数据库分片跟分区的核心区别和关联是什么，它们之间又有怎样的配合？

我现在要实现的设计涉及了分片和分区两个概念，但我没有完全理解。

分区是表的分区，具体的操作子句是 partition by，指的是一个表按照某一列数据（如整型的范围）进行分区，也就是 range 分区。

分片是复用了数据库的分区使之嵌套在原有的分区下，也就是成为第二层分区。

数据库分片跟分区的核心区别和关联是什么，它们之间又有怎样的配合？

背景阅读

以 ClickHouse 为例子做背景介绍

• 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。

• 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：

1. 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
2. 对partition进行TTL管理，淘汰过期的分区数据。

分片跟分区的核心区别和关联是什么，它们之间又有怎样的配合？