當企業數據達到一個規模后，不得不面臨數據拆分的問題。使用分布式數據庫是一個相對“簡單”的選擇。通過分布式架構可以支撐海量規模，也避免的拆分所帶來的各種“麻煩”。當然，分布式數據庫也不是“銀彈”，會有其適用的場景。如在分布式數據庫下無法解決的話，仍然是需要面臨拆分問題。但如何拆分數據是一個令人頭疼的問題，除了要結合業務拆分外，具體拆分的粒度也是需要關注的。可以在實例級、庫級別、表級別、分區級進行拆分，不同層次的拆分各有其利弊。下文針對不同的拆分方式，進行簡單的對比分析。
1、拆分層次：實例級
在實例級拆分，即通過將原有數據拆分到多個數據庫實例來承載更大規模。
架構
從架構角度來看，在實例級拆分無疑是比較徹底的，通過增加更多地實例，可以有效增加計算、存儲資源。很多分布式數據庫的架構，也是采用上層分布式計算層與下層單機存儲引擎相結合，原理上就是在架構層拆分更多實例來支撐。每個實例都承載了一部分數據，這種情況會在一定程度上增加數據耦合，需要全部實例可用，才能提供完整的數據服務。
研發
從研發角度來看，實例級拆分無疑是很大的變化，從單一數據源變為多個數據源。針對業務開發來說，不得不去解決多數據源管理及少量跨實例的問題。一般可通過自研或引入三方的數據庫訪問層來解決問題，減少對開發的影響。針對數據分析類需求，更加建議將數據匯聚到AP層進行處理。無論是哪方面的調整，工作量及工作難度都較之前架構增大及復雜很多。
運維
從運維角度來看，實例級拆分意味著很多運維工作的變化。從資源管理、實例管理、備份恢復、系統優化等，都要從單實例變更為多實例。其劃分為多個實例后，還需解決部分數據耦合關系所帶來的問題。例如，如何實現跨實例的一致性備份、如何解決監控指標的全局匯總等。針對數據對象本身的管理，則更為復雜。前者多通過運維平臺來解決多實例管理帶來的工作量增多等問題；后者則通過數據庫中間層可有效解決，針對多實例從邏輯上視同單一實例。
安全
從安全角度來看，實例級拆分無疑是不利的。需要解決多實例下或者說分散條件下的安全統一管理、訪問能力。通過統一的安全平臺或安全框架是可以在一定程度上解決的。
2、拆分層次：庫級
在庫級拆分，即通過將原有數據拆分到多個數據庫中。不同數據庫叫法不太統一，以MySQL為例就是"show databases"看到的結果。通常也被稱為不同的Schema。
架構
從架構角度來看，這種拆分方式只是在邏輯層面的一種拆分，并沒有真實增加物理資源，因而對計算、存儲的擴展上，達不到什么效果。從數據耦合上，還有所增加。這種拆分方式雖然沒有增加資源，但是可為未來的擴展打下一定基礎。例如，后續拆分給到不同實例，可以簡單將某個Schema拆分出去即可，相對簡化了很多。
研發
從研發角度來看，較實例級拆分要輕些，需要增加對多Schema的支持。必要的多數據源管理或部分跨Schema的問題時需要解決的。分析類的需求，可通過跨Schema的關聯完成。在工作量上有一定增加，但難度相對不大。通過也可以自研或引入三方的數據庫訪問層來解決。
運維
從運維角度來看，應為沒有引入其他實例，從日常運維、備份恢復等沒什么變化。對于對象管理，是需要考慮多Schema的支持，至于性能上通過拆分Schema是否有提升不確定。使用更小的訪問規模，也許性能有提升；但由于此而引入更多的關聯查詢，可能造成性能下降。
安全
從安全角度來看，這種方式還是會造成一定管理的復雜度。管理成本的提高跟前面實例相差不大。
3、拆分層次：表級
表級拆分，是指將原來的單個表，拆成多個分表（表名都發生變化）。物理上從單個對象拆分為多個對象，邏輯上有時可通過諸如視圖等重新裝飾出一個對象。
架構
從架構角度來看，這種拆分方式是一種邏輯上的拆分，沒有引入更多資源。從數據耦合度看，反而變差了。
研發
從研發角度來看，與前面庫級拆分類似，都還存在一定的工作量，但相對難度不大。也多可以通過自研或引入三方數據庫訪問層來解決。
運維
從運維角度來看，與前面庫級拆分也類似，差別不大。
安全
從安全角度來看，與前面庫級拆分也類似，差別不大。
4、拆分層次：分區級
分區是數據庫層面支持的一種技術，通過將數據劃分在表中的多個分區，達到數據大而化小的效果。這是一種數據庫原生內置的優化能力，較之前的實例級、庫級、對象級，更為輕量，且無更多感知。
架構
從架構角度來看，這種方式沒有擴展現有資源，與拆分前的架構幾乎沒有區別。
研發
從研發角度來看，幾乎沒有變化。將數據存在分區中，從業務層可做到無感。原有的開發邏輯，一般都可以正常使用，只是在個別地方可能需要有所調整。
運維
從運維角度來看，資源、實例層面管理沒有變化。差別較大的就是對象管理，分區級拆分提供更為靈活的管理方式，支持如分區合并、分裂、交換、清理等能力，可方便對象管理動作。從性能上看，使用分區后，數據庫優化器將針對分區做更多優化動作，相對會有不錯的性能提升。當然，這里需要注意下，不同數據庫在分區上面的能力差異較大，有些數據庫是做的相對不完善，分區可能存在較多限制。
安全
從安全角度來看，分區級拆分與拆分前沒有太大變化。
作者介紹
韓鋒，51CTO社區編輯，CCIA（中國計算機協會）常務理事，前Oracle ACE，騰訊TVP，阿里云MVP，dbaplus等多家社群創始人或專家團成員。有著豐富的一線數據庫架構、軟件研發、產品設計、團隊管理經驗。曾擔任多家公司首席DBA、數據庫架構師等職。在云、電商、金融、互聯網等行業均有涉獵，精通多種關系型數據庫，對NoSQL及大數據相關技術也有涉足，實踐經驗豐富。曾著有數據庫相關著作《SQL優化最佳實踐》、《數據庫高效優化》。
