分库分表这么麻烦，为何各大数据库不默认封装进去？
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分库分表这么麻烦，为何各大数据库不默认封装进去？
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弁言
在数字化海潮的推动下，数据规模正以指数级速度膨胀，从百万级到百亿级的数据表，似乎只是许多业务系统在短短几年内必经的技能跃迁。面对海量数据的存储与查询需求，“分库分表”这一看似简单粗暴的解决方案，却成为无数工程师的“必修课”。然而，一个令人费解的悖论始终萦绕在技能演进的道路上：为何数据库作为数据管理的核心底子设施，至今仍需开辟者手动处理分库分表的复杂性，而不能像管理单机表一样“透明”地屏蔽分布式细节？
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这一问题的答案，远非“技能不够成熟”可以概括。究竟上，从早期的MySQL分片中间件，到如今的NewSQL数据库（如TiDB、CockroachDB），再到云厂商的托管式分布式服务（如AWS Aurora），行业从未制止对“透明分片”的探索。然而，这些尝试每每在落地时遭遇“理想丰满、实际骨感”的逆境——或是因性能斲丧被迫妥协，或是因业务适配性不敷而沦为小众方案。其本质抵牾在于，分库分表并非单纯的存储层扩展问题，而是一场对数据哲学的重构。
在单机数据库中，数据的“位置”是天然确定的——所有记载共享同一份锁机制、同一棵B+树索引、同一块磁盘空间。而一旦进入分布式领域，数据被物理分散到多个节点，其读写逻辑便与业务语义深度耦合：用户的一次查询可能需要穿透多个分片，一笔生意业务可能涉及跨节点的状态同步，一条索引的更新可能触发全局同等性挑衅。这种耦合性使得数据库无法像抽象“事件”或“索引”那样，将分片逻辑
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