1、“.....对应于论文正文的参考文献部分，标题用外文原文资料信息，内容包括 外文原文 作者 书名或论文题目 外文原 文来源 出版社或刊物名称出版时间或刊号译文部分所在页码 网页地址 二外文原文资料 电子文本或数字化后的图片 外文原文不少于 印刷字符图表等除外 外文原文若是纸质的请数字化图片后粘贴于译文后的原文资料处，但装订时请用纸质原文复印件附于译文后。 指导教师意见 指导教师签名 年 月 日 外文资料译文 开发 使用 进行切分 横向扩展的关系数 据库 ，作者 兼 开发人员， 摘要 并不适合所有 网站 ，但它 是 种 能够满足大数据的需求 方法 。 对于些商店来说，切分意味着可以保持个受信任的 ，同时不牺牲数据可伸缩性和系统性能......”。

2、“.....您可以了解到切分何时起作用，以及何时不起作用，然后开始着手对个可以处理数 数据的简单应用程序进行切分。 日期 年 月 日 级别 中级 格式 和信 的 页取得 软件 当关系数据库试图在个单表中存储数 的数据时 ，总体性能通常会降低。索引所有的数据读取，显然是 很耗时的 ， 而且其中有可能是写入，也可能是读出 。因为 数据商店尤其适合存储大型数据，但是 是种非关系数据库方法。对于倾向于使用 和实体结构关系数据库的开发人员及需要这种结构的项目来说，切分是个令人振奋的选方法。 切分 个数据库分区 的 分支 ， 不是 在 本机 上的 数据库技术 ，它 发生在应用 场面上。在各种切分实现 ， 可能 是 ™ 技术世界中 最流行的 ......”。

3、“..... 当你 使用 时，您 不需要将你 的 特别映射至切分 。 您可以像使用 方法对任何常见关系数据库进行映射时样对其进行映射。 可以为您管理低级别的切分任务。 迄今为止，在这个系列，我用个 比赛和参赛者类推关系的简单域 表现出不同的数据存储技术比喻为基础。 这个月，我将使用这个熟悉的例子，介绍个实际的切分策略，然后在 实现它的碎片。 请注意， 切分 首当其冲的工作是 和 没有必然关系的 ，事实上，对 编码 部分是容易的。真正 难的 是搞清楚 内容碎片 和 你的 工作 方式 。 。 关于本系列 的发展前景已经发生了根本变化，因为 技术初 现端倪。得益于成熟的开源框架和可靠的租金部署基础设施，它现在 的 组装，测试，运行和维护 应用开发的速度和成本 降低 。在这个系列中， 探讨了技术和工具，使这个新的 开发 有尽可能多的典范......”。

4、“..... 可以将 块表的 分成不同的小组。例如，如果您正在根据时间戳对个名为 的超大型表进行分区， 年 月之前的所有数据都将进入分区 ，而之后的数据则全部进入分区 。分区可以加快读写速度，因为它们的目标是单独分区中的较小型数据集。 分区并不总是可用 的 并没有支持它，直到 版， 而且 与商业系统 起做 让 它的成本可以让人望而却步。更何况，在同物理机上实现最分区存储数据，所以你仍然 受到 硬件 基础 的限制。分区也不能解决 可靠性 的 或 硬件不足。因此，聪明的人开始为寻找 各种 新的 方法 。 切分基本上是在数据库级别的而不是分裂的碎片的数据表的行，数据库本身是被分割通常是在不同的机器的些逻辑数据元素， 而不是分裂成较小的块表......”。

5、“.....数据库本身是被分割通常是在不同的机器的些逻辑数据元素， 块 。 切分 典型的例子是基于大型数据库存储划分各地区的全球客户数据 切分 用于存储美国的客户信息，切分 用户存储亚洲的客户信息，切分 欧洲，等。这些切分分别处于不同的计算机上，且每个切分将存储所有相关数据，如客 户喜好或订购历史。 对分片如分区的好处是它压缩大数据在每个单独的 碎片 表 ，它允许更快的读取和写入，提高了性能 。分片 是 也可以 提高想象 可靠性，因为即使碎片意外失败，其他人仍然能够满足数据。而由于分片是在应用层完成，你可以做的数据库 在 常规 下 不支持 分割它。 资金 成本也可能降低。 主键 切分 利用多个数据库，所有这些 都有 自主意识 的 功能 ，不干涉其他切分 。因此，如果你依赖于数据库序列如主键自动生成，很可能是相同的主键将显示在个数据库 上 成立。这是可能的......”。

