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在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)量的飛速增長(zhǎng)是一件不爭(zhēng)的事實(shí)。對(duì)于企業(yè)來說，如何存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)成為了一項(xiàng)重要的工作。而現(xiàn)有的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)往往無法滿足大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求。因此，數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割應(yīng)運(yùn)而生。本文將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)，并探討其應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)。
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一、數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)概述
數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割，又稱為分表，是將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)表按照某個(gè)維度進(jìn)行水平拆分，以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高并發(fā)查詢的技術(shù)。所謂水平拆分，即將原有的數(shù)據(jù)表分成若干個(gè)子表，每個(gè)子表存儲(chǔ)一部分?jǐn)?shù)據(jù)，各個(gè)子表之間沒有重疊，每個(gè)子表的結(jié)構(gòu)和字段都是一樣的。而每個(gè)子表存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)則依據(jù)表名規(guī)則進(jìn)行分配。例如，可以按照時(shí)間、地域、產(chǎn)品、用戶等維度進(jìn)行分表，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式主要有兩種：一是基于應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)的切割，二是基于數(shù)據(jù)庫(kù)本身實(shí)現(xiàn)的切割。
二、數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)應(yīng)用
數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于大型網(wǎng)站、電商、金融、物流等領(lǐng)域。如淘寶，其主要采用基于時(shí)間的橫向切割方式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。將每天的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的表中，以便進(jìn)行快速查詢和統(tǒng)計(jì)。金融領(lǐng)域也是比較典型的應(yīng)用場(chǎng)景，銀行常常要處理數(shù)據(jù)量極大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如賬戶信息、交易記錄等。而這些數(shù)據(jù)又需要按照時(shí)間、交易類型、客戶等維度進(jìn)行查詢和分析。因此，采用數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)來實(shí)現(xiàn)高效存儲(chǔ)和快速查詢成為了不二選擇。
三、數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)的優(yōu)勢(shì)
1.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ): 數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)可以將大數(shù)據(jù)拆分為小數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)，降低單機(jī)的存儲(chǔ)壓力。同時(shí)，減少單一節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量，提高了數(shù)據(jù)的可用性和可擴(kuò)展性。
2.高并發(fā)查詢: 橫向切割可以將數(shù)據(jù)分散至多個(gè)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)表結(jié)構(gòu)和表名規(guī)則一樣，各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間可以獨(dú)立運(yùn)行，不會(huì)造成壓力互相干擾，并能快速查詢和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，保證系統(tǒng)的高性能和高可用性。
3.災(zāi)備容錯(cuò): 采用數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割的方式，即使在某一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)故障的情況下，其它節(jié)點(diǎn)依舊可以正常運(yùn)行，保證了系統(tǒng)的容錯(cuò)性和可靠性。
四、需要注意的問題
在應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)時(shí)，需要注意以下幾個(gè)問題：
1.表結(jié)構(gòu)不能改變: 切割后的各個(gè)表結(jié)構(gòu)必須相同，否則可能會(huì)影響程序的正常運(yùn)行。
2.數(shù)據(jù)一致性: 數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割后，各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)必須保持一致。因此，需要采用一些同步機(jī)制和備份機(jī)制來保證數(shù)據(jù)的一致性和數(shù)據(jù)安全。
3.分頁查詢: 在進(jìn)行分頁查詢時(shí)，不同表中的數(shù)據(jù)順序是不確定的，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和排序。
五、結(jié)論
數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)是一種有效的解決海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高并發(fā)查詢的方法。通過分布式存儲(chǔ)和查詢，降低了單一節(jié)點(diǎn)的壓力，提高了數(shù)據(jù)的可用性和可擴(kuò)展性，同時(shí)保證了系統(tǒng)的高性能和高可用性。不過，在應(yīng)用該技術(shù)時(shí)需要注意數(shù)據(jù)一致性、分頁查詢等問題。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，采用數(shù)據(jù)庫(kù)橫向切割技術(shù)，可以讓企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理需求，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值更大化。
相關(guān)問題拓展閱讀：
