数据分区与数据复制
分区与数据往往结合使用，也就是在每个分区有多个副本，这样可以提升系统的容错性。
键/值数据的分区
分区的主要目的是将数据与查询分布到所有节点，如果分布不均匀，那么某些节点会承担更多的数据量和查询请求，称之为倾斜。
随机分布数据能够很好的均匀分布数据，但是后续查询时也不知道原先插入的数据位于哪个分区了，这显然不合理。
基于关键字区间分区
基于原有的关键字划分区间进行分区，比如通过键的首字母划分，分区边界可以手动划分，缺点很明显，容易导致热点数据，例如以x开头的单词会很少。
基于关键字哈希值分区
基于关键字的哈希值划分空间，优点：均匀度高，缺点：丧失了范围查询能力。
一致性哈希：哈希环
负载倾斜与热点
哈希能够很好的分散数据，但是也存在对于某个热点数据频繁访问的问题，例如：黄晓明离婚的微博。
此时可以通过应用层减少该问题：为该微博的请求附加一个随机数，形成不同的关键字，从而分配到不同的分区，但是这也会带来一些问题，例如如何确定热点数据。
分区与二级索引
之前讨论的分区方案都是针对键/值型数据库，键/值型模型较为简单，然而如果存在二级索引会使得情况更加复杂，二级索引是关系型数据库的必备特性，在文档性数据库也十分常见，而许多键/值型数据库并不支持二级索引，对于二级索引的分区通常有两种方式：基于文档和基于词条。
基于文档分区的二级索引
各个分区维护自身独立的二级索引，在使用二级索引查询时，需要将请求发送至所有分区，再将各个分区的结果进行合并。
基于词条的二级索引分区
将二级索引分区，相当于重新建立另一套键/值型数据库，映射关系为<二级索引中的字段值，关键字索引中的关键字>，此时使用二级索引查询时根据值查询特定的分区，再根据需求确定是否需要再利用关键字索引进行查询。
分区再平衡
随着时间推移，数据库会发生一些变化：查询压力增加、数据量增多、原有节点放弃使用，此时需要将一个节点的数据和请求转移到另外一个节点，这个迁移过程称为再平衡，再平衡过程应当满足：
- 再平衡之后，数据和查询请求仍然能够均匀分配
- 平衡执行过程中数据库仍然能够提供读写服务
- 避免不必要的迁移，减少网络和磁盘I/O
动态再平衡策略
为什么不用取模？
哈希值取模很不适合再平衡
固定数量的分区
创建远超节点数量的分区，例如redis创建16384个分区，每个节点承担一定数量的分区，在引入新的节点后，每个旧节点都匀出来一部分分区给新的节点。各个节点可以依据性能承担不同数量的分区，能者多劳。
固定数量的分区的缺点：无法控制单个分区的大小，分区过小造成过大的开销，分区过大则影响查询效率，增大单机负载
动态分区
当分区大小超过一个阈值就拆分为两个分区，相应的也支持合并操作。
按节点比例分区
前两种方式都是令分区数量和节点数量无关，该方法在新节点加入集群时增加新的分区。
自动与手动再平衡
自动再平衡可以根据节点的故障状态自动的进行数据迁移，节点建立等工作
请求路由
三种路由方式：
- 由任意的节点路由至其他的节点
- 由专门的路由层进行路由
- 由客户端确定应当查询的节点
并行查询执行
对于分析型应用，可能存在大量的联结、过滤、分组等操作，此时需要并行查询多个表从而提高效率。
小结
本章讨论遵循以下逻辑进行：
- 分区的方法：
- 基于关键字的分区
- 基于关键字哈希值的分区
- 二级索引处理方式
- 各个分区独立建立二级索引
- 为各个分区建立分布式的二级索引
- 分区再平衡策略
- 请求路由方式
