为什么要分区？
（1）数据量的增加已经使得数据不能仅在单一计算机系统中存储（分布式的应用），尤其是为了保证数据可靠性，有时需要复制备份。
（2）在设计中为了一些规模性操作（比如负载平衡）或者考虑一些动态因素影响（存储结点的改变）。
分区的主要方法
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内存缓存（视为分区） | 将使用频率最高的数据复制到缓存中，加快传输速度，减轻服务器负担。 | 在分布式缓存中，通过配置进行应用。在不同编程语言中通过简单API存取在缓存中的对象键值哈希散列 |
集群 | 数据库服务器集群为用户提供透明性（用户感觉数据像在同一个地方）服务 | 某种程度上扩展系统数据持久层，仅应用在数据库管理系统的顶层，而不是在分布式的最初设计中 |
读写分离 | 配置多台主服务器负责写操作，另外一些服务器负责读请求 | 主/从模型适合读写率较高的场景 |
范围分割技术/分片（sharding） | 对数据的请求和更新在同一个结点上，且对于分布在不同服务器上的数据存储和下载的量大致相同。 | 在分区场景中，关键在于如何将数据库中的对象映射到服务器上。通常的方法是哈希散列法。 |