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- 如何對(duì)SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行橫向擴(kuò)展
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mssql數(shù)據(jù)庫(kù)在磁盤陣列運(yùn)行慢
數(shù)據(jù)庫(kù)查詢速度慢的原因有很多，常見的有以下幾種：
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應(yīng)。
3、沒有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。
4、內(nèi)存不足
5、網(wǎng)絡(luò)速度慢
6、查詢出的數(shù)據(jù)量過大（可以采用多次查詢，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）
7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶查看,原因是讀寫競(jìng)爭(zhēng)資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢語句不好，沒有優(yōu)化
●可以通過以下方法來優(yōu)化查詢 :
1、把數(shù)據(jù)、日志、索引放到不同的I/O設(shè)備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應(yīng)放在RAID0上，SQL2023不在支持。數(shù)據(jù)量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級(jí)硬件
4、根據(jù)查詢條件,建立索引,優(yōu)化索引、優(yōu)化訪問方式，限制結(jié)果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當(dāng)（更好是使用默認(rèn)值0）。索引應(yīng)該盡量小，使用字節(jié)數(shù)小的列建索引好（參照索引的創(chuàng)建）,不要對(duì)有限的幾個(gè)值的字段建單一索引如性別字段。
5、提高網(wǎng)速。
6、擴(kuò)大服務(wù)器的內(nèi)存,Windows 2023和SQL server 2023能支持4-8G的內(nèi)存。
配置虛擬內(nèi)存：虛擬內(nèi)存大小應(yīng)基于計(jì)算機(jī)上并發(fā)運(yùn)行的服務(wù)進(jìn)行配置。運(yùn)行 Microsoft SQL Server?
2023時(shí)，可考慮將虛擬內(nèi)存大小設(shè)置為計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的1.5倍。如果另外安裝了全文檢索功能，并打算運(yùn)行Microsoft搜索服務(wù)以便執(zhí)行
全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的3倍。將SQL Server max server
memory服務(wù)器配置選項(xiàng)配置為物理內(nèi)存的1.5倍（虛擬內(nèi)存大小設(shè)置的一半）。
7、增加服務(wù)器CPU個(gè)數(shù);但是必須
明白并行處理串行處理更需要資源例如內(nèi)存。使用并行還是串行程是MsSQL自動(dòng)評(píng)估選擇的。單個(gè)任務(wù)分解成多個(gè)任務(wù)，就可以在處理器上運(yùn)行。例如耽擱查詢
的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時(shí)執(zhí)行，SQL
SERVER根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載情況決定更優(yōu)的并行等級(jí)，復(fù)雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合并行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT，
DELETE還不能并行處理。
8、如果是使用like進(jìn)行查詢的話，簡(jiǎn)單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ”a%” 使用索引 like
”%a” 不使用索引用 like ”%a%”
查詢時(shí)，查詢耗時(shí)和字段值總長(zhǎng)度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對(duì)于字段的值很長(zhǎng)的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區(qū)視圖可用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體。
聯(lián)合體是一組分開管理的服務(wù)器，但它們相互協(xié)作分擔(dān)系統(tǒng)的處理負(fù)荷。這種通過分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體的機(jī)制能夠擴(kuò)大一組服務(wù)器，以支持大型的多層 Web 站點(diǎn)的處理需要。有關(guān)更多信息，參見設(shè)計(jì)聯(lián)合數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。（參照SQL幫助文件”分區(qū)視圖”）
a、在實(shí)現(xiàn)分區(qū)視圖之前，必須先水平分區(qū)表
b、
在創(chuàng)建成員表后，在每個(gè)成員服務(wù)器上定義一個(gè)分布式分區(qū)視圖，并且每個(gè)視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區(qū)視圖名的查詢可以在任何一個(gè)成員服務(wù)器上
運(yùn)行。系統(tǒng)操作如同每個(gè)成員服務(wù)器上都有一個(gè)原始表的復(fù)本一樣，但其實(shí)每個(gè)服務(wù)器上只有一個(gè)成員表和一個(gè)分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對(duì)應(yīng)用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數(shù)據(jù)和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設(shè)置自動(dòng)收縮日志.對(duì)于大的數(shù)據(jù)庫(kù)不要設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)增長(zhǎng)，它會(huì)降低服務(wù)器的性能。
在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點(diǎn)：首先，DBMS處理查詢計(jì)劃的過程是這樣的：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優(yōu)化器
3、 優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化
4、 由預(yù)編譯模塊生成查詢規(guī)劃
5、 然后在合適的時(shí)間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行
6、 最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶。
其次，看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu)：一個(gè)頁面的大小為8K(8060)字節(jié)，8個(gè)頁面為一個(gè)盤區(qū)，按照B樹存放。
12、 Commit和rollback的區(qū)別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當(dāng)前的事物.
