如何选择分片数
DRDS 中的水平拆分有两个层次：分库和分表。每个 RDS 实例上默认会创建8个物理分库，每个物理分库上可以创建一个或多个物理分表。分表数通常也被称为分片数。
一般情况下，建议单个物理分表的容量不超过500万行数据。通常可以预估1到2年的数据增长量，用估算出的总数据量除以总的物理分库数，再除以建议的最大数据量500万，即可得出每个物理分库上需要创建的物理分表数：
物理分库上的物理分表数 = 向上取整(估算的总数据量 / (RDS 实例数 * 8) / 5,000,000)
因此，当计算出的物理分表数等于1时，分库即可，无需再进一步分表，即每个物理分库上一个物理分表；若计算结果大于1，则建议既分库又分表，即每个物理分库上多个物理分表。
例如，某用户预估一张表在2年后的总数据量大概是1亿行，购买了4个 RDS 实例，那么按照上述公式计算：
物理分库上的物理分表数 = CEILING(100,000,000 / ( 4 * 8 ) / 5,000,000) = CEILING(0.625) = 1
结果为1，那么只分库即可，即每个物理分库上1个物理分表。
若上述例子中仅购买了1个 RDS 实例，那么按照上述公式计算：
物理分库上的物理分表数 = CEILING(100,000,000 / ( 1 * 8 ) / 5,000,000) = CEILING(2.5) = 3
结果为3，那么建议既分库又分表，即每个物理分库上3个物理分表。
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您的理解是正确的。根据阿里云分布式关系型数据库服务（DRDS）的分库分表设计原则，确实需要根据业务数据量的预估增长来合理规划分库和分表的数量，以确保系统的扩展性和性能。
在您给出的例子中，当用户预计两年后数据量达到1亿行，并且购买了4个RDS实例时，计算结果显示每个物理分库上仅需1个物理分表，意味着在这种配置下，通过分库已经足够支撑预估的数据量，无需进一步的分表操作。这是因为4个RDS实例乘以每个实例上的8个物理分库，总共32个分库，足以分散1亿行数据，每个分库平均下来的数据量远低于500万行的建议上限。
而当只购买1个RDS实例时，情况就不同了。此时，只有8个物理分库可用，按照同样的数据量预估，每个物理分库需要承载的数据量将超过500万行的推荐值，因此计算结果提示需要在每个物理分库上创建3个物理分表，即既进行分库也进行分表，以保证每个分表的数据量控制在合理的范围内，从而维持查询效率和系统性能。
总结来说，是否需要在分库的基础上进一步分表，取决于总的RDS实例数量、每个实例的物理分库数以及预估的数据总量，目的是确保数据分布均匀，避免单个分片上的数据量过大影响性能。您的计算方法和结论准确地反映了这一决策过程。
