Если необходимо разделять рабочую нагрузку базы данных между несколькими независимыми серверами, это означает, что вы хотите достичь масштабируемости вашей базы данных. В этом случае следует использовать издание, которое поддерживает распределенные базы данных или кластеризацию.

Есть несколько подходов к масштабированию баз данных:

• Горизонтальное масштабирование: Это процесс добавления новых серверов для обработки увеличивающейся нагрузки. Например, вы можете использовать шардирование, где данные распределяются по нескольким серверам.
• Вертикальное масштабирование: Это процесс увеличения ресурсов одного сервера (например, добавления памяти или процессоров). Однако этот подход имеет свои ограничения.

В зависимости от ваших требований, можно рассмотреть следующие издания баз данных:

• MySQL Cluster: Подходит для приложений, требующих высокой доступности и масштабируемости. Он позволяет распределять данные по нескольким узлам.
• PostgreSQL с использованием Citus: Это расширение для PostgreSQL, которое позволяет распределять данные и запросы по нескольким серверам.
• Oracle RAC: Реализация кластеризации для Oracle, которая позволяет нескольким серверам работать с одной базой данных.
• NoSQL базы данных: Например, MongoDB или Cassandra, которые изначально проектировались с учетом распределенной архитектуры.

Таким образом, для достижения эффективного масштабирования базы данных между несколькими серверами, выбирайте издание, которое поддерживает распределенные архитектуры и кластеризацию, в зависимости от ваших конкретных нужд и архитектуры приложения.