数据 Sharding 的策略与分区表的方式有很多类似的地方，有基于表、ID 范围、数据产生的时间或是SOA理念下的基于服务等众多方式，可选择。而与传统的表分区方式不同的是，Sharding 策略和业务结合的更为紧密，成功的 Sharding 必须对自己的业务足够熟悉，进行众多可行性分析的基础上进行，“业务逻辑驱动”。
Sharding 实现案例分析：Digg 网站
作为风头正劲的 Web 2.0 网站之一的 Digg.com，虽然用户群庞大，但网站数据库数据并非海量，去年同期主数据大约只有 30GB 的样子，现在应该更大一些，但应该不会出现数量级上增长，数据库软件采用 MySQL 5.x。Digg.com的 IO 压力非常大，而且是读集中的应用(98%的 IO 是读请求)。因为提供的是新闻类服务，这类数据有其自身特点，最近时间段的数据往往是读压力最大的部分。
根据业务特点，Digg.com 根据时间范围对主要的业务数据做 Sharding，把不到 10% 的“热”数据有效隔离开来，同时对这部分数据用以更好的硬件，提供更好的用户体验。而另外 90% 的数据因用户很少访问，所以尽管访问速度稍慢一点，对用户来说，影响也很小。通过 Sharding，Digg 达到了预期效果。
现有的Sharding 软件简介
现在 Sharding 相关的软件实现其实不少，基于数据库层、DAO 层、不同语言下也都不乏案例。限于篇幅，作一下简要的介绍。
MySQL Proxy + HSCALE
一套比较有潜力的方案。其中 MySQL Proxy (http://forge.mysql.com/wiki/MySQL_Proxy) 是用 Lua 脚本实现的，介于客户端与服务器端之间，扮演 Proxy 的角色，提供查询分析、失败接管、查询过滤、调整等功能。目前的 0.6 版本还做不到读、写分离。HSCALE 则是针对 MySQL Proxy 插件，也是用 Lua 实现的，对 Sharding 过程简化了许多。需要指出的是，MySQL Proxy 与 HSCALE 各自会带来一定的开销，但这个开销与集中式数据处理方式单条查询的开销还是要小的。
Hibernate Shards
这是 Google 技术团队贡献的项目(http://www.hibernate.org/414.html)，该项目是在对 Google 财务系统数据 Sharding 过程中诞生的。因为是在框架层实现的，所以有其独特的特性：标准的 Hibernate 编程模型，会用 Hibernate 就能搞定，技术成本较低;相对弹性的 Sharding 策略以及支持虚拟 Shard 等。
Spock Proxy
这也是在实际需求中产生的一个开源项目。Spock(http://www.spock.com/)是一个人员查找的 Web 2.0 网站。通过对自己的单一 DB 进行有效 Sharding化 而产生了Spock Proxy(http://spockproxy.sourceforge.net/ ) 项目，Spock Proxy 算得上 MySQL Proxy 的一个分支，提供基于范围的 Sharding 机制。Spock 是基于 Rails 的，所以Spock Proxy 也是基于 Rails 构建，关注 RoR 的朋友不应错过这个项目。
HiveDB
上面介绍了 RoR 的实现，HiveDB (http://www.hivedb.org/)则是基于Java 的实现，另外，稍有不同的是，这个项目背后有商业公司支持。
PL/Proxy
前面几个都是针对 MySQL 的 Sharding 方案，PL/Proxy 则是针对 PostgreSQL 的，设计思想类似 Teradata 的 Hash 机制，数据存储对客户端是透明的，客户请求发送到 PL/Proxy 后，由这里分布式存储过程调用，统一分发。 PL/Proxy 的设计初衷就是在这一层充当"数据总线"的职责，所以，当数据吞吐量支撑不住的时候，只需要增加更多的 PL/Proxy 服务器即可。大名鼎鼎的 Skype 用的就是 PL/Proxy 的解决方案。
文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/
