13日，TBase重磅发布了开源版本2.1.0，代码已上传至github：https://github.com/Tencent/TBase。同时开展大规模公测，体验地址为：https://github.com/Tencent/TBase 体验包括分布式数据自动shard分片、分布式数据库复制表关联查询、分布式事务全局一致性、高性能自研分区表、冷热分离存储、多核并行计算能力、子查询转化join能力等，作为国内首屈一指的国产开源数据库，其优良性能足以打动广大开源爱好者共同参与到此项活动中，作为开源思想传播者者及高校学生的身份，本身的研究方向就为分布式计算，tbase的分布式数据自动shard分片功能深深吸引了我，迫不及待的来试用下。
墨墨导读：在集中式数据库系统不能完全符合实际需要的形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机/服务器模式的分布式数据库体系结构两个方面。
简单来说，Oracle的Sharding技术就是通过分区（Partioning）技术的扩展来实现的。以前一个表的分区可以存在于不同的表空间，现在可以存在于不同的数据库。不同分区存在于不同数据库，这就将
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而 Mycat 并没有 存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
应用程序日益优化，功能增多，用户活跃度提高，每天产生的数据也在持续增长。然而，数据库的问题已经拖慢了应用的其他部分。在这篇文章中，我们将探讨数据库分片这一可能的解决方案，理解它是什么，如何运作，以及在什么情况下使用它是最佳选择。
💝💝💝首先，欢迎各位来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里不仅可以有所收获，同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围，祝你生活愉快！
作者简介 Joel Perez Oracle ACE Director，云和恩墨高级云技术专家 自从今年OOW上Oracle宣布要推出18c，一直受到比较多的关注。那么Oracle 18c对于广
分布式数据库，无疑是近些年来数据库领域的重大技术进步。越来越多的用户考虑将传统集中式或单机数据库，迁移到分布式数据库。然而，正如同其他新技术一样，使用分布式数据库同样面临一定的使用门槛。如何平滑地迁移到这一新架构，享受新架构带来的优势的同时，还需规避潜在的劣势。尽管很多分布式数据库产品，正努力降低使用门槛，让用户近似传统数据库的体验去使用它，但这一过程仍面临诸多问题。此外，要想更好地使用分布式数据库，是需要其实现细节有着更多的了解。本文，尝试从研发角度谈谈，如何上手分布式数据库，针对常见的如何做表分片、如何选择分片键等问题加以描述。为了降低过程难度，结合之前在项目实施中的一点经验，自己也尝试编写工具来方便迁移分析。
不经意间发现，大半年没写博客了，自觉汗颜。实则2012后半年，家中的事一样接着一样发生，实在是没有时间。快过年了，总算忙里偷闲，把最近的一些技术成果，总结成了文章，与大家分享。
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术，它们协同工作以存储和处理大量数据。
前面我们聊到redis根据AKF拆分理论根据Y、Z轴拆分的相关知识，相信大家对redis扩展有了一定认识。
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式，选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
翻译内容： NoSQL Distilled 第四章 Distribution Models 作者简介： 本节摘要： 各位周末好，今天我们主要讨论有关分布模型中分片（sharding）
在考虑分库分表之前，我们先来探讨下分库分表是解决什么问题的一类技术。从大的方向上看，分库分表是解决两类问题：一是资源承载问题，二是开发架构问题。
2020年参加了软考高级系统架构师的考试，那是我在考场上第一次写论文，2小时2500字+，最后得分56。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。
Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
以太坊区块链的创新本质毋庸置疑，其智能合约功能促进了去中心化应用程序（DApps）和初首次币发行（ICOs）的发展。然而，尽管迄今为止以太坊取得了立竿见影的成功，但以太坊区块链不具备可扩展性的特性还是使不少人感到忧虑，这导致了以太坊想要为主流大众所接受的目标难以完成。这个问题上，分片技术可能会被证明是以太坊可扩展性问题可行的解决方案。
当前，区块链技术已经由1.0版本过渡到2.0版本，并逐步向3.0版本发展。新一代区块链技术发展的主要方向侧重于基础设施建设，即区块链底层技术的研发以及一些具体应用的落地。区块链3.0技术发展的目的在于提高区块链的整体运行性能，包括通过各种方式提高区块链系统的交易容量、交易速度以及系统的可扩展性等。
分库分表的概念已经炒了很久了，我也很久没有写博客了，这段确实有点忙，前段时间恰好在公司分享了一下关于shardingJdbc的用法，索性整理成文章，希望能对大家有帮助。
Elasticsearch处理并发写入和读取请求的能力是其作为高性能搜索和分析引擎的核心特性之一。为了实现这一点，Elasticsearch采用了多种策略和技术，包括分片、副本、事务日志、队列以及多线程处理等。下面将详细解释这些机制如何协同工作以处理高并发请求。
超规模计算是一种计算体系结构，可以快速扩展或缩小，以满足对系统日益增长的需求。这种架构创新最初是由运行分布式站点的互联网巨头推动的，并已被大型云提供商采用。
上诉种种都是官网对其定义，是否还是有些模糊，下面我们通过一个分库分表的案例来讲解 MyCAT 中核心的概念和相关名词，案例如下图：
Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等)，同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的核心架构和技术。基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化、查询裁剪等一套完整的降本增效解决方案。本文将围绕以下几个关键自研技术点进行深入分析：
之前的文章中，我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere ：
Oracle Sharding现已正式登陆OCI Marketplace！支持云端全自动部署！感兴趣的小伙伴们快来抢先体验！
【编者按】互联网从诞生到现在，网站的规模不断扩大，存储和处理的数据量也远远超出了人们的想象，又随着对信息实时性、多媒体需求大幅增长的现象，互联网架构面临越来越大的挑战。CSDN致力于解决这一问题，在刚刚结束的 SDCC 2015中国软件开发者大会上，特举办了架构专场（ 上午报报道、 下午报道），以及《程序员》电子刊10月B开设了 架构专题。在接下来也将继续深耕架构师、服务于开发者，推出更多的大牛访谈、知名互联网公司架构实践、技术公开课等，敬请期待。 日前，笔者采访了当当网架构师、当当技术委员会成员张亮，在本
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