什么是数据分区和分片？

Question

什么是数据分区和分片？

Accepted Answer

**数据分区**（分片）将数据分散到多个服务器/数据库，每个服务器保存一个子集——支持数据的水平扩展和超越单个服务器的负载扩展。选择如何分区（分区键和策略）至关重要。

## 什么是分区/分片

```text
PARTITIONING / SHARDING → divide data into pieces (partitions/shards) across multiple
servers, each holding a SUBSET:
  → no single server holds (or is overwhelmed by) all the data
  → scales STORAGE and LOAD horizontally (each shard handles its portion)
  → enables handling data/throughput beyond one machine's capacity
```

## 分区策略

```text
HASH-based → hash the partition key → assign to a shard:
  ✓ EVEN distribution (avoids hotspots)  ✗ range queries hard; resharding is tricky
RANGE-based → partition by value ranges (e.g. A-M, N-Z; date ranges):
  ✓ efficient range queries  ✗ risk of HOTSPOTS (uneven load if data/access is skewed)
DIRECTORY/lookup → a lookup table maps keys to shards (flexible, but the lookup is overhead)
GEOGRAPHIC → partition by region (data locality)
```

## 关键选择：分区键

```text
The PARTITION KEY (shard key) is the most important decision:
  ✓ HIGH CARDINALITY + EVEN distribution → spreads data/load evenly (no hot shards)
  ✓ Aligns with QUERY patterns → queries hit one shard (efficient) vs all (scatter-gather)
  ✗ A BAD key → hotspots (one shard overloaded), uneven data, or queries hitting all shards
  → hard to change later → choose carefully
```

## 挑战

```text
⚠️ CROSS-SHARD queries/joins are hard (data spread across shards) and slow (scatter-gather)
⚠️ REBALANCING / adding shards is complex (moving data)
⚠️ Transactions across shards are difficult; hotspots; operational complexity
→ powerful for scale, but adds significant complexity → use when truly needed
```

## 为什么这很重要

理解数据分区和分片很有价值，因为它是**超越单个服务器扩展数据的关键技术**，是大型系统的一个重要挑战，所以这是重要的系统设计知识。

分区/分片——将数据分散到多个服务器，使每个服务器保存一个子集——支持**存储和负载的水平扩展**，超越单个机器的容量，当数据或吞吐量超过单个服务器能处理的范围时至关重要。

理解**策略**及其权衡——**基于哈希**的（均匀分布避免热点，但使范围查询和重新分片变得困难）、**基于范围**的（高效的范围查询但由于偏斜可能出现热点）、基于目录的（灵活但有查询开销）和地理位置的——对于选择如何分区是必要的。

最关键的是，理解**分区键是最重要的决策**是核心洞见：好的键（高基数、均匀分布、与查询模式对齐以便查询命中单个分片而非所有分片）能均匀分散负载并启用高效查询，而坏的键会导致热点（一个分片过载）、数据分布不均或散聚查询——由于后来很难改变，仔细选择是必要的。

理解**挑战**——跨分片查询和联接困难且缓慢、重新平衡和添加分片复杂、跨分片事务困难——很重要，因为这些使分片既强大但显著复杂，所以只有在真正需要时才应使用（在缓存和复制等更简单的扩展之后）。

由于超越单个服务器扩展数据是大型系统的关键挑战，而分区/分片（伴随关键的分区键决策及其权衡和挑战）是实现它的技术，且理解策略、分区键的重要性和挑战对设计大规模系统很重要，所以理解数据分区和分片是有价值的、实际相关的系统设计知识——是水平数据扩展的关键技术，需要仔细理解分区策略、关键的分区键选择和重大挑战，是设计超越单个服务器容量的数据扩展系统的核心。