大牛@Fenng有两篇与sharding相关的博客，值得一读：
- http://www.dbanotes.net/database/sharding.html
- http://www.dbanotes.net/database/database_sharding.html
Replication与Sharding的区别
- Replication用户扩展数据库系统的读性能
- Sharding用于扩展数据库系统的写性能
实现方案
1. Hibernate Shards(Google)
2. HiveDB
3. Mysql Proxy(官方，不成熟)
4. Amoeba for mysql
- 案例（http://pengranxiang.iteye.com/blog/1145342）
- 操作文档（http://docs.hexnova.com/amoeba/chap-getting-started.html）
5. Spock Proxy （http://spockproxy.sourceforge.net/）
- 基于Mysql Proxy扩展
- ROR版本
6. DataFabric （https://github.com/bpot/data_fabric）
- application-level sharding
- master/slave replication
分片如何在节点上分布？ 节点、数据库实例、分片直接的关系？
- 常用方案：一对一对一关系（一个节点上一个mysql实例，部署一个分片）
- 分片的命名方式：shard_1.users, shard_2.users ...
分区键，分区函数的选择
- 一般选择ID，Hash，确定所在分区（新浪微博采用的方案）
需考虑的问题
- 当一次查询的数据分散在多个分片时，需要排序和合并多个数据集
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