为了提升数据库的性能,对数据进行分片操作成为了非常必要的手段。在进行分片操作时,需要注意遵守分片的完整性、不相交性和可重构性原则。分片方式主要有三种,水平分片、垂直分片和混合分片,每种分片方式都有各自适合的场景,这里主要讨论垂直分片。垂直分片在实际应用中,往往可以用来划分出热点数据,从而提升数据库性能,降低数据访问成本。但是目前的垂直分片往往没有考虑到数据之间的语义关系,若是在分片的时候考虑到数据之间的语义关系,就能生成效果更好的分片,因此设计并实现了一个新的基于语义的数据垂直分片系统。发现数据之间的关系正是数据聚类的目的。首先对目前为止最常见的几种聚类分析技术进行研究,包括层次聚类、划分聚类、密度聚类、网格聚类等等,通过对其各自的核心算法思想进行总结,发现算法各自的优缺点以及适用的场景。通过对划分聚类的详细研究发现,传统的K-Means、K-Modes算法并不能对混合型数据进行聚类,为了能够处理更灵活的查询记录,提出了采用K-Prototypes聚类算法对混合型数据进行聚类分析。再通过对距离度量方法的研究发现,可以使用Jaccard相似系数来度量簇之间相似程度,将相似的簇进行合并直到生成指定个数的分片。算法整体上分为两步:第一步,进行聚类得到若干个簇;第二步,在聚类的基础上计算簇之间的相似程度将相似的簇进行合并。在实验中验证了新算法并得到了分片方案。实验中将其与普通垂直分片的方案进行对比,发现数据库的响应速度有明显的提升。在新分片算法提出的基础上,设计并实现了基于语义的数据垂直分片系统。该系统不仅能进行垂直分片,同时还能对原始数据进行适当处理、提供关键的图表说明文档。