常见的数据分片有：哈希分片和范围分片
用图进行分析，图画的实在是不咋地：
可以将上图看成是一个二级映射关系：
key-partition映射：将数据记录映射到数据分片空间，特点：多对一的映射关系
partition-machine映射：将数据分片映射到物理机器中 特点：多对一的映射关系
哈希分片和范围分片都可以映射到上面画的这个抽象模型中，哈希分片：采用 哈希函数来建立key-partition映射关系，支持 点查询（根据某条记录的主键可以获得记录内容），但是它无法支持范围查询。
范围分片：既支持点查询 ，也支持范围查询（指定记录的主键范围内一次读取多条满足条件的数据），向支持范围查询的系统就有 Google的BigTable 系统。
通过哈希函数来进行数据分片比较常见：其中最为常见的三种：
1.Round Robin（哈希取模法）
H(key)=hash(key)mod K
K
优点：实现起来非常简单。
缺点：缺乏灵活性。
一旦新增一个物理机到分布式存储系统，此时哈希函数就变成了：
H(key)=hash(key)mod (K+1)
为什么缺乏灵活性：
从上面的模型图中我们可以看到 Round robin 是将物理机和数据分片两个功能 合二为一了，这样造成的结果就是一个物理机对应一个数据分片，这样 key-partition和partition-machine映射也成为一体 ，都由同一个哈希函数来承担， 造成机器个数 K 出现在 映射函数，过度的紧密耦合。只要机器个数变动了，哈希函数也会 跟着变动。
2.虚拟桶（Virtual Buckets）
如上图所示，在待存储记录和物理机之间引入了虚拟桶层，所有记录先通过哈希函数映射到对应的虚拟桶，记录和虚拟桶的映射关系：多对一，
第二层映射是 虚拟桶到物理机之间的映射：多对一。 其具体实现方式通过查表来实现，通过内存表来管理这层关系 。
对照第一个图的抽象模型可以看出，虚拟桶层就是对应的 “数据分片” 层，key-partition映射采用哈希函数，而partition-machine 映射采用表格管理来实现。
优点：具有较强的灵活性。
3.一致性哈希算法
《数据分片与数据路由 》（二）...
