分区原理

在 SequoiaDB 巨杉数据库中，通过将集合数据拆分成若干小的数据集进行管理，从而达到并行计算和减小数据访问量的目的。根据管理方式的不同，可以分为以下两种分区类型：

• 数据库分区：用于描述数据在集合与复制组之间的关系
• 表分区：用于描述数据在集合与集合之间的关系

数据库分区

在 SequoiaDB 集群环境中，可以通过将一个集合中的数据划分成若干不相交的子集，再将这些子集切分到复制组中，以达到并行计算的目的,这种数据切分的方法称为数据库分区。而这些不相交的子集称为分区。

• 分区内的所有数据记录都是完整的记录
• 一个分区只能存在于集群中的某一个复制组中，但一个复制组却可以承载多个分区
• 通过切分操作，可以将分区从一个复制组中移动到另一个复制组中
• 当同时访问多个分区的数据时，可以同时在分区所在的不同复制组中进行并行计算，从而提高处理速度和性能

表分区

在 SequoiaDB 集群环境中，可以通过将一个集合中的数据划分成若干不相交的子集，再将这些子集映射到另外的集合上，这种数据切分的方法称为表分区。这些不相交的子集称为分区，被数据划分的集合称为主集合，分区映射的集合称为子集合。

• 分区内的所有数据记录都是完整的记录
• 一个分区只能映射到一个子集合中
• 通过集合挂载操作，可以将分区从一个子集合中映射到另外一个子集合中
• 当需要访问某个特定范围内的记录时，只会访问所属分区的子集合，避免访问所有分区数据，从而减少了数据访问量

分区方式

分区方式是指将集合中的数据划分为不同分区的算法。分区方式包括范围分区（Range）和散列分区（Hash）。

范围分区方式

范围分区方式是指根据集合数据的取值范围，对集合中的数据进行切分的分区方式。

通过范围分区方式，可以直观的了解到集合数据的分区情况。如上图所示，在201801到201901之间的数据落在分区1中，在201901到202001之间的数据落在分区2中。

范围分区方式较为典型的场景是访问一定范围内数据的场景。例如，当访问某一时间的段的记录时，数据库只会访问对应时间段的分区数据，而不会访问其他时间段的分区数据，从而大大减少了系统访问的数据量，并提高系统性能。

散列分区方式（Hash）

散列分区方式是指先对集合数据做一次散列运算，再按照散列运算结果的 hash 值对数据进行切分的分区方式。

在字段取值相对离散的情况下（如集合中的唯一键），通过散列分区方式，每个 hash 值对应的数据量基本相同。而在范围分区方式中，相同范围内的数据量不一定是相同的。

散列分区方式较为典型的场景是访问集合中所有数据的场景。例如，当遍历集合数据时，数据库就会访问所有分区的数据，可以发挥所有分区上各个节点的并行计算的能力。因为每个分区中的数据量基本相同，所以分区所在节点的 I/O 负载情况基本相同，不容易出现数据热点问题。

分区键

在不同的分区方式中，作为数据划分依据的字段称为分区键。在范围分区方式中，分区键是用于划分数据范围的字段；在散列分区中，分区键是用于计算 hash 值的字段。每个分区键可以包含一个或多个字段。

分区类型与分区方式的关系

不同的分区类型可以选择使用不同的分区方式去划分数据。数据库分区既可以使用范围分区方式，也可以使用散列分区方式，而表分区只能使用范围分区方式。