对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。

术语澄清

分区 (partition)，对应MongoDB、ES中的shard，HBase 的Region，Bigtable的tablet，Cassandra的vnode，Couchbase的vBucket。但分区 (partitioning)是最普遍的。

定义

每条数据（或每条记录，每行或每个文档）属于且仅属于某特定分区。每个分区都能视为一个完整小型数据库，虽然数据库可能存在跨分区操作。

目的

提高可扩展性。不同分区可放在一个无共享集群的不同节点。这样的一个大数据集可分散在更多磁盘，查询负载也随之分布到更多处理器。

单分区查询时，每个节点对自己所在分区查询可独立执行查询操作，添加更多节点就能提高查询吞吐量。大型复杂查询尽管比较困难，但也可能做到跨节点的并行处理。

分区数据库在 20 世纪 80 年代由 Teradata 和 NonStop SQL等产品率先推出，最近因NoSQL和基于Hadoop的数据仓库重新被关注。有些系统是为事务处理而设计，有些系统则用于分析：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。然后讨论rebalancing，若想添加、删除集群中的节点，则必须进行再rebalancing。最后，概述DB如何将请求路由到正确的分区并执行查询。

1 分区与复制

分区一般和复制搭配使用，即每个分区的多个节点都有副本。这意味着，某条记录属于特定的分区，而同样内容会存储在不同的节点上，以提高系统容错性。

一个节点可能存储多个分区。如图-1所示，主从复制模型和分区组合时数据的分布情况。每个分区都有自己的主副本，如被分配给某节点，而从库副本被分配给其他节点。一个节点可能是某些分区的主副本，同时也是其他分区的从副本。

上一个文章讨论的复制相关所有内容同样适用于分区数据的复制。考虑到分区方案的选择通常独立于复制，为简单起见，本文忽略复制相关内容。

2 KV数据的分区

海量数据想切分，如何决定在哪些节点上存储哪些记录？

分区的主要目标：将数据和查询负载均匀分布在各节点。若每个节点平均分担数据和负载，则理论上10个节点能处理10 倍的数据量和10 倍于单节点的读写吞吐量（暂忽略复制）。

但若分区不均，则会导致某些分区节点比其他分区有更多数据量或查询负载，即倾斜，这会导致分区效率下降很多。极端情况下，所有负载可能压在一个分区节点，其余9个节点空闲，系统瓶颈落在这最忙的节点。这时的高负载分区即是系统热点。

2.1 避免热点

最简单的，将记录随机分配给所有节点。这能在所有节点比较均匀分布数据，但缺点是：试图读取特定数据时，不知道保存在哪个节点，必须并行查询所有节点。

可以优化该方案。假设数据是简单的KV数据模型，即总能通过K访问记录。如在一本百科全书，可通过标题查找一个条目；而所有条目按字母序排序，因此能快速找到目标条目。

2.2 根据K的范围分区（Key Range分区策略）

一种分区方案，为每个分区指定一块连续的K范围（以min和max 指示），如纸质百科全书的卷（图-2）。若知道K区间的边界，就能轻松确定哪个分区包含这些K。若你还知道分区所在的节点，则可直接请求相应节点（就像从书架上选取正确书籍）。

K的区间不一定要均匀分布，因为数据本身可能就不均匀。如图-2中，1卷包含A、B开头的单词，但12卷则包含T、U、V、X、Y和Z开头单词。若只是简单规定每个卷包含两个字母，可能导致一些卷比其他卷大。为更均匀分布数据，分区的边界应适配数据本身的分布特征。

分区边界可由管理员手动确定或由DB自动选择。Bigtable及其开源版本HBase和2.4版本之前的MongoDB都采用该分区策略。

每个分区中，可按K排序保存。范围扫描就很简单，将K作为联合索引来处理，从而在一次查询中获取多个相关记录。假设有个程序存储网络传感器的数据，K是测量的时间戳（年月日-时分秒）。范围扫描此时很有用，可快速获取某月内的所有数据。

缺点

某些访问模式会导致热点。 若K是时间戳，则分区对应于一个时间范围，如每天一个分区。 测量数据从传感器写入DB时，所有写入操作都集中在同一分区（即当天的分区），导致该分区在写入时处于高负载，而其他分区始终空闲。

