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关于数据库维护的特性

　　分布式数据库系统主要有两种方式解决单机数据库的低扩展能力：数据分片和读写分离。数据分片(Sharding)的原理就是将数据做水平切分，类似于hash分区 的原理，通过应用架构解决访问路由和数据合并的问题。Sharding架构的优势在于，集群扩展能力很强，几乎可以做到线性扩展，而且整个集群的可用性也 很高，部分节点故障，不会影响其他节点提供服务。Sharding原理简单，容易实现，是一种非常好的解决数据库扩展性的方案。但是Sharding对应 用场景的要求很高，因为一旦使用数据分片架构，如果需要跨不同的节点做join，或者统计类型的操作，将会变得非常困难，应该尽量避免。所以说 Sharding架构会损失部分关系型数据库的特性，比如join，从而使数据库退化为Key-Value store类型的存储。所以，并不是所有的应用都适合做Sharding，它可能会造成应用架构复杂或者限制系统的功能，这也是它的缺陷所在。

　　读写分离架构利用了数据库维护的复制技术，将读和 写分布在不同的处理节点上，从而达到提高可用性和扩展性的目的。最通常的做法是利用Replication技术，Master DB承担写操作，将数据变化复制到多台Slave DB上，并承担读的操作。这种架构适合read-intensive类型的应用，通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如 果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。

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