分片和分区如何提高大数据系统的可扩展性？

分片通过水平拆分数据将数据库分布到多台机器上。分区在单个服务器内将数据垂直或按范围组织成逻辑子组。这两种技术都能应对大数据量挑战，使全球应用程序或高吞吐量分析等系统能够管理超出单节点限制的海量数据集。 分片通过在独立服务器之间并行处理工作负载来提高可扩展性，通过添加更多分片实现近线性的吞吐量增长。分区通过将扫描限制在相关子集（例如按日期或区域）来增强查询性能。它们共同减少热点和资源争用。这种架构支撑着分布式数据库和数据湖，促进对数百万用户或PB级事件数据的实时处理。 通过定义分片键（例如用户ID）在集群间分布数据来实现分片。对于分区，选择事务日期等属性来拆分表。典型用途包括在SaaS平台中对用户配置文件进行分片，或按月份对日志进行分区。这带来了写入/读取的水平扩展和加速的查询性能，支持弹性增长，无需昂贵的垂直硬件升级。