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。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。


      数据库切分 是一个固有的关系流程，可以通过一些逻辑数据块将一个表的行分为不同的小组。例如，如果您正在根据时间戳对一个名为 foo 的超大型表进行分区，2010 年 8 月之前的所有数据都将进入分区 A，而之后的数据则全部进入分区 B。分区可以加快读写速度，因为它们的目标是单独分区中的较小型数据集。

分区功能并不总是可用的（MySQL 直到 5.1 版本后才支持），而且其需要的商业系统的成本也让人望而却步。更重要的是，大部分分区实现在同一个物理机上存储数据，所以受到硬件基础的影响。除此之外，分区也不能鉴别硬件的可靠性或者说缺乏可靠性。因此，很多智慧的人们开始寻找进行伸缩的新方法。

切分 实质上是数据库级别的分区：它不是通过数据块分割数据表的行，而是通过一些逻辑数据元素对数据库本身进行分割（通常跨不同的计算机）。也就是说，切分不是将数据表 分割成小块，而是将整个数据库 分割成小块。

切分的一个典型示例是基于根据区域对一个存储世界范围客户数据的大型数据库进行分割：切分 A 用于存储美国的客户信息，切分 B 用户存储亚洲的客户信息，切分 C 欧洲，等。这些切分分别处于不同的计算机上，且每个切分将存储所有相关数据，如客户喜好或订购历史。

切分的好处（如分区一样）在于它可以压缩大型数据：单独的数据表在每个切分中相对较小，这样就可以支持更快速的读写速度，从而提高性能。切分还可以改善可靠性，因为即便一个切分意外失效，其他切分仍然可以服务数据。而且因为切分是在应用程序层面进行的，您可以对不支持常规分区的数据库进行切分处理。资金成本较低同样也是一个潜在优势