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1. 数据水平分区简介
在SequoiaDB中，默认情况下，表（集合）的数据只会存储在一个复制组中。这样，对该表的CRUD操作只会落到一个复制组中。
随着对表的IO请求上升/数据量的增加，就会造成性能瓶颈，导致访问时延增加。为了解决这个问题，便引入了水平分区的功能。
水平分区可以将表(集合)切分成若干分区，并将分区指定到不同的复制组中。示意图如下：
上图中，将集合2切分成N个分区， 每个分区可以指定到不同的复制组。这样，当查询数据时，就会根据条件将请求发给不同的复制组，提升查询性能。
2. 如何使用水平切分
假设前提场景：
已经安装了集群模式的SequoiaDB，并且创建了两个复制组db1, db2.
执行SequoiaDB shell工具sdb，并连接上协调节点
./sdb
>db = new Sdb(‘localhost‘, 11810) //连接本地的协调节点
>db.createCS(‘cs‘).createCL(‘cl‘, {Group:‘db1‘}) //创建表cs.cl,并将表数据指定在复制组db1上
a、修改表属性，设置分区键
>db.cs.cl.alter((ShardingKey:{a:1}}) //指定表中名为a的字段作为分区键， {a:1}其中1表示升序
b、设置了分区键之后，就可以将表按分区键做切分
>db.cs.cl.split(‘db1‘, ‘db2‘, {a:100}) //将表中a在范围[100, 无穷大)的数据从db1中切分到db2中
c、验证设置成功与否
>db.snapshot(8, {Name:"cs.cl"}) //获取表cs.cl的快照信息
{
"CataInfo": [
{
"ID": 0,
"GroupID": 1000,
"GroupName": "db1"
"LowBound": {
"a": {
"$minKey": 1
}
},
"UpBound": {
"a": 100
}
},
{
"ID": 1,
"GroupID": 1001,
"GroupName": "db2"
"LowBound": {
"a": 100
},
"UpBound": {
"a": {
"$maxKey": 1
}
}
}
]
"EnsureShardingIndex": true,
"_id": {
"$oid": "55272fa4d9150b7ff15a6ddc"
},
"Name": "cs.cl",
"Version": 3,
}
这样当访问a在(无穷小, 100)范围的数据时，就只会访问复制组db1，
当访问a在[100, 无穷大)范围的数据时， 只会访问复制组db2。这样可以使请求分流，并解决表数据量过大的问题。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/linyoub/p/4413837.html
