在上述本文中提到，PolarDB-X支持Hash和Range两种分区算法，但默认情况下选择了Hash算法。与YugabyteDB和TiDB、CockroachDB相比，在数据库中Hash和Range分区算法分别意味着什么？作为应用程序开发者，该如何选择？PolarDB-X的Hash分区与其他数据库的Hash分区有何不同？让我们来明确一致性Hash和取模Hash的区别。
一致性Hash与Range具有相似之处，都是按照范围区间划分分区，PolarDB-X和YugabyteDB采用一致性Hash实现。概念上，一致性Hash将Hash值转换为范围进行操作。例如，对于同一value值，一致性Hash示意图如下：
一致性Hash支持对Range的操作，如对某个分区进行划分、合并等，因此可实现局部操作。相反，取模Hash算法（如大多数数据库中间件所采用）虽简单，但无法对单个分片进行操作，难以实现局部性。当分片数量增减时，取模算法会导致大量数据重新移动，类似完全重建数据，如下图所示：
因此，在分布式数据库中，取模Hash实现是糟糕的分布策略。在比较一致性Hash和Range时，预分区Hash值通常更均匀，便于预分区操作。相比之下，Range分区的数据分布与业务特征相关，难以提前预测，常见的Range分区方法有两种。对于稳定性高的OLTP业务，通常倾向于使用预分区方式。
在范围查询方面，Range具有优势。由于Range具有顺序性，可实现分区裁剪，降低范围查询成本。相比之下，Hash值虽有顺序性，但值无序，因此范围查询可能涉及多个分区。时间类型是范围查询主要应用场景，Range更适用于时间类型的全局索引。
值得注意的是，前缀查询索引匹配实际上属于范围查询。组合索引常用，通过前缀匹配可缩小扫描范围。Range对前缀查询有天然处理优势，在处理前缀匹配查询时，Range分区可实现分区裁剪。
云端数据库是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。 根据数据库类型一般分为关系型数据库和非关系型数据库（NoSQL数据库）。 云端数据库的特性有：实例创建快速、支持只读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与消息通知等。 \r\n更多关于什么是云端数据库，进入：查看更多内容
下一代数据库技术的发展主流针对关系数据库技术现有的局限性，理论界如今主要有三种观点 :面向对象的数据库技术将成为下一代数据库技术发展的主流部分学者认为现有的关系型数据库无法描述现实世界的实体，而面向对象的数据模型由于吸收了已经成熟的面向对象程序设计方法学的核心概念和基本思想，使得它符合人类认识世界的一般方法，更适合描述现实世界。 甚至有人预言，数据库的未来将是面向对象的时代。 面向对象的关系数据库技术关系数据库几乎是当前数据库系统的标准，关系语言与常规语言一起几乎可完成任意的数据库操作，但其简洁的建模能力、有限的数据类型、程序设计中数据结构的制约等却成为关系型数据库发挥作用的瓶颈。 面向对象方法起源于程序设计语言，它本身就是以现实世界的实体对象为基本元素来描述复杂的客观世界，但功能不如数据库灵活。 因此部分学者认为将面向对象的建模能力和关系数据库的功能进行有机结合而进行研究是数据库技术的一个发展方向。 面向对象数据库技术面向对象数据库的优点是能够表示复杂的数据模型，但由于没有统一的数据模式和形式化理论，因此缺少严格的数据逻辑基础。 而演绎数据库虽有坚强的数学逻辑基础，但只能处理平面数据类型。 因此，部分学者将两者结合，提出了一种新的数据库技术——演绎面向对象数据库，并指出这一技术有可能成为下一代数据库技术发展的主流。 数据库技术发展的新方向非结构化数据库是部分研究者针对关系数据库模型过于简单，不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限，从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。 支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构信息 （重复数据和变长数据）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。 但研究者认为此种数据库技术并不会完全取代如今流行的关系数据库，而是它们的有益的补充。 数据库技术发展的又一趋势有学者指出 ：数据库与学科技术的结合将会建立一系列新数据库，如分布式数据库、并行数据库、知识库、多媒体数据库等，这将是数据库技术重要的发展方向。 