Question

我们必须跳出电脑指令序列的窠臼。 叙述定义、描述元数据、梳理关系，而不是编写过程。 —— Grace Murray Hopper，未来的计算机及其管理（1962）

​ 在 第 5 章 中，我们讨论了复制——即数据在不同节点上的副本,对于非常大的数据集,或非常高的吞吐量，仅仅进行复制是不够的：我们需要将数据进行 分区（partitions） ，也称为 分片（sharding）ⁱ

ⁱ. 正如本章所讨论的，分区是一种有意将大型数据库分解成小型数据库的方式。它与 网络分区（net splits） 无关，这是节点之间网络中的一种故障类型。我们将在 第 8 章 讨论这些错误。 ↩

术语澄清

​ 上文中的 分区(partition) ,在 MongoDB,Elasticsearch 和 Solr Cloud 中被称为 分片(shard) ,在 HBase 中称之为 区域(Region) ，Bigtable 中则是 表块（tablet） ，Cassandra 和 Riak 中是 虚节点（vnode) , Couchbase 中叫做 虚桶(vBucket) .但是 分区(partition) 是约定俗成的叫法。

​ 通常情况下，每条数据（每条记录，每行或每个文档）属于且仅属于一个分区。有很多方法可以实现这一点，本章将进行深入讨论。实际上，每个分区都是自己的小型数据库，尽管数据库可能支持同时进行多个分区的操作。

​ 分区主要是为了 可扩展性 。不同的分区可以放在不共享集群中的不同节点上（参阅 第二部分 关于 无共享架构 的定义）。因此，大数据集可以分布在多个磁盘上，并且查询负载可以分布在多个处理器上。

​ 对于在单个分区上运行的查询，每个节点可以独立执行对自己的查询，因此可以通过添加更多的节点来扩大查询吞吐量。大型，复杂的查询可能会跨越多个节点并行处理，尽管这也带来了新的困难。

​ 分区数据库在 20 世纪 80 年代由 Teradata 和 NonStop SQL【1】等产品率先推出，最近因为 NoSQL 数据库和基于 Hadoop 的数据仓库重新被关注。有些系统是为事务性工作设计的，有些系统则用于分析（参阅 [事务处理或分析] ）：这种差异会影响系统的运作方式，但是分区的基本原理均适用于这两种工作方式。

​ 在本章中，我们将首先介绍分割大型数据集的不同方法，并观察索引如何与分区配合。然后我们将讨论 重新平衡分区 ，如果想要添加或删除群集中的节点，则必须进行再平衡。最后，我们将概述数据库如何将请求路由到正确的分区并执行查询。