MySQL 和 MongoDB 作为不同类型数据库的代表（关系型 vs 文档型），其分片机制在设计理念、实现方式和适用场景上存在显著差异。两者的分片核心目标一致——通过水平扩展（Scale Out）解决单节点存储容量和性能瓶颈，但因数据模型、事务支持和分布式设计理念的不同，形成了截然不同的分片体系。

一、MySQL 的分片：依赖外部扩展的“间接方案”

MySQL 作为传统关系型数据库，设计之初并未原生支持分片（Sharding），其分片能力主要通过中间件或客户端路由实现。这与其强 ACID 事务、表结构刚性和关联查询（Join）依赖密切相关。

1. 核心架构：“中间件 + 多实例”的协同模式

MySQL 分片的典型架构包含三层：

• 客户端层：应用程序通过 SQL 与中间件交互，无需感知底层分片细节。
• 中间件层：核心组件（如 ShardingSphere-JDBC、MyCat、ProxySQL 等）负责分片策略解析、SQL 路由、结果聚合、跨分片事务协调等。
• 数据存储层：多个独立的 MySQL 实例（或主从集群），每个实例存储部分分片数据（称为“分片节点”）。

中间件是整个架构的“大脑”，它维护着“分片键-分片节点”的映射关系，确保 SQL 语句被路由到正确的分片节点执行。

2. 分片策略：基于表的“逻辑拆分”

MySQL 分片以表为基本单位，通过“分片键（Sharding Key）”将一张大表拆分为多份，分散存储到不同分片节点。常见策略包括：

• 范围分片（Range Sharding）
  按分片键的连续范围拆分，例如：按时间（订单表按月份拆分）、按 ID 区间（用户 ID 1-100万存分片1，101万-200万存分片2）。
  优点：适合范围查询（如“查询近3个月订单”），数据分布有规律性；
  缺点：易出现“热点分片”（如最新月份的订单分片压力大）。

• 哈希分片（Hash Sharding）
  对分片键做哈希计算（如 MD5、CRC32），再按分片数量取模，将数据均匀分散到各节点。例如：用户 ID 哈希后 % 4，分配到4个分片。
  优点：数据分布均匀，避免热点；
  缺点：范围查询效率低（需扫描所有分片）。

• 列表分片（List Sharding）
  按分片键的离散值分组，例如：按地区（华北、华东、华南）拆分用户表，每个地区对应