拆分相近的器械(Z轴原则)

通常可以行使客户特有的属性举行拆分，如客户ID、姓名、所在地等。非常大的相似数据聚集，如快速增进的大型客户群。标识你所知道的客户属性，如客户ID、姓、所在地或装备，凭据这些属性拆分数据和服务。

客户信息的增进速率超过了其他所有数据的增进，或者你需要在要扩展的某些客户群之间执行故障隔离。Z轴拆分除了有助于扩展客户群，还适用于其他不能接纳Y轴拆分方式的大型数据聚集。

通常被称为数据分片，即把数据聚集或服务分割成几片。这些数据片一样平常巨细相同，但若是有需要的话，也有可能巨细差别。这样做的缘故原由之一就是让你推出的应用能够先只影响小部门客户，当你以为自己已经发现并解决了主要问题后，再逐渐应用于更多的客户，从而降低了风险。



通常，我们都是凭据对请求者或客户的领会举行分片的。假设我们提供的是打卡和考勤治理系统，而客户是雇员数大于1000的企业级客户，我们卖力对每个客户的员工举行考勤跟踪。我们可能会决议根据公司举行分片，即每个公司都有自己专用的Web页面、应用程序和数据库服务器。考虑到我们还想行使多租户架构带来的节约成本的利益，那么可以把几家小公司划分到一个数据片中。拥有许多员工的大公司可以有专用的硬件，而员工相对较少的小公司则可以配合存在于较大的数据片中。行使员工和公司之间的关系把系统划分成了可扩展的几部门，从而能够接纳较少的、成本较低的硬件，实现横向扩展。

若是我们是手机广告服务提供商，就必须领会终端用户所用装备及其运营商，两者都很引人注目，都可用于划分数据。若是我们是电子商务运营商，那么可以凭据用户的所在地划分用户群，这样能有效地行使配送中央的可用库存。或者也可以凭据客户的新老水平、购置次数和购置金额划分客户。若是这些方式都失败了，那么可以行使在用户注册时分配给他的用户ID的模数或散列表举行划分。

为什么要拆分相近的器械呢?对于高速增进的公司来说，谜底显而易见。响应请求的速率部门是由远近位置差别的缓存命中率决议的。该速率决议了一个系统能够处置多少个事务，从而决议了处置一定数目的请求，需要多少个系统。一种极端情形，是对数据不做划分，那么当我们要响应一个用户的请求，从而需要遍历一块伟大的数据时，事务处置的速率会慢得令人难以忍受。当响应请求的速率至关重要，而响应请求要查询的数据伟大时，拆分差别的器械或者拆分相近的器械就势在必行了。

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