sharding 策略大抵有二：静态和动态、静态分片优点：简单、开发成本低、维护花费小 常见的静态分片方式有哈希函数和取模、但这样就暴露了一个缺点(PS:还有很多缺点呢)： 这个缺点是这样的： 采用静态分片、我们就无法自定义数据放到哪个分片、如果、存在一些数据比其他数据活跃 而且、很不凑巧、这些激进的数据都被分配到同一个分片、这时、头就大了 我们无法通过转移热点数据来平衡负载 此时、借助"大数定律"、什么是"大数定律"呢？一言譬之为： "足够大的样本能几乎肯定反应总体的真实组成"、详尽原理大家自行Google 如果每个分片的数据量却分得比较小、根据"大数定律"、则会更容易将热点数据均摊到不同分片 当然、这样做可能会存在跨分片查询、取决于您如何tradeoff
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