19-Oracle 23 ai Database Sharding-知識準備

小伙伴是不是經常遇見大規模集群和數量的時候，業務就提出要對數據進行sharding。

Oracle 和其他數據庫（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）

為什么要進行分片（sharding），分片的原因是什么，實現的原理又分別是什么。

核心目標：解決大規模數據存儲和高并發訪問的性能瓶頸，具體如何落地，策略和步驟是什么？

一、為什么要 Sharding

解決數據庫擴展性問題

單節點性能瓶頸：傳統數據庫（如 Oracle RAC）依賴共享存儲架構，當數據量或并發請求增長時，單節點的 I/O、CPU 或內存可能成為瓶頸，導致性能下降。
成本與復雜度：垂直擴展（Scale Up）需要昂貴的高端硬件，而分片（Scale Out）通過廉價服務器橫向擴展，顯著降低成本。
數據主權與地理分布：某些場景（如跨國業務）需要將數據按地理位置分片，以滿足合規性要求。

應對高并發與大數據量

響應時間線性增長：隨著數據量增加，單個數據庫的查詢響應時間呈指數增長。
負載均衡：分片將數據和請求分散到多個節點，避免單點過載，提升整體吞吐量。

提高可用性與容錯性

故障隔離：單個分片故障不會影響其他分片的數據可用性。
動態擴展：新增分片時無需停機，系統可自動調整數據分布。

數據主權與合規性

法律要求：某些國家/地區要求數據本地化存儲，分片可按地理位置劃分數據（比如跨國、跨地域企業數據留在本地）。

分片不是優化手段，而是架構層面的質變，解決單點數據庫的先天局限。這一點和從前規劃大數據成千G上TB的規模，其實最后真正可用數據就是百G規模,又是另外一個話題了。?

二、Sharding 的實現原理

Sharding 的核心是 將數據按規則分布到多個分片，并通過協調機制保證一致性。以下是關鍵實現原理：

分片策略（Sharding Strategy）

哈希分片（Hash-based）：對分片鍵（如用戶 ID）進行哈希計算，決定數據歸屬的分片。優點是數據分布均勻，但動態擴容時需重新計算哈希值。
例如：shard_id = hash(user_id) % N（N 為分片數）。
范圍分片（Range-based）：按分片鍵的范圍劃分數據（如用戶 ID 1-1000 存分片 A，1001-2000 存分片 B）。適用于有序數據（如時間序列），但可能導致數據傾斜。
列表分片（List-based）：手動指定某些特定值的分片歸屬（如按地區劃分用戶）。適用于已知的靜態數據分布。
復合分片（Composite）：結合多種策略（如先按范圍分片，再按哈希分片），兼顧靈活性與負載均衡（Oracle 的復合分片）。

數據路由與查詢協調

客戶端路由：應用程序直接根據分片鍵計算目標分片（Oracle 的“基于密鑰的路由”）。
代理層路由：通過中間件（如 Proxy、Sharding-JDBC）解析 SQL 并路由到對應分片。
分片目錄（Sharding Catalog）：維護分片映射信息，動態更新分片位置（Sharding-JDBC 的 SQL 解析與改寫）。

事務與一致性

本地事務：分片內事務由數據庫自身保證 ACID。
跨分片事務：需引入分布式事務協議（如兩階段提交、TCC），但會犧牲部分性能。
最終一致性：通過異步復制或事件驅動實現跨分片數據同步（復制與分片結合）。

分片管理與運維

動態擴縮容：新增或移除分片時，需重新平衡數據（Elasticsearch 的 API 調整分片分布。
數據遷移：通過工具或腳本將數據從舊分片遷移到新分片（ MongoDB 的 sh.moveChunk()）。
監控與調優：實時監控分片負載，避免數據傾斜。

三、Oracle Sharding 的特殊性

Oracle 的 Sharding 的特性：

與表分區的兼容性 ：--國產數據努力啊，業界分布式那么多，分片兼容太重要了。

Oracle Sharding 基于表分區實現，支持所有分區方法（如范圍、哈希、列表），并允許復合分片（兩級分片）。

事務一致性 ：

支持跨分片的事務性操作（如復雜連接、觸發器），并通過分布式鎖機制保證一致性。

客戶端直連 ：

支持應用程序直接連接分片，無需中間代理，減少延遲（通過 JDBC 驅動程序直接路由）。

高可用性 ：

每個分片可配置主從副本，實現故障自動切換。

四、Oracle Sharding 功能多版本對比

1. Oracle 19c 的 Sharding 特性

多表家族支持 ：

允許在單個數據庫中定義多個表家族（Table Families），每個表家族可基于不同的分片鍵（Sharding Key）進行分片，提升分片策略的靈活性。例如：訂單表按用戶 ID 分片，日志表按時間分片，滿足不同業務場景需求。

Data Guard 備庫 DML 自動重定向 ：

支持將備庫上的 DML 操作自動重定向到主庫執行，確保 ADG（Active Data Guard）的 ACID 一致性。

RAC 集群增強 ：

改進 RAC 集群的連續性保持機制，節點故障時事務可連續運行，提高高可用性。

Far Sync 特性 ：

通過在主庫附近配置 Far Sync 實例，降低主備同步壓力，確保數據零丟失。

2. Oracle 23 ai 的 Sharding 新特性

Oracle 23ai 在 Sharding（分片）領域延續了 Oracle 19c 的核心功能，并在此基礎上引入了多項創新特性，結合分布式數據庫和 AI 技術，進一步增強了分布式數據庫的擴展性、高可用性和智能化管理能力：

