分片（Sharding）的核心理念基于一个想法：数据库大小以及数据库上每单元时间内的交易数呈线型增长，查询数据库的响应时间（Response time）以指数方式增长。Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。
另外，在一个地方创建和维护一个大型数据库的成本会成指数增长，因为数据库将需要高端的计算机。相反地，数据碎片可以分布到大量便宜得多的商用服务器上。就硬件和软件要求而言，数据碎片相对来说没什么限制。
在某些情况中，数据库分片（Sharding）可以很简单地完成。按地理位置拆分用户数据库就是一个常见的例子。位于东海岸的用户被分到一台服务器上，在西海岸的用户被分在另一台服务器上。假设没有用户有多个地理位置，这种分区很易于维护和创建规则。但是数据分片（Sharding）在某些情况下会是更为复杂的过程。例如，一个数据库持有很少结构化数据，分片它就可能非常复杂，并且结果碎片可能会很难维护。
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。
不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个Server上。如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(Server)上。当然，现实中更多是这两种情况混杂在一起，这时候需要根据实际情况做出选择，也可能会综合使用垂直与水平切分，从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的数据库(Server)阵列。
资料来源：
分片：sharding https://searchcloudcomputing.techtarget.com.cn/whatis/5-8540/
简朝阳. MySQL 性能调优与架构设计[M]. 电子工业出版社, 2009.
数据库Sharding的基本思想和切分策略 https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
