最近由于工作，接触到了现在比较🔥的OLAP数据库-ClickHouse，其中有个重要的概念就是分片(shard)。其实在MySql等传统的关系型数据库中，分库分表的架构也会用到分片的设计，但由于之前没接触过， 这个概念还是比较陌生。
分区是表的分区，具体的DDL操作关键词是 PARTITION BY，指的是一个表按照某一列数据（比如日期）进行分区，对应到最终的结果就是不同分区的数据会写入不同的文件中。
分片复用了数据库的分区，相当于在原有的分区下，作为第二层分区， 是在不同节点/机器上的体现。
具体关系如下：
数据分区-允许查询在指定了分区键的条件下，尽可能的少读取数据
数据分片-允许多台机器/节点同并行执行查询，实现了分布式并行计算
数据Sharding
ClickHouse支持单机模式，也支持分布式集群模式。在分布式模式下，ClickHouse会将数据分为多个分片，并且分布到不同节点上。不同的分片策略在应对不同的SQL Pattern时，各有优势。ClickHouse提供了丰富的sharding策略，让业务可以根据实际需求选用。
1） random随机分片：写入数据会被随机分发到分布式集群中的某个节点上。
2） constant固定分片：写入数据会被分发到固定一个节点上。
3） column value分片：按照某一列的值进行hash分片。
4） 自定义表达式分片：指定任意合法表达式，根据表达式被计算后的值进行hash分片。
数据分片，让ClickHouse可以充分利用整个集群的大规模并行计算能力，快速返回查询结果。
更重要的是，多样化的分片功能，为业务优化打开了想象空间。比如在hash sharding的情况下，JOIN计算能够避免数据shuffle，直接在本地进行local join；支持自定义sharding，可以为不同业务和SQL Pattern定制最适合的分片策略；利用自定义sharding功能，通过设置合理的sharding expression可以解决分片间数据倾斜问题等。
另外，sharding机制使得ClickHouse可以横向线性拓展，构建大规模分布式集群，从而具备处理海量数据的能力。
不过ClickHouse的集群的水平拓展目前是一个瓶颈，因为历史数据的存在， 避免新增节点之后的数据倾斜是个难点。
数据Partitioning
ClickHouse支持PARTITION BY子句，在建表时可以指定按照任意合法表达式进行数据分区操作，比如通过toYYYYMM()将数据按月进行分区、toMonday()将数据按照周几进行分区、对Enum类型的列直接每种取值作为一个分区等。
数据Partition在ClickHouse中主要有两方面应用：
在partition key上进行分区裁剪，只查询必要的数据。灵活的partition expression设置，使得可以根据SQL Pattern进行分区设置，最大化的贴合业务特点
对partition进行TTL管理，淘汰过期的分区数据。
