数据库的分片与分区：有什么区别？

分片（Sharding） 和分区（Partitioning） 是两种广泛应用的数据库拆分与扩展技术，它们的目标是优化系统性能、提升可维护性，并增强可用性。

在分片的场景中，数据被水平拆分并分布到多个独立的服务器节点，从而实现更高的并行查询能力以及扩展性；而分区则是在单个服务器内对表进行逻辑划分，通过分组数据来提高查询效率或简化管理。

在实践中，只有充分了解分片与分区技术所使用场景，才能够选择合适的数据库架构。这篇文章就带大家了解一下分区与分片的区别、工作原理以及优缺点。

什么是分片？

分片（Sharding） ，也被称为水平分区（Horizontal Partitioning） ，是一种数据库拆分技术，其核心思想是将数据进行水平切分，将大型数据库拆分成多个更小、更易管理的部分，并分布到不同的实例或服务器上，从而提升系统的性能和扩展能力。

实施分片后，数据库会根据分片键（Shard Key） 将数据划分到不同的分片中。分片键是一个特殊的逻辑标识符，通常挑选为能够有效区分和分布数据的字段，决定数据被存储在哪个具体的分片中。

需要注意的是，分片不会直接创建数据库架构的副本，而是对数据集进行拆分，而每个分片往往仅存储部分数据，并且它们共同组成完整的数据集。

正确选择分片键对系统的效率至关重要，它需要根据数据分布特点和应用的查询模式精心设计。设置良好的分片方案可以避免单一分片过载或热点问题，确保数据库在规模扩展过程中能够无缝增长并维持高效运行。

分片是如何工作的？

为了更清楚的讲解分片的工作原理，我们来看一个具体的场景。

假设一个社交媒体平台拥有数百万来自全球的用户。这种情况下，可以基于地理区域实现分片。例如，北美的用户数据存储在实例 1，欧洲用户的数据存储在实例 2，依此类推。

下面的代码片段展示了基于地理区域在MySQL中实现数据库分片的基本方式。

users 表存储用户数据，而 user_regions 表将每个区域映射到具体的数据库实例。这允许用户数据基于所在区域分布到多个数据库实例。

创建分片映射表

sql 复制代码

CREATE TABLE user_regions (
  region VARCHAR(255) NOT NULL,
  instance_id INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (region, instance_id)
);

INSERT INTO user_regions (region, instance_id) 
VALUES ('North America', 1), ('Europe', 2), ('Asia', 3);

查询地理分片中的数据

以下查询检索用户名为 "johndoe" 的用户记录，存储在负责北美区域用户的数据库实例中。

下面的代码利用数据库分片技术将用户表拆分到多个实例中：

sql 复制代码

-- 创建函数，根据用户名获取实例 ID
DELIMITER $$

CREATE FUNCTION get_user_instance_id(username VARCHAR(255)) RETURNS INT
BEGIN
  DECLARE region VARCHAR(255);

  SELECT region INTO region FROM users WHERE username = @username;

  RETURN (SELECT instance_id FROM user_regions WHERE region = @region);
END $$

DELIMITER;

SELECT * FROM users WHERE username = 'johndoe';

通过地理划分数据，分片实现了本地化访问和用户信息的高效管理。这种策略尤其适合优化用户交互的性能。例如，欧洲用户检索其个人资料信息时，系统可以快速定位存储数据的具体分片（实例），从而提高响应速度并改善用户体验。

注意：为了确保实例间数据分布平衡，必须考虑各区域的用户数量。例如，北美可能拥有显著更多用户。如果存在这种情况，可以基于地理和人口统计信息联合使用更智能的分片策略，使数据分布更加合理。

分片的优势

分片的主要好处包括：

改进响应时间：查询特定分片的数据更加高效。
维护任务更快：备份任务耗时更短。
架构迁移更容易完成：减少迁移耗时。
读写吞吐量提高：多个分片允许更多并发读写。
存储容量增加：分片可以扩展处理更大数据量。
高可用性：故障影响范围较小，故障隔离更显著。

分片的劣势

然而，分片增加了管理表的复杂性，因为它们分布在多个服务器上。数据库查询可能变得难以管理。当数据量不断增长时，归并分片会变得挑战性更大。选择错误的分片架构可能会导致性能下降。因此务必选择一种能够实现实例间数据均衡分布的分片策略。

什么是分区？

分区是一个广义术语，指将数据库实例中的表划分为更小的子表或分区。这些分区可以单独访问和管理，从而增强数据库的性能、可维护性和可用性。

关于分区更详细的内容，可参考《什么是MySQL分区？》这篇文章。

何时对数据库使用分区？

在拥有数百万条记录的数据库中查询记录可能非常耗时。为了优化查询，数据库分区能够减少查询响应时间和资源使用。

以下是使用分区让查询更快的一个简单例子。

创建带分区的用户表

sql 复制代码

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, -- 用户唯一 ID
  username VARCHAR(255) NOT NULL, -- 用户名
  email VARCHAR(255) NOT NULL, -- 邮箱地址
  password VARCHAR(255) NOT NULL, -- 密码
  PRIMARY KEY (id)
)

PARTITION BY RANGE (id) (
  PARTITION p_0 VALUES LESS THAN (150000),
  PARTITION p_1 VALUES LESS THAN (250000),
  PARTITION p_2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

基于分区范围插入和查询数据

插入用户数据：

sql 复制代码

INSERT INTO users (username, email, password) VALUES
  ('johndoe', 'john.doe@example.com', 'password123'),
  ('janedoe', 'jane.doe@example.com', 'password456');

查询用户数据：

sql 复制代码

-- 查询 ID 小于 150,000 的用户信息
SELECT * FROM users PARTITION (p_0);

-- 查询 ID 在 150,000 至 250,000 的用户信息
SELECT * FROM users PARTITION (p_1);

-- 查询 ID 大于 250,000 的用户信息
SELECT * FROM users PARTITION (p_2);

数据库分区的优势

数据库分区允许将数据分散到多个物理或逻辑存储单元（分区）中：

改进查询性能：减少查询所需扫描的数据量。
维护更加高效：分区可针对特定数据查询记录，而无需遍历整个数据集。
提高数据访问速度：例如，按日期分区的数据库可以更快速地执行只需访问上月数据的查询。
数据安全控制：可以设置分区访问权限，允许某些用户组访问不包含敏感信息的分区。

数据库分区的劣势

分区也带来了复杂性：

部分维护任务流线化的同时，其他操作可能变得更复杂，例如备份和恢复管理可能变得更具挑战性。
可能有安全性误区：如果管理不当，分区可能导致数据丢失或灾难性问题。
分区可能造成空间浪费，并且对普通场景来说可能不必要。

分片与分区的区别

虽然分片与分区都旨在将一个大数据库拆分为更小的单元，但实现方法有所不同：

分片将数据分布到多个服务器，生成分散在这些服务器上的新表。
分区则是在同一个数据库实例内分割表，根据列值划分数据，保持所有字段完整，仅不同行放入不同分表。

分片是一种横向扩展（Horizontal Scaling） 方式，可以增加机器数量以适应日益增长的用户流量。相比之下，分区更容易管理，因为所有分区都在一个数据库实例内。

小结

分片和分区是能够扩展大型数据库并高效管理数据的两种强大技术。通过理解它们的区别并综合考虑数据分布、性能优化和可维护性等因素，可以选择最合适的解决方案。

实施分片或分区可以显著提高数据库的性能和可扩展性，从而有效应对不断增长的用户流量并服务数百万请求。