沒有必要在動(dòng)態(tài)SQL里寫事物，如果要寫請(qǐng)寫在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者將動(dòng)態(tài)SQL
寫成函數(shù)或者存儲(chǔ)過程。
13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數(shù),避免表掃描,如果返回不必要的數(shù)據(jù)，浪費(fèi)了服務(wù)器的I/O資源，加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯(lián)接訪問表,后果嚴(yán)重。
14、SQL的注釋申明對(duì)執(zhí)行沒有任何影響
15、盡可能不使用光標(biāo)，它占用大量的資源。如果需要row-by-row地執(zhí)行，盡量采用非光標(biāo)技術(shù),如：在客戶端循環(huán)，用臨時(shí)表，Table變量，用子查詢，用Case語句等等。
游標(biāo)可以按照它所支持的提取選項(xiàng)進(jìn)行分類：只進(jìn)必須按照從之一行到最后一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認(rèn)方式?？蓾L動(dòng)性可以在游標(biāo)中任何地方隨機(jī)提取任意行。游標(biāo)的技術(shù)在SQL2023下變得功能很強(qiáng)大，他的目的是支持循環(huán)。
有四個(gè)并發(fā)選項(xiàng) READ_ON：不允許通過游標(biāo)定位更新(Update)，且在組成結(jié)果集的行中沒有鎖。
OPTIMISTIC WITH
valueS:樂觀并發(fā)控制是事務(wù)控制理論的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)部分。樂觀并發(fā)控制用于這樣的情形，即在打開游標(biāo)及更新行的間隔中，只有很小的機(jī)會(huì)讓第二個(gè)用戶更新
某一行。當(dāng)某個(gè)游標(biāo)以此選項(xiàng)打開時(shí)，沒有鎖控制其中的行，這將有助于更大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當(dāng)前值會(huì)與最后一次提取此行時(shí)獲
取的值進(jìn)行比較。如果任何值發(fā)生改變，則服務(wù)器就會(huì)知道其他人已更新了此行，并會(huì)返回一個(gè)錯(cuò)誤。如果值是一樣的，服務(wù)器就執(zhí)行修改。
選擇這個(gè)并發(fā)選項(xiàng)OPTIMISTIC WITH ROW
VERSIONING:此樂觀并發(fā)控制選項(xiàng)基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標(biāo)識(shí)符，服務(wù)器可用它來確定該行在讀入游標(biāo)后是否有
所更改。在SQL Server中，這個(gè)性能由timestamp數(shù)據(jù)類型提供，它是一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字，表示數(shù)據(jù)庫(kù)中更改的相對(duì)順序。
每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都有一個(gè)全局當(dāng)前時(shí)間戳值：@@DS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時(shí)，SQL Server
先在時(shí)間戳列中存儲(chǔ)當(dāng)前的 @@DS 值，然后增加 @@DS 的值。如果某 個(gè)表具有 timestamp
列，則時(shí)間戳?xí)挥浀叫屑?jí)。服務(wù)器就可以比較某行的當(dāng)前時(shí)間戳值和上次提取時(shí)所存儲(chǔ)的時(shí)間戳值，從而確定該行是否已更新。服務(wù)器不必比較所有列的值，只需
比較 timestamp 列即可。如果應(yīng)用程序?qū)]有 timestamp
列的表要求基于行版本控制的樂觀并發(fā)，則游標(biāo)默認(rèn)為基于數(shù)值的樂觀并發(fā)控制。 SCROLL LOCKS
這個(gè)選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)悲觀并發(fā)控制。在悲觀并發(fā)控制中，在把數(shù)據(jù)庫(kù)的行讀入游標(biāo)結(jié)果集時(shí)，應(yīng)用程序?qū)⒃噲D鎖定數(shù)據(jù)庫(kù)行。在使用服務(wù)器游標(biāo)時(shí)，將行讀入游標(biāo)時(shí)會(huì)在其
上放置一個(gè)更新鎖。如果在事務(wù)內(nèi)打開游標(biāo)，則該事務(wù)更新鎖將一直保持到事務(wù)被提交或回滾；當(dāng)提取下一行時(shí)，將除去游標(biāo)鎖。如果在事務(wù)外打開游標(biāo)，則提取下
一行時(shí)，鎖就被丟棄。
因此，每當(dāng)用戶需要完全的悲觀并發(fā)控制時(shí)，游標(biāo)都應(yīng)在事務(wù)內(nèi)打開。更新鎖將阻止任何其它任務(wù)獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務(wù)更