6、“.....但这样做增加了系统的复杂性。最安 全的方式，禁止重复的主键是让你的应用程序这将是个 管理系统反正生成密钥。 跨碎片查询 大部分包括 碎片分片的实现不允许跨碎片查询，这意味着你必须去额外的长度，如果你想利用两对来自不同的碎片的数据集。 有趣的是， 的 的还禁止跨域查询。 如果将美国客户信息存储在切分 中，还需要将所有相关数据存储在此。如果您尝试将那些数据存储在切分 中，情况就会变得复杂，系统性能也可能受影响 。这种情况也与先前提出的观点 如果你有点最终需要做跨碎片连接， 你最好的 管理 方式，消除了重复的可能性 管理键 ,显然，你需要充分考虑分片策略，然后再设置你的数据库。旦你已经选择了种特定的方向，你就或多或少地依赖于它 它很难 在 走动后，直 数据。 避免过早分片 切分 最好采用分片后期。像过早的优化......”。

7、“.....分片实施的成功是基于段时间内适当地了解 数据增长 的 应用程序 ，并推断未来。旦你 您的数据可能会极其难以走动。 个策略的例子 由于分片结合你到个线性数据模型即，你不能轻易加入不同碎片的数据，你应该从你 的数据 清楚地了解每个组织碎片 是 将如何逻辑 的 。这通常是最容易由个域的主节点 成 为重点。在个电子商务系统的情况下，主节点可以是个命令或个客户。因此，如果你选择 客户 作为您的分片策略的基础，然后与客户的所有数据将被转移到各自的碎片，但你还是要选择哪些碎片 去 移动这些数据。 对客户来说，你可以根据位置碎片欧洲，亚洲，非洲等，或者你可以在别的东西的碎片。这取决于你。您的碎片战略应当指出，纳入均匀分布的碎片之间的所有数据的些方法。分片整体的思路是，打破大套成小的数据，因此，如果个特定电子商务领域有个大 的欧洲客户在设置和美国比较少......”。

8、“..... 回到比赛 使用切分 , 现在让我们回到我经常提到的赛跑应用程序示例中，我可以根据比赛或参赛者进行切分。在本示例中，我将根据比赛进行切分，因为我看到域是根据参加不同比赛的参赛者进行组织的。因此，比赛是域的根。我也将根据比赛距离进行切分，因为比赛应用程序包含不同长度和不同参赛者的多项比赛。 请注意在进行上述决定时，我已经接受了个妥协如果个参赛者参加了不止项比赛，他们分属不同的切分，那该怎么办呢 像大多数切分实现样不支持跨切分连接。我必须忍受这些轻微不便，允许参赛者被包含在多个切分中 也就是说，我将在参赛者参加的多个比赛切分中重建该参赛者。 为了简便起见，我将创建两个切分个用于 英里以下的比赛另个用于 英里以上的比赛。 实现 与现有的 项目几乎天衣无缝。 唯的缺点是， 的碎片需要些具体资料和你的行为。也就是说......”。

9、“.....碎片，选择策略，以及碎片，解决策略。这些接 口，你必须执行，尽管在些情况下，你可以使用默认的 。我们将在后面的部分逐个了解各个接口。 执行查询时， 需要个决定首个切分第二个切分及后续切分的机制。 无需确定查询什么这是 和基础数据库需要做的，但是它确实意识到，在获得答案之前可能需要对多个切分进行查询。因此， 提供了两种极具创意的逻辑实现方法种方法是根据序列机制次个对切分 进行查询，直到获得答案为止另种方法是并行访问策略，这种方法使用个线程模型次对所有切分进行查询。 我要保持简单，并利用连续的战略，取名为 。 我们将很快配置。 当创建个新的对象即，当个新的 或 是通过 创建， 需要知道什么碎片相应的数据应该写入。因此，你必须实现这个接口和代码逻辑的分片。 如果你想有个默认的实现，有个被称为 ，它使用了碎片的数据放入循环赛战略......”。