水平分片详解：数据库分片的原理与实践

水平分片（Horizontal Sharding）是数据库分片技术的核心形式，通过将数据按行分割到多个物理节点中，实现分布式存储与查询优化。以下为关键要点：

🧠 基本概念

水平分片将表按行切分，每个分片包含原始表的子集。例如：

• 用户表按用户ID哈希分片，不同ID分配到不同节点
• 日志表按时间范围分片，如2023年数据存一份，2024年存另一份

📊 数据分布示意图

🛠️ 实现方式

1. 哈希分片
   通过哈希函数将数据均匀分配到不同节点
   ✅ 优点：负载均衡
   ❗ 缺点：范围查询效率低

2. 范围分片
   按数据范围划分，如按时间或数值区间
   ✅ 优点：支持范围查询
   ❗ 缺点：数据倾斜风险

3. 列表分片
   按特定字段值（如用户区域）分配
   ✅ 优点：简单直观
   ❗ 缺点：扩展性差

🔗 扩展阅读：数据库分片技术全解析

📌 应用场景

• 大数据量表：如用户信息表、订单表
• 高并发读写：分散请求压力
• 地域分布：按用户地理位置分片

💡 示例：电商平台的订单表可按用户ID哈希分片，提升查询效率

⚠️ 注意事项

• 需要维护分片规则一致性
• 考虑分片键选择对查询性能的影响
• 垂直分片（Vertical Sharding）与水平分片可结合使用

📊 分片键选择对比

如需深入理解水平分片的代码实现，可参考水平分片实战案例。