正如本文的最后一句话：对于数据量不大的站点，首选如何利用好 Cache 吧，分片只是手段，不是目的。事实上，如果不是涉及到每天上万的交易量，Cache才是更好的处理方案。当然象文中回答的对象来自腾讯，那当然，对于拍拍网、Q币等交易，几乎每天都是过万的交易量，这时候他们才会考虑使用所谓的数据分片。不过，了解一下这种技术或者说是手段，出去IB一下的时候也可以吹吹啊。。
原文来自：http://www.dbanotes.net/database/sharding.html，全文如下【未作删节】：
Question： 假设一家 C2C 网站，数据库中某表存储买卖双方交易的数据信息，对于一条交易来说，买卖双方数据具有一定程度的耦合性，比如卖家的状态更新对应买家的状态也会更新，对于 一个中大规模的电子商务网站，架构师在设计中如何考虑数据分片的问题（假定该表随着数据的膨胀必须拆分)?
Answer：对于一个中大规模的电子商务网站，随着网站的不断发展，其相应的数据规模会不断膨胀。数据分片技术是使网站得于实现可扩展性的一种常用解决方案。对于 C2C 类型的网站，由于交易记录不容易进行水平的数据分割，因此对于这样的应用处理要再进行细分：
- 买卖双方交易的信息，具备较高的时效性，即交易全部完成后就不会再有更新，因此这部分数据可以与正在交易中的数据区分开来，并可以单独分 表，定时归纳。具体的做法可以采用水平分割的数据分片技术，比如可以根据用户号码段范围进行切片，把不同的群体划分到不同的 DB 上，这样可以很好的进行横向水平扩展（Scale Out）。它可以很好的突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。
- 对于正在交易中的数据，主要根据时间进行分表。如果分的更细，则可以分三个表，但是这样在事务保证方面则要复杂很多，不建议这样做。
这个问答是《程序员》杂志架构师接龙栏目的第一期的内容。提问者是我，回答者是腾讯研发总监王速瑜先 生。其实我抛出问题后当时还真不知道接龙的是哪位，只是知道会是百度或是腾讯的朋友来回答，当然我也对这两家的数据处理方式都是比较感兴趣的。最后刊登的 内容或许让很多人觉得不过瘾 -- 如果能更详细一点就好了(毕竟还有其他问题呢)。不过能够引发思考就好，这也是这个栏目的初衷吧。
对这个问题或许可以补充的是，切分或许还算是容易的事情，但是切分后用户对数据的查询多少是有点麻烦。一旦要查询历史交易信息，则必须考虑跨多个数 据分片获取数据并排序的问题。交易中的数据与交易完成的数据是否做切分，是有必要根据自己的实际情况仔细衡量。要注意如对交易中的活动数据单独存放的一个 表中，则还是不可避免的要产生 I/O 热点问题，而且，这个表实际上变成了一个数据队列(新的瓶颈)--新生成的交易进来，完成的交易删除或归档。这样产生的双重 I/O 压力不容忽视。
当然，这个问题的前提限制了回答的发挥，其实在设计初期也可以考虑买家信息与卖家信息分别放入不同的表中，然后对这两种属性的表再进行切分，这也是 可选的途径，这样的开销是每笔交易会重复存储一条记录，而记录的变化也要在两个表中更新。对数据的一致性维护有一定的挑战。这似乎是个只带来额外开销的办 法？其实也有益处--索引的设计起码会更简单一些，而用户对交易记录的定制查询也会更加方便。
数据分片(或 Sharding) 现在几乎是每个网站架构师都必须要考虑的基础问题。多数情况下，分片的粒度和方式取决于业务，慢慢地快变成可意会不可言说的话题了，你有什么建议或意见不妨留言说说。
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为了避免误导，对于数据量不大的站点，首选如何利用好 Cache 吧，分片只是手段，不是目的。【这句话也是dbanotes.net所提出的。不是我说的，虽然我也是这个想法。。。黑黑】