我对阅读高级文档的数据库分片有一个概念性的理解，但我还没有读过很多代码或者自己做过这样的黑客攻击。
在this article about using Redis as a primary datastore中，作者强调
您需要围绕分片设计数据
我对设计标准感到困惑：
作者还提到了
最困难的部分是明确定义如何将数据细分为[分片]。这是一个非常特定于应用程序的问题
答案 0 :(得分：1)
Redis中的Sharding本质上比关系数据库中的更容易，因为数据之间没有关系。您可以在应用程序级别定义根据您自己的算法在Redis实例之间分配数据的方式。您可以说它与数据设计有关。例如，您可以说实体是根据其性质（数据库中的用户，另一个中的产品）或根据其ID（在数据库中名称以A到L开头的用户，在另一个中从M到Z）进行分片。
与Redis（以及一般的NoSQL数据库）一样，您必须根据请求的方式设计数据模型。
有一篇关于redis website数据分区的详细文章。它比我能写的任何答案都要完整得多：）
为了它的价值，我使用Redis作为主数据存储区实现了一个完整的Web应用程序，首先作为实验。这是一个社交网络，有一个多标准的搜索引擎。我想我必须在某个时候切换到更传统的解决方案（比如添加关系数据库）。我很惊讶我没有这样做。我必须处理的每个用例（包括搜索引擎）都很容易使用Redis实现。 Redis让我获得了令人印象深刻的表现。但我不得不考虑很多关于数据建模，数据丢失是否可接受（并创建健壮的算法，能够透明地重新启动崩溃中断的进程），如何限制内存消耗......以及设计我的数据根据这个。
最后但并非最不重要的是，Redis Cluster正在进行中，可能会为您提供分片解决方案。但是它还没有生产就绪，与单个redis实例（每个实例只有一个数据库）相比，它将受到限制。