其中，许多研究者都对多媒体数据库作为研究的重点，并认为多媒体技术和可视化技术引入多媒体数据库将是未来数据库技术发展的热点和难点。 未来数据库技术及市场发展的两大方向数据仓库电子商务 部分学者在对各个数据库厂商的发展方向和应用需求的不断扩展的现状进行分析的基础上，提出数据库技术及市场在向数据仓库和电子商务两个方向不断发展的观点。 他们指出 ：从上一年开始，许多行业如电信、金融、税务等逐步认识到数据仓库技术对于企业宏观发展所带来的巨大经济效益，纷纷建立起数据仓库系统。 在中国提供大型数据仓库解决方案的厂商主要有Oracle、IBM、Sybase、CA及Informix等厂商，已经建设成功并已收回投资的项目主要有招商银行系统和国信证券系统等。 当前，国内外学者对数据仓库的研究正在继续深入。 与此同时，一些学者将数据库技术及市场发展的视角瞄准电子商务领域，他们认为 ：如今的信息系统逐渐要求按照以客户为中心的方式建立应用框架,因此势必要求数据库应用更加广泛地接触客户，而Internet给了我们一个非常便捷的连接途径，通过Internet我们可以实现所谓的One One Marketing和One One business，进而实现E business。 因此，电子商务将成为未来数据库技术发展的另一方向。 面向专门应用领域的数据库技术 许多研究者从实践的角度对数据库技术进行研究，提出了适合应用领域的数据库技术如工程数据库、统计数据库、科学数据库、空间数据库、地理数据库等。 这类数据库在原理上也没有多大的变化，但是它们却与一定的应用相结合，从而加强了系统对有关应用的支撑能力，尤其表如今数据模型、语言、查询方面。 部分研究者认为，随着研究工作的继续深和数据库技术在实践工作中的应用，数据库技术将会更多朝着专门应用领域发展。 数据和数据处理数据（Data）是用于描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的，可存储并具有明确意义的符号，包括数字，文字，图形和声音等.数据处理是指对各种形式的数据进行收集，存储，加工和传播的一系列活动的总和.其目的之一是从大量的，原始的数据中抽取，推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据；目的之二是为了借助计算机技术科学地保存和管理复杂的，大量的数据，以便人们能够方便而充分地利用这些宝贵的信息资源.数据库数据库（DataBase,DB）是存储在计算机辅助存储器中的，有组织的，可共享的相关数据集合.数据库具有如下特性.⑴数据库是具有逻辑关系和确定意义的数据集合.⑵数据库是针对明确的应用目标而设计，建立和加载的.每个数据库都具有一组用户，并为这些用户的应用需求服务.⑶一个数据库反映了客观事物的某些方面，而且需要与客观事物的状态始终保持一致.数据库管理系统及其基本功能数据库管理系统（DataBase Management System,DBMS）是对数据库进行管理的系统软件，它的职能是有效地组织和存储数据，获取和管理数据，接受和完成用户提出的各种数据访问请求.能够支持关系型数据模型的数据库管理系统，称为关系型数据库管理系统（Relational target=_blank>
选择A，需要修改模式与外模式之间的映射
解题说明：
逻辑独立性是为了实现数据库系统的外模式与模式的联系和转换，在外模式与模式之间建立映像，即外模式/模式映像。
有了外模式/模式映像，模式改变时，如增加新的属性、修改属性的类型，只要对外模式/模式的映像做相应的改变，可使外模式保持不变。
则以外模式为依据编写的应用程序就不受影响，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序之间的逻辑独立性，也就是逻辑数据独立性。
扩展资料：
逻辑独立性
用户的应用程序和数据库中的逻辑结构是相互独立的,当数据的逻辑结构发生改变时应用不需要改变. 逻辑独立性存在于外模式和内模式之间。数据的逻辑独立性是指数据与程序的逻辑独立性。
在某个层次上修改模式定义而不影响位于其上一层模式的能力叫做数据独立性.有两个层次的数据独立性：物理独立性和逻辑独立性。
参考资料：逻辑独立性网络百科
标签： 数据库、 Hash算法、 PolarDB、本文地址： https://yihaiquanyi.com/article/fab0f229442eebfff1e0.html
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