为避免该问题，需要使用时间戳之外的内容作为K的第一项。 可考虑每个时间戳前添加传感器名称，这样首先按传感器名称，再按时间进行分区。假设多个传感器同时运行，则写入负载最终会均匀分布在多个节点。 当想要获取一个时间范围内、多个传感器的数据，可根据传感器名称，各自执行单独的范围查询。

2.3 根据键的Hash分区

由于数据倾斜和热点问题，许多分布式系统采用基于K散列函数来分区。

好的散列函数可处理倾斜数据并使其均匀分布。

数据分区目的的hash函数无需健壮的加密能力，如Cassandra 和 MongoDB 使用 MD5。许多编程语言也有内置的简单哈希函数（主要用于哈希表），但可能不适合分区：如Java 的 Object.hashCode()，同一K可能在不同进程中有不同哈希值。

确定合适的hash函数后，就能为每个分区分配一个hash范围（而不是直接就是K的范围），每个K通过hash散列落在不同分区，如图-3：

这种方案擅长在分区之间均匀分配K。分区边界可以是均匀间隔，也可以是伪随机选择（也称为一致性哈希）。

一致性哈希

一种平均分配自己负载的方法，最初用于内容分发网络（CDN）等互联网缓存系统。 采用随机选择的分区边界来规避中央控制或分布式共识。此处的一致性与副本一致性或ACID一致性无任何关联 ，它只描述了数据动态平衡的一种方法。

正如“分区再平衡” 中所见，这种特殊分区方法对于DB实际上效果并非很好，所以目前很少使用（虽然某些DB的文档仍会使用一致性哈希说法，但其实不准确）。 因为有可能产生混淆，所以最好避免使用一致性哈希这个术语，而只是把它称为 散列分区（hash partitioning）。

但通过hash分区，失去高效的执行范围查询的能力：即使相邻的K，经过hash后也会分散在不同分区。MongoDB中，若使用hash分区，则范围查询都必须发送到所有分区。而Couchbase或Voldemort干脆直接不支持K的范围查询。

Cassandra在两种分区策略之间采取折中。 Cassandra的表可使用由多个列组成的复合主键。键中只有第一部分可用于 hash 分区，而其他列则被用作 Casssandra 的 SSTables 中排序数据的联合索引。尽管不支持复合主键的第一列的范围查询，但若第一列已指定固定值，则可对其他列执行高效的范围查询。

联合索引为一对多关系提供一个优雅的数据模型。如社交网站，一个用户可能发布很多消息更新。若更新的K被设置为 (user_id,update_timestamp)，则能高效检索某用户在某时间段内，按时间戳排序的所有更新。不同用户可存储在不同分区，但对某一用户，消息会按时间戳顺序存储在同一分区。

2.4 负载偏斜与热点消除

hash分区可减少热点，但无法完全避免：极端情况下，所有读/写操作都是针对同一K，则所有请求都会被路由到同一分区。

这种负载也许不常见，但也并非不可能：如社交网站，一个坐拥百万粉丝的大V用户，发布一些热点事件时，可能引发一场访问风暴。导致同一个K的大量写操作（K可能是大V的用户ID或人们正在评论的事件ID）。此时，hash策略不起任何作用，因为两个相同ID的hash值仍相同。

如今，大多数据系统仍无法自动消除这种高度偏斜的负载，只能通过应用层来减少倾斜。如某K被确认为热点，简单方法是在K的开始或结尾添加一个随机数。只要一个两位数的十进制随机数就能将主键分散为100种不同的K，从而存储在不同分区。

但之后的任何读取都要做额外工作，必须从所有100个K分布中读取数据然后合并。因此通常只对少量热点K附加随机数才有意义；而对写吞吐量低的大多数K，这些都是不必要开销。此外，还需额外元数据来标记哪些K进行了特殊处理。

也许将来某天，数据系统将能自动检测和处理负载倾斜情况；但当下，仍需你自己来综合权衡策略。

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（network partitions, netsplits） 无关，这是节点之间网络故障的一种。后文再讨论这些错误。 ↩︎