【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。

相同点

分区（Partitioning）和分桶（Bucketing） 在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术

数据划分的目的：优化查询性能

分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来加速查询，减少全表扫描，提高查询效率。

• 分区：通过将数据分成多个分区，查询时只扫描相关分区。
• 分桶：通过将数据分成多个桶，优化 Join、Group By 等操作，避免大范围的数据 Shuffle。

划分依据

分区和分桶都依赖于某个字段或列来进行数据的划分。

• 分区通常基于某些列的范围（如日期范围）或哈希值进行划分。
• 分桶通常基于某个列的哈希值进行划分，确保数据均匀分布。

提高数据访问效率

无论是分区还是分桶，划分数据的最终目的是减少查询时需要扫描的数据量，从而加速查询。

• 分区通过按字段的范围或哈希划分存储，优化范围查询。
• 分桶通过哈希算法将数据分配到多个桶，优化 Join 和聚合操作。

支持大数据框架中的使用

分区和分桶都可以在大数据框架中使用，如 Hive、Spark 和 Hudi 等。

• 在 Spark 中，可以使用 PARTITIONED BY 来分区，使用 CLUSTERED BY 来分桶。
• 在 Hive 中，也使用类似的语法来创建分区和分桶表。

数据存储方式

分区和分桶都影响数据的物理存储结构，使数据分布更加有序。

• 分区：每个分区通常对应一个文件夹目录（例如按日期、ID 划分），可以轻松进行存储和管理。
• 分桶：每个桶存储在多个文件中，数据会在桶内均匀分布，减少查询时的扫描量。

需要合理选择划分粒度

无论是分区还是分桶，都需要合理选择划分粒度。

• 如果分区数或桶数设置得太多，可能导致 小文件过多，管理和查询变得低效。
• 如果分区数或桶数设置得太少，可能无法充分利用并行度，查询效率也会下降。

增加查询的并行度

通过将数据分成多个分区或桶，分区和分桶都可以增加查询的并行度。

• 在查询时，系统可以并行地处理多个分区或桶，减少了查询时间。

总结

分区（Partitioning）和分桶（Bucketing） 都用于优化查询，减少全表扫描，通过数据的划分提高查询效率、并行度，并且都依赖于某些列的值来进行数据划分。它们的区别在于划分的方式和应用场景，但从优化查询的角度来说，它们的目标是相似的：加速查询，减少不必要的计算和 I/O 操作。

差异点

设计（划分方式）、应用场景、实现方式有一些差异

划分策略

• 分区（Partitioning）：
  1. 数据是 基于某个列的值范围或哈希值 来划分的。
  2. 每个分区通常对应一个 物理目录（例如：/data/year=2022/month=01/），分区的数量通常较少。
  3. 常见应用：时间序列数据、按范围查询的数据（例如按日期、地域等分区）。
• 分桶（Bucketing）：
  1. 数据是 基于某个列的哈希值 来划分的。
  2. 数据被均匀地分配到固定数量的桶（例如 4 个桶），每个桶是一个 文件。
  3. 常见应用：优化 Join、Group By 等操作，减少 Shuffle。

数据存储方式

• 分区：
  1. 数据按照分区列的值范围或哈希值存储在不同的目录中（例如：/year=2025/month=01/）。每个分区是一个独立的物理目录，适合范围查询。
• 分桶：
  1. 数据被均匀地分配到 固定数量的桶文件 中。每个桶通常存储一个 文件（例如：/year/bucket1/），桶内数据是按照哈希排序存储的，适合优化 Join 或聚合操作。

优化的查询类型

• 分区：
  1. 主要用于 范围查询和过滤，例如：
     • 按日期范围查询：SELECT * FROM table WHERE year=2022 AND month=01;
     • 按地域、ID 范围查询等。
  2. 查询时只扫描相关的分区，避免全表扫描。
• 分桶：
  1. 主要用于 优化 Join 和 Group By 操作。
  2. 当两个表按照相同的列进行分桶时，可以 减少 Shuffle 操作，加速 Join 和聚合。
  3. 查询时会扫描所有的桶，但是优化了 Join 过程。

数据管理与维护

• 分区：
  1. 可以直接 删除或插入某个分区，例如删除某一时间段的数据，操作高效。
  2. 分区通常是动态可扩展的（例如，按日期分区，每天新增一个分区）。
• 分桶：
  1. 桶的数量是固定的，如果需要调整桶的数量，可能需要重建桶。
  2. 数据更新时，特别是在 upsert 操作时，可能需要跨桶移动数据，维护成本相对较高。

数据划分的粒度和数量

• 分区：
  1. 分区的数量通常较少，因为每个分区都对应一个物理目录，数量过多会导致大量小文件，影响查询性能。
  2. 合理的分区数和划分粒度需要根据查询的需求来决定。例如，按月分区适用于大规模按日期查询的场景。
• 分桶：
  1. 桶的数量较多，通常分成多个固定数量的桶。例如 4、8、16 个桶，每个桶存储一部分数据，数量过多会导致管理开销。
  2. 每个桶的数据量通常比较均匀，能加速大规模的 Join 和聚合查询。

数据划分的灵活性

• 分区：
  1. 可以灵活选择 分区字段，如日期、地域等，支持 按范围或哈希 划分数据。
  2. 适合分布 不均匀的字段，例如按日期分区，可以避免时间集中在某些区间的问题。
• 分桶：
  1. 只能通过 哈希函数 对指定的列进行划分，划分后的桶数是固定的，不支持动态增减。
  2. 适合分布 均匀的字段，例如 user_id 或者 order_id，哈希值可以较为均匀地分布到桶中。

性能影响

• 分区：
  1. 通过 范围查询 实现高效的数据读取，适合查询条件包含 分区字段 时。
  2. 如果查询条件没有分区字段，会导致性能下降，因为需要扫描所有分区。
• 分桶：
  1. 减少了 Join 时的 Shuffle 开销，但每个桶的查询会增加 小文件的数量，如果桶数过多，可能会造成性能问题。
  2. 分桶更适用于 聚合、Join 等计算密集型的操作。

数据的插入与更新方式

• 分区：
  1. 新数据的插入和删除通常基于 分区字段，可以较为高效地插入到对应的分区。
  2. 更新数据时，通常需要 删除旧分区的数据并插入新数据。
• 分桶：
  1. 分桶的插入通常通过 哈希算法 定位到正确的桶中。更新操作可能会导致 跨桶的插入和删除，特别是在增量更新时。
  2. 写入时需要考虑桶的均衡性，可能需要 重新分桶。

总结

分区（Partitioning） 更适合于 范围查询 和 按时间/ID 等字段划分的数据，它通过将数据划分到多个物理目录来加速范围查询。
分桶（Bucketing） 更适合 Join 和聚合操作，通过将数据均匀分布到多个桶中来减少 Shuffle，提高计算性能，但维护复杂性较高。