数据分片是用于扩展数据库最常见的技术手段。
分片是将大数据表分解为较小的表的过程，这些分片分布在多个数据库集群节点上。
分片可以是水平分片（按行分），也可以垂直分片（按列分）。
分片算法
哈希分片
首先获取分片键，然后根据特定的哈希算法计算它的哈希值，最后使用哈希值确定数据应被防置在那个分片中。
比较适合随机读写，不利于范围扫描。
范围分片
根据数据值或键空间的范围对数据进行划分，相邻的分片键更有可能落入相同的分片上。
非常适合进行范围查找，但随机读写性能较弱。
融合算法
上层使用哈希分片，在分片内部则按顺序存储。
地理位置算法
一般用于NEWSQL，提供全球范围内分布数据的能力。
数据被映射到特定的分区，然后在给定区域内，使用哈希或范围分片对数据进行分片。
比如：根据用户表的国家列，将其映射到就近的区域内。
手动分片 vs 自动分片
手动分片：设置静态规则来根据分片算法将数据分散到数据库节点。缺点是数据分布不均匀
自动分片：自动化的、弹性的分片
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