当数据库碰着漫衍式，你会怎么做？

当地索引 文档分区以是，在这种索引要领中，每个分区是完全独立的，每个分区维护本身的二级索引，仅包围该分区中的文档。当数据写入时(添加、删除、更新)，只必要处理赏罚分区内数据的索引更新。数据查询时，则必要将查询发送到全部的分区，并归并全部返回的功效。

这种查询分区数据库的要领偶然被称为分手/聚积(scatter/gather)，而且也许会是二级索引上的读取查询相等昂贵。纵然并行查询分区，已轻易导致尾部耽误放大。MongoDB、Cassandra、ElasticSearch、SolrCloud都是行使这种文档分区二级索引。

全局索引 要害词分区，这种索引要领跟主键分区的方法是一样的。相对付文档分区索引，读取更有服从，不必要分手/聚积全部分区，客户端只必要向包括要害词的分区发出哀求。弱点在于写入速率较慢且较为伟大，由于写入单个文档也许会影响索引的多个分区。

抱负环境下，索引老是最新的。写入数据库的每个文档城市当即反应在索引中。在基于要害词的全局索引中，这必要跨分区的漫衍式事宜，并不是全部的数据库都支持。在实践中，对全局二级索引的更新凡是是异步的。

分区再均衡

跟着数据集巨细增进、查询吞吐量的增进，必要更多的呆板来处理赏罚。这些都必要数据和哀求从一个节点移动到另一个节点，这一进程称为再均衡(reblancing)。

再均衡凡是要满意以下几点要求：

再均衡之后，负载(数据存储、读取和写入哀求)应该在集群中的节点之间公正地共享

再均衡产生时，数据库应该继承接管读取和写入

节点之间只移动必需的数据，以便快速再均衡，并镌汰收集和磁盘I/O负载

均衡计策可以分为几种：牢靠命量的分区、动态数目的分区和按节点比例分区

牢靠命量的分区 建设比节点更多的分区，并为每个节点分派多个分区。假如一个节点被添加到集群中，新节点可以从当前每个节点中窃取一些分区，直到分区再次公等分派。ElasticSearch行使这种方法分区计策。

只有分区在节点间移动，分区的数目不会改变，键所对应的分区也不会改变，独一改变的是分区地址的节点。这种改观不是及时的(收集上传输数据必要时刻)，传输进程中，原有分区如故会接办读写哀求。

（编辑：湖南网）

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