新該行。然而，更新鎖并不阻止共享鎖，所以它不會(huì)阻止其它任務(wù)讀取行，除非第二個(gè)任務(wù)也在要求帶更新鎖的讀取。滾動(dòng)鎖根據(jù)在游標(biāo)定義的 SELECT
語句中指定的鎖提示，這些游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)可以生成滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖在提取時(shí)在每行上獲取，并保持到下次提取或者游標(biāo)關(guān)閉，以先發(fā)生者為準(zhǔn)。下次提取時(shí)，服務(wù)器
為新提取中的行獲取滾動(dòng)鎖，并釋放上次提取中行的滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖獨(dú)立于事務(wù)鎖，并可以保持到一個(gè)提交或回滾操作之后。如果提交時(shí)關(guān)閉游標(biāo)的選項(xiàng)為關(guān)，則
COMMIT語句并不關(guān)閉任何打開的游標(biāo)，而且滾動(dòng)鎖被保留到提交之后，以維護(hù)對(duì)所提取數(shù)據(jù)的隔離。所獲取滾動(dòng)鎖的類型取決于游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)和游標(biāo)
SELECT 語句中的鎖提示。鎖提示 只讀樂觀數(shù)值
*指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標(biāo)內(nèi)是只讀的。
16、用Profiler來跟蹤查詢，得到查詢所需的時(shí)間，找出SQL的問題所在;用索引優(yōu)化器優(yōu)化索引
17、注意UNion和UNion all 的區(qū)別。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在沒有必要時(shí)不要用，它同UNION一樣會(huì)使查詢變慢。重復(fù)的記錄在查詢里是沒有問題的
19、查詢時(shí)不要返回不需要的行、列
20、 用sp_configure ”query governor cost limit”或者SET
QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來限制查詢消耗的資源。當(dāng)評(píng)估查詢消耗的資源超出限制時(shí)，服務(wù)器自動(dòng)取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。
SET LOCKTIME設(shè)置鎖的時(shí)間
21、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數(shù)或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、 在SQL2023以前，一般不要用如下的字句: “IS NULL”, “”, “!=”, “!>”,
“!”等還是不能優(yōu)化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL語句的查詢計(jì)劃和評(píng)估分析是否是優(yōu)化的SQL。一般的20%的代碼占據(jù)了80%的資源，我們優(yōu)化的重點(diǎn)是這些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等時(shí)發(fā)現(xiàn)查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’)
25、將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計(jì)算好放在表中，查詢的時(shí)候再SELECT。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費(fèi)計(jì)算。
26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。
27、 數(shù)據(jù)庫(kù)有一個(gè)原則是代碼離數(shù)據(jù)越近越好，所以優(yōu)先選擇Default,依次為Rules,Triggers,
Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數(shù)據(jù)類型的更大長(zhǎng)度等等都是約束）,Procedure.這樣不僅維護(hù)工作小，編寫程
序質(zhì)量高，并且執(zhí)行的速度快。
28、如果要插入大的二進(jìn)制值到Image列，使用存儲(chǔ)過程，千萬不要用內(nèi)嵌INsert來插入(不知JAVA
是否)。因?yàn)檫@樣應(yīng)用程序首先將二進(jìn)制值轉(zhuǎn)換成字符串（尺寸是它的兩倍），服務(wù)器受到字符后又將他轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制值.存儲(chǔ)過程就沒有這些動(dòng)作:
方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values
(@image), 在前臺(tái)調(diào)用這個(gè)存儲(chǔ)過程傳入二進(jìn)制參數(shù)，這樣處理速度明顯改善。
有很多原因啊…系統(tǒng)檢查下..數(shù)據(jù)庫(kù)配置檢查下..網(wǎng)絡(luò)也有肯能是問題.
