我正在阅读有关分片的信息，并且在某些上下文中理解了它。但我读过的大部分资料都说，分片（水平扩展）RDBMS 是一项具有挑战性的任务。但我不明白为什么 NO-SQL 容易分片而 RDBMS 很难分片？
我的理解是：一些 NO-SQL 提供了内置的分片支持，这使得分片变得容易。但如果 NO-SQL 不提供内置的分片支持，那么 SQL/NO-SQL 中的分片开销与必须在应用层实现是一样的。
我的理解是正确的还是我遗漏了什么？
【问题讨论】：
标签： sql database nosql sharding system-design
从用户的角度来看，我不认为分片在 SQL 和 NO-SQL 数据库中特别“难”。毕竟，复杂的东西都是“在后台”完成的，所以用户界面非常相似。
分片意味着给定表的行被分开存储——通常在不同节点的本地存储中。问题是让它们保持最新状态。
一个关键的区别是 SQL 对数据强制执行 ACID 属性，特别是“一致性”。这意味着查询仅在事务完全完成或根本不完成后才能看到数据库。
NO-SQL 数据库通常实现最终一致性。也就是说，一个给定的事务可能需要一些时间（通常以秒到一分钟为单位）才能在所有分片上完成事务。
考虑查询正在删除每个分片中的一行的情况。 SQL 数据库将看到所有已删除的行或没有。 NO-SQL 数据库可能会返回中间结果。
NO-SQL 的优势在于大型数据库通常是只追加的，事务只影响一个分片——因此最终的一致性非常好。
SQL 数据库的优点是可以保证一致性（嗯，在某些数据库中，您可以调整设置来削弱它）。但是，等待所有分片同意交易已完成的成本更高。
我会注意到，在某些情况下，SQL 数据库具有巨大的应用程序优势——因为应用程序不需要处理可能不一致的数据。
【讨论】：
delete 操作本身，而是关于数据 的样子。