本章主要讲解大数据下如何做数据分片，所谓分片，即将大量数据分散在不同的节点，同时每个存储节点还要做副本备份。
而一般的抽象分片方法是，
- 先将数据映射到一个分片空间，这是多对一的关系，即一个数据分片区间可能有多条数据
- 再将分片空间映射到物理node，这也是多对一的关系，即一个物理node对应多个分片空间
具体到实现，通过hash进行分片是比较常见方式，而常见的hash方法是：
- round robin，hash取模，即通过取模将数据分散到各个node，这种方法跳过了分片空间，数据直接映射到了物理node，简单，但是扩展差，如果要新增一个node，所有的数据都要重新计算映射
- virtual buckets，虚拟桶，即将数据映射到bucket，bucket再映射到物理node，这和上面的抽象方法很吻合。当新增一个物理node，只要将影响到的bucket的映射更改到新的node
- 一致性hash，一致性hash先把数据映射到一个圆上，然后将node也映射到圆上，每个node管理它和它之前node之间的数据。新增node时，只影响插入位置到最近的前个node之间的数据映射。删除node时，也只影响位置到最近的前个node之间的数据映射
另外，具体的分片实现上，还有范围分片：
总的来说，即将数据进行一个排序映射，排序后再进行范围划定，然后将某个范围映射到具体的node