Sharding不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(Scale Out，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为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。

Sharding 的应用场景
　　任何技术都是在合适的场合下能发挥应有的作用。 Sharding 也一样。联机游戏、IM、BSP 都是比较适合 Sharding 的应用场景。其共性是抽象出来的数据对象之间的关联数据很小。比如IM ，每个用户如果抽象成一个数据对象，完全可以独立存储在任何一个地方，数据对象是 Share Nothing 的；再比如 Blog 服务提供商的站点内容，基本为用户生成内容(UGC)，完全可以把不同的用户隔离到不同的存储集合，而对用户来说是透明的。
　　这个"Share Nothing" 是从数据库集群中借用的概念，举例来说，有些类型的数据粒度之间就不是 "Share Nothing" 的，比如类似交易记录的历史表信息，如果一条记录中既包含卖家信息与买家信息，如果随着时间推移，买、卖家会分别与其它用户继续进行交易，这样不可避免的两个买卖家的信息会分布到不同的 Sharding DB 上，而这时如果针对买卖家查询，就会跨越更多的 Sharding ，开销就会比较大。
　　Sharding 并不是数据库扩展方案的银弹，也有其不适合的场景，比如处理事务型的应用就会非常复杂。对于跨不同DB的事务，很难保证完整性，得不偿失。所以，采用什么样的 Sharding 形式，不是生搬硬套的。

       我们知道每台机器无论配置多么好它都有自身的物理上限，所以当我们应用已经能触及或远远超出单台机器的某个上限的时候，我们惟有寻找别的机器的帮助或者继续升级的我们的硬件，但常见的方案还是横向扩展, 通过添加更多的机器来共同承担压力。我们还得考虑当我们的业务逻辑不断增长，我们的机器能不能通过线性增长就能满足需求？Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。 
       综合以上因素，数据切分是很有必要的，且我们在此讨论的数据切分也是将MySql作为背景的。基于成本的考虑，很多公司也选择了Free且Open的MySql。对MySql有所了解的开发人员可能会知道，MySQL 5 之后才有了数据表分区功能，那么在此之前，很多 MySQL 的潜在用户都对 MySQL 的扩展性有所顾虑，而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标)。数据库扩展性是一个永恒的话题，MySQL 的推广者经常会被问到：如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理，是如何办到的呢? 答案也是Sharding，也就是我们所说的数据切分方案。 
       我们用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群，达到小型机+大型商业DB的效果，减少大量的资金投入，降低运营成本，何乐而不为呢？所以，我们选择Sharding，拥抱Sharding。 

Sharding与数据库分区(Partition)的区别
　　有的时候，Sharding 也被近似等同于水平分区(Horizontal Partitioning)，网上很多地方也用水平分区来指代 Sharding，但我个人认为二者之间实际上还是有区别的。的确，Sharding 的思想是从分区的思想而来，但数据库分区基本上是数据对象级别的处理，比如表和索引的分区，每个子数据集上能够有不同的物理存储属性，还是单个数据库范围内的操作，而 Sharding 是能够跨数据库，甚至跨越物理机器的。

http://s13/bmiddle/72ef7beate1d8fa6f3eec&690

       MySQL5.1提供的分区(Partition)功能确实可以实现表的分区，但是这种分区是局限在单个数据库范围里的，它不能跨越服务器的限制。

      如果能够保证数据量很难超过现有数据库服务器的物理承载量，那么只需利用MySQL5.1提供的分区(Partition)功能来改善数据库性能即可；否则，还是考虑应用Sharding理念吧，spider storage engine就是一个不错的选择。

原文：http://hi.baidu.com/1babyo/item/236ece6ef25880106995e67f

不赞同原文中Replication机制作用的描述，稍作修改。