面试题：分布式系统中数据分区与数据分片在负载均衡方面的区别

Question

在分布式系统场景下，阐述数据分区和数据分片在实现负载均衡时分别采用的常见策略，以及它们之间的差异。

Answer 1

数据分区常见策略

1. 范围分区：按照数据的某个属性（如时间、ID 范围等）进行划分。例如按时间将订单数据按月份分区，不同月份的数据存储在不同分区。优点是对于范围查询高效，适合时间序列数据；缺点是可能导致数据分布不均，若某段时间业务量剧增，对应分区负载加重。
2. 哈希分区：通过对数据的某个属性（如用户 ID）进行哈希运算，根据哈希值分配到不同分区。如对用户 ID 进行哈希，将用户数据均匀分配到各个分区。优点是数据分布均匀，负载均衡效果好；缺点是对范围查询不友好，需要扫描多个分区。
3. 列表分区：根据数据的离散值列表来划分。比如按照地区将用户数据分区，指定不同地区的数据存放在不同分区。适用于数据属性离散且已知有限个值的情况，优点是便于管理和维护特定分组的数据，缺点是扩展性差，新增值时可能需调整分区策略。

数据分片常见策略

1. 水平分片：按行对数据进行划分，将表中的行分散到不同分片。例如电商订单表，按订单 ID 哈希后水平分片存储。使得每个分片包含一部分行数据，优点是数据分布均匀，适合读写负载均衡，缺点是复杂查询可能需跨分片操作。
2. 垂直分片：按列对数据进行划分，将表中的列分散到不同分片。比如将用户表中基本信息列和扩展信息列分别存放在不同分片。适合对不同列有不同访问频率的场景，减少单个分片的数据量，提高查询性能，但可能导致关联查询复杂，需跨分片操作。

差异

1. 粒度不同：数据分区一般是在数据库层面进行逻辑划分，粒度相对较大；数据分片则更侧重于物理层面，将数据实际存储在不同节点，粒度可细可粗。
2. 应用场景侧重不同：数据分区更注重数据管理和查询优化，如范围查询场景用范围分区；数据分片主要解决存储和负载均衡问题，水平分片常用于高并发读写场景，垂直分片用于优化特定列的访问。
3. 复杂度不同：数据分区实现相对简单，主要在数据库配置层面完成；数据分片涉及数据在不同节点的分布与交互，实现复杂，尤其跨分片的事务和一致性维护难度大。