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數據庫擴大年夜概分為以下幾個步調：
1、讀寫分別：當數據庫拜訪量還不是很年夜的時刻，我們可以恰當增長辦事器，數據庫主從復制的方法將讀寫分別；
2、垂直分區：當寫入操作一旦增長的時刻，那末主從數據庫將花更多的時光的放在數據同步上，這個時刻辦事器也是不勝重負的；那末就有了數據的垂直分區，數據的垂直分區思緒是將寫入操作比擬頻仍的數據表，如用戶表_user,或許定單表_orders,那末我們便可以把這個兩個表分別出來，放在分歧的辦事器，假如這兩個表和其他表存在聯表查詢，那末就只能把本來的sql語句給拆分了，先查詢一個表，在查詢另外一個，固然說這個會消費更過機能，但比起那種年夜量數據同步，累贅照樣加重了很多；
3、程度分區：然則常常工作不盡人意，能夠采用垂直分區能撐一段時光，因為網站太火了，拜訪量又逐日100w,一會兒蹦到了1000w,這個時刻可以采用數據的停止分別，我們可以依據user的Id分歧停止分派，如采用%2的情勢，或許%10的情勢，固然這類情勢對今後的擴大有了很年夜的限制，當我由10個分區增長到20個的時刻，一切的數據都得從新分區，那末將是一個的很宏大的盤算量；以下供給幾種罕見的算法：
哈希算法：就是采取user_id%的方法;
規模：可以依據user_id字符值規模分區，如1-1000為一區，1001-2000則是另外一個區等；
映照關系：就是將user_id存在的所對應的分區放在數據庫中保留，當用戶操作時先去查詢地點分區，再停止操作；
關於以上幾種擴大方法，讀寫分別重要是操作上的擴大，垂直分區重要是對寫入較頻仍數據表的分別，程度分區重要是數據分別；