如何對(duì)SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行橫向擴(kuò)展
一般人們會(huì)選擇縱向擴(kuò)展（scale up）SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)，而非橫向擴(kuò)展（scale out）?？v向擴(kuò)展很容易：增加硬件、處理能力、內(nèi)存、磁盤和提高網(wǎng)絡(luò)速度。其原理就是仍然在一臺(tái)服務(wù)器上運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，但是增加了服務(wù)器的處理能力和資源。這種方法很昂貴，但是非常簡(jiǎn)單直接。
采用云技術(shù)
有時(shí)候，最簡(jiǎn)單的方法就是將問題交由其他人處理。微軟的Windows Azure云服務(wù)包含一個(gè)基于云的SQL Server版本SQL Azure.這在技術(shù)上并非真正意義的橫向擴(kuò)展，因?yàn)樗且环N無限縱向擴(kuò)展方法。所以，轉(zhuǎn)移到Azure并不需要對(duì)您的應(yīng)用程序進(jìn)行大改動(dòng)。實(shí)際上，您只需要將應(yīng)用程序遷移到SQL Azure,然后支付存儲(chǔ)、處理和數(shù)據(jù)傳輸費(fèi)用。這些都是收費(fèi)服務(wù)，但是您不需要再擔(dān)心擴(kuò)展問題。
復(fù)制
SQL Server原生復(fù)制是一種支持橫向擴(kuò)展的解決方案，與數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建和使用方式有關(guān)。您只需要在多臺(tái)服務(wù)器上復(fù)制多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)副本，然后將不同的用戶指向各臺(tái)服務(wù)器。這種方法通常最適合支持地理位置分散的用戶，如亞洲辦公室的用戶使用服務(wù)器1,而北美辦公室的用戶則使用服務(wù)器2.每一臺(tái)服務(wù)器都擁有完整的數(shù)據(jù)副本，并且會(huì)復(fù)制伙伴服務(wù)器的所有修改。
這種方法不支持自動(dòng)負(fù)載均衡，并且最適合用在用戶固定只使用一部分?jǐn)?shù)據(jù)的情況。換而言之，如果亞洲用戶只需要編輯與他們辦公室相關(guān)的數(shù)據(jù)–例如，主要是亞洲客戶的信息，那么復(fù)制能夠保證其他數(shù)據(jù)庫(kù)副本也包含這些記錄的副本。如果所有用戶都需要編輯完整的數(shù)據(jù)集，那么復(fù)制就變得有一些復(fù)雜，因?yàn)镾QL Server必須在支持用戶的同時(shí)，編輯位于不同服務(wù)器的同一個(gè)數(shù)據(jù)。
SQL Server的合并復(fù)制能夠處理這種沖突，但是您必須進(jìn)行一些自定義合并編程，這意味著您的開發(fā)人員必須開發(fā)一些算法，確定用戶并發(fā)訪問數(shù)據(jù)時(shí)誰獲取編輯權(quán)限。客戶應(yīng)用程序也需要增加編程；使它們不僅向數(shù)據(jù)庫(kù)提交數(shù)據(jù)修改，也要循環(huán)檢查這些修改是否被其他并發(fā)用戶重寫。用戶也需要重新培訓(xùn)，因?yàn)榭蛻舳藨?yīng)用程序可能會(huì)提示：”您正在編程的數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)生變化。您需要重新檢查，確定您的編輯是否仍然有效?！?/p>
聯(lián)合數(shù)據(jù)庫(kù)
