如何理解数据切片技术

电信海量的具有复杂关系的结构化业务数据存储和高频访问，在传统数据库模式下，形成性能瓶颈，并且横向扩展能力有限，扩展成本高。

采用数据切片技术，把海量业务数据均匀分布到数据库集群的不同机器节点，实现数据横向扩展，有效降低单台机器的访问负载，提高数据访问速度和并发量。

建立数据切片算法，采用分布式数据库的数据路由、全局索引和序列等技术，可以实现应用程序对切片数据的透明访问，提升访问效率。

建立业务数据的切片算法是分布式数据库切片技术中的关键点，目前常用的算法主要包括哈希算法、取模算法、区间范围算法等。

设计业务数据的切片维度应该这样进行——根据业务数据的内聚性、事务相关性等特点，按照客户、区域、时间等维度进行数据切片。

还要实现切片数据的透明访问：对访问数据的SQL请求进行分析，并根据切片算法和切片维度，自动路由到请求所对应的切片DB和库表，实现对切片后数据的透明访问。

利用全局序列功能，解决分布式架构下序列唯一性问题；新增切片索引功能，提升非分片键查询效率；新增库内分表功能，解决超大表分库后需再次分表问题；新增分布式事务支持，保障分布式架构下数据的一致性。