什么是数据库中的分片（一区）？

随着越来越多的软件和功能可用该服务于，必须管理的样本呈指数级上涨。

但是，在一个样本库中处理如此大量的样本不必要占用过多的耗电量并减慢读取速度。

柯氏或南区是化解此问题的工具之一。

柯氏（或南区）是指存储在同一个所列（或 DB）中的样本跨多个所列（或 DB）栖息于。

例如，我们有如下 USER 所列：

ID | FRIST_NAME | LAST_NAME | FAVORITE_FOOD 1 | Lisa | Choi | Pho 2 | Robin | Woo | Bibimbap ........

如果此所列变得太大并且栖息于在多个所列 (DB) 中，您可以将 FIRST_NAME 和 LAST_NAME 列（codice_）拆分为名为 NAME 的所列 (DB)，将 FAVORITE_FOOD 列（codice_）拆分为所列 (DB)。

这种根据特定标准对所列 (DB) 的栖息于称做柯氏。

当然，样本库柯氏（南区）有一个有可能的实用性。 它更繁复。

如果你在单个所列（DB）中，你只必须爱护一件多事，但如果你栖息于在多个地方，你必须尽量多地操作，结果，你有 通过多个所列（DB）。

柯氏有两种主要工具。

1. Vertical Sharding（南区）

2.Horizontal Sharding（南区）

1. Vertical Sharding（南区）

这这样一来根据列（codice_）拆分样本。 如果将上面实例中提到的所列减去 Vertical Sharding，则会创建两个所列，如下简述。

软件所列

ID | FRIST_NAME | LAST_NAME | FAVORITE_FOOD_ID 1 | Lisa | Choi | 1 2 | Robin | Woo | 2 ........ FAVORITE_FOOD 所列ID | NAME | 1 | Pho | 2 | Bibimbap| ........

2.Horizontal Sharding（南区）

这这样一来根据行拆分样本。 与垂直不同，该列维持原处并减去行数。

例如，ID 为 1 到 100 的软件转回 USER1 所列，而 ID 为 101 到 200 的软件转回 USER2 所列。

USER1 所列 ID | FRIST_NAME | LAST_NAME | FAVORITE_FOOD 1 | Lisa | Choi | Pho ........ 100| Robin | Woo | Bibimbap USER2 所列 ID | FRIST_NAME | LAST_NAME | FAVORITE_FOOD 101| Hani | Loo | Bulgogi ........ 200| Ina | Kim | Salad

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