另一個(gè)重要的橫向擴(kuò)展方法是聯(lián)合。通過這種方法，您可以將數(shù)據(jù)庫(kù)劃分到多臺(tái)服務(wù)器上。垂直分割將同一個(gè)表的不同行保存到不同的服務(wù)器上。同時(shí)，地理分區(qū)是最常用的方法：將所有亞洲數(shù)據(jù)記錄保存在一臺(tái)服務(wù)器上，而所有歐洲數(shù)據(jù)則保存在另一臺(tái)服務(wù)器上。這種方法不同于整體復(fù)制：每一個(gè)位置的服務(wù)器都不具備完整的數(shù)據(jù)庫(kù)，而只擁有該位置的數(shù)據(jù)。通過實(shí)現(xiàn)一種SQL Server分布式分區(qū)視圖而形成完整的表，用戶就可以瀏覽一個(gè)”聯(lián)合”或組合的數(shù)據(jù)視圖。水平分割則將表的字段保存在不同的服務(wù)器上，因此各臺(tái)服務(wù)器一起協(xié)作構(gòu)成組合的表。
這些數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建并不簡(jiǎn)單，其中涉及一種整體操作。您需要掌握關(guān)于數(shù)據(jù)訪問和使用的詳細(xì)信息，才能夠?qū)崿F(xiàn)正確的部署。此外，您還需要一位SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師，他應(yīng)該全面理解這些技術(shù)，分析您的業(yè)務(wù)情況，并且能夠正確地創(chuàng)建這些組件。
在一些情況中，實(shí)現(xiàn)這種橫向擴(kuò)展對(duì)客戶端應(yīng)用程序的改動(dòng)很小。對(duì)于本身在設(shè)計(jì)上大量使用視圖和存儲(chǔ)過程進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問的應(yīng)用程序，更是如此。因?yàn)檫@些元素只是是在后臺(tái)抽象，在客戶端上不會(huì)發(fā)生變化。但是，這些應(yīng)用程序并不常見；通常，實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展都需要修改客戶端程序，使客戶端與后臺(tái)結(jié)構(gòu)分離。
橫向擴(kuò)展并不簡(jiǎn)單
毫無疑問，實(shí)現(xiàn)SQL Server橫向擴(kuò)展非常復(fù)雜–這也是Azure等云數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)流行的原因之一。此外，有一些第三方供應(yīng)商能夠幫助實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展技術(shù)，而不需要完全依賴SQL Server的原生特性。您需要自己下功夫了解這些方法，理解數(shù)據(jù)訪問和使用方法，這樣才能夠選擇更符合您要求的方法。
mysql數(shù)據(jù)庫(kù)表太大查詢慢優(yōu)化的幾種方法
優(yōu)化方案：
主從同步+讀寫分離：
這個(gè)表在有設(shè)備條件的情況下，讀寫分離，這樣能減少很多壓力，而且數(shù)據(jù)穩(wěn)定性也能提高
縱滲前槐向分表：
根據(jù)原則，每個(gè)表最多不要超過5個(gè)索引，縱向拆分字段，將部分字段拆到一個(gè)新表
通常我們按以下原則進(jìn)行垂直拆分:（先區(qū)分這個(gè)表中的冷熱數(shù)據(jù)字段）
把不常用的字段單獨(dú)放在一張表;
把text，blob等大字段拆分出來放在悔坦附表中;
經(jīng)常組合查詢的列放在一張表中;
缺點(diǎn)是：很多邏輯需要重寫，帶來很大的工作量。
利用表分區(qū)：
這個(gè)是推薦的一個(gè)解決方案，不會(huì)帶來重寫邏輯等，可以根據(jù)時(shí)間來進(jìn)行表分區(qū)，相當(dāng)于在同一個(gè)磁盤上，表的數(shù)據(jù)存在不同的文件夾內(nèi)，能夠極大的提高查詢速度。
橫向分表：
1000W條數(shù)據(jù)不少的，會(huì)帶來一些運(yùn)維壓力，備份的時(shí)候，單表備份所需時(shí)間會(huì)很長(zhǎng)，所以可叢友以根據(jù)服務(wù)器硬件條件進(jìn)行水平分表，每個(gè)表有多少數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。
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