從數據庫架構設計的角度，主要有三種，Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。

1.?Shared Everything

一般指的是單個主機的環境，完全透明共享的CPU/內存/硬盤，并行處理能力是最差的，典型代表就是SQL Server、單機版Oracle和MySQL，一般不考慮大規模的并發需求，架構比較簡單，一般的應用需求基本都能滿足。

2.?Shared Disk

各處理單元使用自己的私有CPU和Memory，共享磁盤系統。典型的代表是Oracle RAC、DB2 PureScale。例如Oracle RAC，他用的是共享存儲，做到了數據共享，可通過增加節點來提高并行處理的能力，擴展能力較好，使用Storage Area Network (SAN)，光纖通道連接到多個服務器的磁盤陣列，降低網絡消耗，提高數據讀取的效率，常用于并發量較高的OLTP應用。其類似于SMP(對稱多處理)模式，但是當存儲器接口達到飽和的時候，增加節點并不能獲得更高的性能，同時更多的節點，則增加了運維的成本。

3.?Shared Nothing

各處理單元都有自己私有的CPU/內存/硬盤等，Nothing，顧名思義，不存在共享資源，類似于MPP(大規模并行處理)模式，各處理單元之間通過協議通信，并行處理和擴展能力更好。典型代表DB2 DPF、帶分庫分表的MySQL Cluster，各節點相互獨立，各自處理自己的數據，處理后的結果可能向上層匯總或在節點間流轉。

如果更準確地說，Shared Nothing架構又分為兩種，一種是分布式架構，將數據庫中的數據按照某一標準分布到多臺機器中，查詢或插入時按照條件查詢或插入對應的分區。另外一種是每一個節點完全獨立，節點之間通過網絡連接，通常是通過光纖等專用網絡。

我們常說的Sharding其實就是Shared Nothing，他是將某個表從物理存儲上被水平分割，并分配給多臺服務器(或多個實例)，每臺服務器可以獨立工作，具備共同的schema，例如MySQL Proxy和Google的各種架構，只需增加服務器數就可以增加處理能力和容量。

隨著云計算、虛擬化的發展，這種架構的使用場景越來越多，例如雙十一購物、春運搶票、微博熱搜等，在Shared Nothing架構下，可以快速實現資源的擴容和收縮，這是Shared Everything和Shared Disk架構不具備的優勢。

但是凡事都得兩面看，帶來資源靈活性的同時，他對應用設計開發人員有可能提出了更高的要求，例如有些需要進行分區的，應用得配合改造，跨機訪問上，可能比單機，要考慮的更多。

上面提到的MPP，指的是大規模并行分析數據庫(Analytical Massively Parallel Processing (MPP) Databases)，他是針對分析工作負載進行了優化的數據庫，一般需要聚合和處理大型數據集。MPP數據庫往往是列式的，因此MPP數據庫通常將每一列存儲為一個對象，而不是將表中的每一行存儲為一個對象。這種體系結構使復雜的分析查詢可以更快，更有效地處理。例如TeraData、Greenplum，GaussDB100、TBase。

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總結

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