软件系统架构黄金法则16：海量结构化数据的扩展架构法则

1.背景介绍

软件系统架构黄金法则16：海量结构化数据的扩展架构法则

作者：禅与计算机程序设计艺术

背景介绍

在当今数字时代，我们生成和处理的数据规模呈爆炸性增长。尤其是结构化数据，如关ational databases (RDBMS) 中的表格数据，它们在企业和科研领域中被广泛应用。然而，随着数据规模的增长，传统的数据库系统很快就无法满足需求，因此需要新的架构来扩展海量结构化数据。

本文介绍 软件系统架构黄金法则16：海量结构化数据的扩展架构法则。通过理解该法则，读者将能够理解和实现支持海量结构化数据的高效、可伸缩和高性能的系统架构。

什么是海量结构化数据？

我们将海量结构化数据定义为超过一个 terabyte（TB）的规模，且具有固定的 schema（架构），如 RDBMS 中的表格数据。这种数据通常存储在关系数据库中，并且通过 SQL 查询进行检索。

为什么需要扩展架构？

当数据集规模超过一个 TB 时，传统的关系数据库很快就会面临性能瓶颈。这是由于传统数据库的 I/O 模型、磁盘存储结构以及单机硬件限制等原因造成的。因此，需要一种新的架构来扩展海量结构化数据，以提供高效、可伸缩和高性能的数据处理能力。

核心概念与联系

要理解海量结构化数据的扩展架构法则，首先需要理解以下几个核心概念：

• Sharding：将海量数据分片