标签：不同的 系统性能 nbsp 数据分布 存储 sql web 需要 业务
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。
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。
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。
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。
在很多中小项目中，我们往往直接使用数据库自增特性来生成主键ID，这样确实比较简单。而在分库分表的环境中，数据分布在不同的分片上，不能再借助数据库自增长特性直接生成，否则会造成不同分片上的数据表主键会重复。简单介绍下使用和了解过的几种ID生成算法。
在开始分片之前，我们首先要确定分片字段（也可称为“片键”）。很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。这也并不绝对的，我的建议是结合实际业务，通过对系统中执行的sql语句进行统计分析，选择出需要分片的那个表中最频繁被使用，或者最重要的字段来作为分片字段。
很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。
很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。
很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。
选择出需要分片的那个表中最频繁被使用，或者最重要的字段来作为分片字段。
选择出需要分片的那个表中最频繁被使用，或者最重要的字段来作为分片字段。
选择出需要分片的那个表中最频繁被使用，或者最重要的字段来作为分片字段。
标签：不同的 系统性能 nbsp 数据分布 存储 sql web 需要 业务
原文地址：https://www.cnblogs.com/panxuejun/p/8918906.html
