1同行回答
一般业务场景下堆硬件提高CPU和硬盘读写就搞定了。只有大型系统并发要求比较高的可以用数据分片，应用改造倒不算难，方案及选型也很多。
实际上很少有大并发的业务场景，关系型数据库和NoSQL就搞的定，架构设计得好，比数据分片容易的多，我是推荐优化架构而非直接上分片。
ChatGPT 回答
在银行行业中，数据分片sharding是一种常见的数据库分布式架构，它可以提高数据库的可扩展性和性能。下面我来回答您的问题：
- 数据分片sharding使用的多不多？
在银行行业中，数据分片sharding的使用非常普遍。银行业务数据量大、并发量高，需要高效、稳定的数据库支持。数据分片sharding可以将数据分散到多个节点上，提高数据库的并发处理能力和负载均衡能力，从而提高系统的可用性和性能。
- 推不推荐使用数据分片sharding？
在银行行业中，推荐使用数据分片sharding。但是需要注意的是，数据分片sharding需要对数据库进行重新设计和调整，需要考虑到数据分片的策略、数据迁移、数据一致性等问题。因此，在使用数据分片sharding之前，需要进行充分的规划和测试，确保系统的稳定性和可靠性。
- 应用改造难不难？
应用改造的难度取决于具体的应用场景和数据分片sharding的实现方式。如果应用程序已经考虑到了分布式架构，那么应用改造的难度相对较小。但是，如果应用程序没有考虑到分布式架构，那么需要对应用程序进行重新设计和开发，这可能会带来一定的难度和风险。因此，在使用数据分片sharding之前，需要进行充分的评估和规划，确保应用程序的可靠性和稳定性。