二、計算平台分類
三、集群
四、 i/o並行
五、分片
六、複製
七、資料分布傾斜（data-distribution skew）
八、 虛擬結點分割槽
九、一致性hash
資料庫讀寫速度受單機硬體的影響，硬碟的效能時影響讀寫的重要因素。
flynn於 2023年提出了基於分而治之的思想的計算平台的flynn分類法，主要根據資料流來分類，共分為四種型別的計算平台。
以下內容即為水平擴充套件的方法。
水平的將大的資料集劃分為較小的，易於管理的資料集的過程，資料切成碎片。
多個結點上儲存資料集的多個拷貝，稱作副本。
相同的資料在不同的結點上存在多個副本，提供了可伸縮性，可用性和容錯性
複製實現方法
核心思想:假設虛擬節點的數量是實際節點倍數
2023年由mit的karger等人在解決分布式cache中提出。
場景: 假設有n個cache, 如何將資料物件對映到n個cache?
-> hash (object) % n
如果cache m壞了，則所有對映到cachem的物件會失效
-> hash (object) % (n-1)
如果訪問負載增加，需要新增cache
->hash (object) % (n+1)
如果硬體能力增強，希望增加的節點承擔更多的負載，普通hash演算法難以實現
環形空間：共有2^32個bucket空間，首尾相接形成環
資料對映到環形hash空間
使用相同的hash函式將結點(cache/server)對映到hash空間，通常用結點的ip
將資料對映到結點
沿順時針方向，根據資料物件的key，遇到第乙個cache/server就將資料存入其中。
如果某節點server宕機
按順時針遷移的規則，opject2遷移至object3，其他不變
如果增加新伺服器
按順時針遷移規則，object4被遷移到server4中，其他不變。
節點分布不均勻，出現skew問題
設虛擬節點個數為4
server11, server12, server31, server32資料物件object到虛擬節點的對應關係object1→server12;
object2 > server32
object3 >server31
object4 > server11
虛擬節點的hash計算採用對應節點的ip位址;數字字尾的方式
➢例如，server1 的ip位址為202.168.110.241
hash (「202.168.110.241#1" )，
hash (「202.168.110.241#2」 )
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