分散式资料库：分散式策略

资料分片(Sharding)
选择适当的架构才能确保可用性及运行效能。
- 评量要素
  - 均匀分布
  - 组态设定
  - 路由规则
  - 弹性伸缩(Auto Scaling)
  - 迁移成本
- 分片策略
  - 余数杂凑(Modular Hashing)
    只需节点数量及杂凑参数即可计算分片，当节点数量异动时，会需要付出资料迁移成本。
  - 一致性杂凑(Consistent Hashing)：Apache Cassandra
    利用一致性杂凑环(Consistent Hashing Ring)解决节点数量移动时的资料迁移成本问题，利用邻近节点储存资料及分享资料流辆却可能会牺牲了负载平衡，利用虚拟节点解决了负载平衡问题。
  - 连续区域：BigTable
    有相邻关系的资料会被分配到同一节点，适合需要大范围查询资料容易会有 TableScan 产生的情况，有效减少因节点数量异动造成的资料迁移成本问题。
资料复本
主要还是在客户资料请求前将资料库(主、从、节点)内容更新到一致。
- 非同步复制
  资料操作请求传输到特定节点後即刻回应，後续利用日志将资料操作更新到其他资料库复本，满足 Read After Write 最终一致性。
- 同步复制：
  资料操作请求传输到特定节点後，会转发所有节点等待处理完成才回应，容易有明显的延迟问题。