数据库水平切分方法

方法一：使用MD5哈希
　　做法是对UID进行md5加密，然后取前几位（我们这里取前两位），然后就可以将不同的UID哈希到不同的用户表（user_xx）中了。
通过这个技巧，我们可以将不同的UID分散到256中用户表中，分别是user_00,user_01 ...... user_ff。因为UID是数字且递增，根据md5的算法，可以将用户数据几乎很均匀的分别到不同的user表中。

　　但是这里有个问题是，如果我们的系统的用户越来越多，势必单张表的数据量越来越大，而且根据这种算法无法扩展表，这又会回到文章开头出现的问题了。

方法二：使用移位
我们将uid向右移动20位，这样我们就可以把大约前100万的用户数据放在第一个表user_0000,第二个100万的用户数据放在第二个表user_0001中，这样一直下去，如果我们的用户越来越多，直接添加用户表就行了。由于我们保留的表后缀是四位，这里我们可以添加1万张用户表，即user_0000,user_0001 ...... user_9999。一万张表，每张表100万数据，我们可以存100亿条用户记录。当然，如果你的用户数据比这还多，也不要紧，你只要改变保留表后缀来增加可以扩展的表就行了，如如果有1000亿条数据，每个表存100万，那么你需要10万张表，我们只要保留表后缀为6位即可。

/**
 * 根据UID分表算法
 * 
 * @param int $uid  //用户ID
 * @param int $bit    //表后缀保留几位
 * @param int $seed //向右移动位数
 */
function getTable( $uid , $bit , $seed ){
  return "user_" . sprintf( "%0{$bit}d" , ($uid >> $seed) );
}

如果我们预估我们系统的用户是100亿，单张表的最优数据量是100万，那么我们就需要将UID移动20来确保每个表是100万的数据，保留用户表（user_xxxx）四位来扩展1万张表。

     又如第一种方案，每张表100万，md5后取前两位，就只能有256张表了，系统总数据库就是：256*100万；如果你系统的总数据量的比这还多，那你实现肯定要MD5取前三位或者四位甚至更多位了。

第三种:
    基于范围的切分, 比如 memberId > 10000 and memberId < 20000

第四种:
    基于模数的切分, 比如 memberId%128==1 或者 memberId%128==2 或者...

第五种:
    基于哈希(hashing)的切分, 比如hashing(memberId)==someValue等

数据库水平切分方法

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