DDM服務的業務架構圖示

分片是解決數據庫存儲容量限制的直接途徑。分片包括垂直分片與水平分片兩種方式。

垂直分片

垂直分片又叫縱向分割，即以邏輯表為單位，把原有數據庫切分成多個數據庫。切分後不同的表存儲在不同的數據庫上。

垂直分片與業務架構設計有密切的聯系。比如從業務領域對系統進行架構優化，分成多個子業務系統，各個子業務系統耦合度較低。子業務系統間以接口方式進行數據通信和數據交換。垂直拆分後業務清晰，拆分規則明確，系統之間容易整合與擴展。一般用於數據庫上層架構設計。

垂直分片示意圖

水平分片

水平分片又叫橫向分割，即以邏輯表中的數據行記錄為單位，把原有邏輯數據庫切分成多個物理數據庫分片，表數據記錄分布存儲在各個分片上。

水平分片主要用業務架構無法繼續細分，而數據庫中單張表數據量太大，查詢性能下降的場景。通過水平分片，即解決單庫容量問題，同時提高並發查詢性能。

水平分片示意圖

DDM實現了自動水平分片，應用無需關心某個數據該存儲在哪一塊分片上。對邏輯表水平分片需要依據一定的分片規則，例如一個訂單跟蹤系統（見上圖），我們選取訂單號(OrderId)作為拆分鍵，分別對“訂單流水表”、“訂單詳情表”以及“物流跟蹤表”進行水平拆分，拆分規則為對鍵值Hash後求模，則分片計算規則如下：

H(Key(OrderId)) = Hash(Key(OrderId))%N

其中，N表示一共有N個數據分片，H(Key(OrderId))表示該訂單經過訂單號Hash並求模後存儲的分片編號。

分片後數據存儲示意圖

路由分發
路由分發與水平分片同為DDM的基礎功能。在分布式數據庫中，路由的作用即將SQL語句進行解析，並轉發到正確的分片上，保證SQL執行後得到正確的結果，並且節約QPS資源。例如：訂單支付系統包含了shard0、shard1、shard2三個分片，訂單號2017010112345678的訂單數據存儲在shard0分片上，則應該將以下語句路由分發到shard0分片上執行。

select Customer, OrderStatus, CreateDate from Order

where OrderId = ‘2017010112345678‘;

如果同時路由到shard0、shard1、shard2三個分片，會造成多余的查詢，浪費資源；如果路由到shard1、shard2分片，則得不到正確的返回結果。

DDM對單張表的路由解析流程如下：

單張表的路由解析流程

讀寫分離

數據庫中對計算和緩存資源消耗較多的往往是密集或復雜的SQL查詢。當系統資源被查詢語句消耗，反過來會影響數據寫入操作，進而導致數據庫整體性能下降，響應緩慢。因此，當數據庫CPU和內存資源占用居高不下，且讀寫比例較高時，可以為數據庫添加只讀實例。

添加只讀實例的作用有以下：

1、將查詢非事務性查詢SQL路由到只讀實例中執行，主實例上執行事務性SQL，在很大程度上緩解主實例上的S鎖與X鎖的競爭。

2、對只讀實例上的表可配置不提供事務支持的數據庫引擎，進而提升查詢效率。

3、增加只讀實例，也相當於數據庫橫向擴展，直接增加負載能力，同時增加數據冗余，確保數據庫高可用。

DDM服務實現了自動讀寫分離，用戶購買了RDS只讀實例後，將只讀實例信息同步到DDM中即可，無需再做其他配置。同時，DDM支持用戶在SQL中自定義讀寫分離策略，具體用法請參考如何實現讀寫分離。

讀寫分離示意圖

平滑擴容

隨著業務增長，邏輯庫存儲空間不足，並發壓力較大，此時可對DDM實例邏輯庫進行平滑擴容，通過增加RDS實例來提高數據存儲能力與並發支持能力。

平滑擴容是一種水平擴容方式，通過增加RDS實例的數量來提升總體數據存儲容量，把分庫平滑擴容到新增加的RDS實例上，保證所有的數據都是均衡分布在每個分庫上，降單個RDS實例的處理壓力。平滑擴容原理如下圖所示。

平滑擴容原理

以上就是對分布式數據庫中間件DDM實現原理的淺析，目前華為雲DDM推出了免費體驗活動，想要了解更多，歡迎前往分布式數據庫中間件查看。

分布式數據庫中間件DDM的實現原理