基于 Raft 協議的分布式 Sharding

特性：

全局分布式數據庫（Globally Distributed Database）支持 Raft 復制協議，替代傳統主從復制（如 Oracle 19c 的 Far Sync）。
在節點或數據中心中斷時，實現亞秒級故障切換（<3 秒），確保零數據丟失。

優勢：

提升跨地域分片的可靠性，滿足跨國業務的合規性需求（如數據本地化存儲）。
通過 Raft 協議的強一致性機制，減少數據同步延遲。

True Cache 與 Sharding 結合

特性：

True Cache 是內存中的一致性緩存服務，支持與 Sharding 聯動。
在分布式分片場景下，緩存熱點數據以加速查詢響應。

優勢：

通過緩存減少跨分片的網絡開銷，提升讀寫性能。
支持自動化的緩存管理（如 LRU 策略），無需手動干預。

自動化分片管理

特性：

動態擴縮容時，自動平衡數據分布（如新增分片后重新分區）。
通過 AI 驅動的負載分析，優化分片鍵選擇（如檢測熱點數據并建議調整分片策略）。

優勢：

簡化運維復雜度，減少人工干預。
避免數據傾斜，提升整體系統吞吐量。

Shrink Tablespace 與分片存儲優化

特性：

新增 Shrink Tablespace 功能，支持收縮大文件表空間（Bigfile Tablespace），回收未使用空間。

優勢：

在分片場景下，優化存儲成本，匹配實際數據量。

JSON 與關系模型的統一分片

特性：

結合 JSON 關系二元性（JSON-Relational Duality），支持將 JSON 文檔與關系表統一分片。
例如：用戶表按用戶 ID 分片，同時關聯的 JSON 日志數據可存儲在同一分片中。

優勢：

簡化數據模型設計，避免跨分片的復雜 JOIN 操作。

AI Vector Search 與分片集成

特性：

支持在分片數據庫中存儲和查詢向量數據（如 AI 向量搜索），結合分片策略實現分布式語義檢索。

優勢：

在海量非結構化數據（如圖像、文檔）場景下，提升搜索效率。

3. 對比列表?

功能維度	Oracle 19c	Oracle 23ai
復制協議	Far Sync（異步/半同步復制）	Raft 協議（強一致性、快速故障切換）
分片管理	手動擴縮容，需人工調整分片策略	AI 驅動的自動化擴縮容與負載均衡
緩存機制	無原生緩存	True Cache 集成，加速分片查詢
存儲優化	傳統表空間管理	Shrink Tablespace 回收未使用空間
AI 集成	無	AI Vector Search、自動分片鍵優化
高可用性	RAC 集群增強	Raft 協議保障亞秒級故障切換

五、典型應用場景

跨國企業數據本地化

利用 Raft 分布式 Sharding，將用戶數據按地域分片存儲（國內出海企業將用戶分片部署在 EU 區域，國內用戶數據留在本地），滿足合規要求。

高并發電商系統

結合 JSON 關系二元性，將訂單表（按用戶 ID 分片）與 JSON 格式的用戶行為日志統一管理，避免跨分片查詢。

AI 驅動的推薦引擎

使用 AI Vector Search 在分片數據庫中存儲商品特征向量，支持分布式語義搜索，提升推薦效率。

六、分片的挑戰與優化策略

數據傾斜與熱點問題

優化策略：選擇高基數的分片鍵（如用戶 ID 而非性別），動態調整分片策略。

跨分片查詢復雜性

優化策略：避免跨分片的 JOIN 或聚合操作，通過冗余存儲或中間層緩存結果。

分片鍵的選擇

錯誤示例：使用低基數字段（如性別）作為分片鍵，導致數據分布不均。
正確示例：使用高頻查詢字段（如訂單 ID）或業務邏輯相關的字段（如用戶 ID）。

動態擴展成本

優化策略：預估數據增長趨勢，提前規劃分片數量；使用自動分片工具（國產 TiDB 就支持自動分片的特性）。

七、Sharing在Oracle 23ai實踐是不是最好的選擇呢？

Sharding 的本質是 通過分布式架構解決單節點數據庫的擴展性瓶頸，其核心在于合理設計分片策略、協調分布式事務，并通過動態管理應對數據增長和故障。無論是 Oracle 還是開源數據庫，Sharding 都是應對海量數據和高并發場景的關鍵技術，但其復雜性需要權衡性能、一致性和運維成本。

Oracle 23ai 的 Sharding 特性在 Oracle 19c 基礎上，通過 Raft 協議、True Cache、AI 自動化管理 和 向量搜索集成，顯著提升了分布式數據庫的可靠性、性能和智能化水平。其核心變化體現在 更強的分布式一致性、更低的運維成本 以及 更靈活的數據模型支持，為大規模、高并發的云原生應用提供了更優解決方案。