业务希望能够把一个地区的所有数据组织到一起来搜索，这种场景List拆分可以轻松搞定
3.Hash拆分
通过对sharding key 进行哈希的方式来进行拆分，常用的哈希方法有除余,字符串哈希等等，除余如按userid%n 的值来决定数据读写哪个cluster，其他哈希类算法这里就不细展开讲了。
数据拆分后引入的问题：
数据水平拆分引入的问题主要是只能通过sharding key来读写操作，例如以userid为sharding key的切分例子，读userid的详细信息时，一定需要先知道userid,这样才能推算出再哪个cluster进而进行查询，假设我需要按username进行检索用户信息，需要引入额外的反向索引机制（类似HBASE二级索引），如在redis上存储username->userid的映射，以username查询的例子变成了先通过查询username->userid，再通过userid查询相应的信息。
【免责声明】本文仅代表作者个人观点，与中国星空时尚网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。您若对该稿件内容有任何疑问或质疑，请联系本网将迅速给您回应并做处理。