数据系统分区设计 - 分区与二级索引
目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单，都是通过K访问记录，自然可根据K确定分区，并将读写请求路由到负责该K的分区。
但若涉及二级索引，就很复杂。二级索引通常并不能唯一标识一条记录，而是一种加速特定值的查询，如查询用户JavaEdge的所有操作，查找包含词语 java 的所有博客等。
许多KV存储（如HBase）为了减少实现复杂度而放弃二级索引，但一些（如 Riak）已开始支持它们，二级索引也是 Solr 和 ES 等搜索服务器的根本。
二级索引的主要挑战是不能整齐地映射到分区。有两种方案支持对二级索引进行分区：
- 基于文档的分区（document-based）
- 基于关键词（term-based）的分区
3.1 基于文档的二级索引进行分区
二手车销售网（如图-4）。 每个列表都有个唯一的文档ID，以此对DB进行分区，如分区0 中的ID 0~499，分区1中的 ID 500~999。
用户搜车，可按颜色和厂商过滤，所以需要在颜色和厂商设置二级索引（在文档DB中这些是字段（field），关系DB中这些是列（column））。每当将一辆红色汽车添加到DB，DB分区都会自动将其添加到索引条目 color:red 的文档ID列表。
这种索引方法中，每个分区完全独立，各自维护自己的二级索引，且只负责自己分区内的文档，而不关心其他分区的数据。每当需要写DB（添加，删除或更新文档），只需处理包含你正在编写的目标文档ID的分区。因此，文档分区索引也被称为本地索引，而非全局索引。
但读时注意：除非对文档ID特别处理，否则不太可能将所有特定颜色或品牌的汽车放在同一分区。图-4中，红车出现在分区0、1。因此，若搜索红车，就需将查询发送到所有分区，然后合并所有返回的结果。
这种查询分区DB的方法有时称为分散/聚集（scatter/gather），显然这种二级索引的查询代价高昂。即使并行查询分区，分散/聚集也容易导致尾部读延迟显著放大。但它依旧被广泛使用：MongoDB，Cassandra，ES都直至基于文档分区的二级索引。大多DB供应商建议用户自己构建合适的分区方案，尽量由单个分区满足二级索引查询，但这并不总是可行，尤其是当查询中使用多个二级索引时（例如同时需按颜色、制造商两个条件查询）。
3.2 基于词条(Term)的二级索引分区
可对所有的数据构建全局索引，而非每个分区维护自己的二级索引（本地索引）。为避免成为瓶颈，不能将全局索引存储在一个节点，否则就破坏了设置分区均衡的目的。所以，全局索引也必须分区，但可以采用与K不同的分区策略。
如图-5，所有数据分区的红车收录在索引color:red，而索引本身也是分区的，如从 a 到 r 开始的颜色在分区 0，s 到 z 分区 1。类似的，汽车制造商的索引也被分区（两个分区的边界分别是 f、 h）。
这种索引称为 词条分区（term-partitioned），以待寻找的关键词本身作为索引。如颜色：color:red。关键词（Term）这个名称源于全文索引（一种特殊的二级索引），term指文档中出现的所有单词集合。
可直接通过 关键词 本身来全局划分索引，或对其hash。根据关键词本身分区对范围扫描很有用（如对数值类的属性，e.g. 车报价），而对关键词hash分区可更均匀划分分区。
全局的词条分区 V.S 文档分区索引
- 它使读更高效，即无需分散 / 收集对所有分区都执行一遍查询。相反，客户端只需向含词条的分区发出读请求
- 全局索引的缺点，写速度较慢且复杂，因为单个文档的更新是，可能影响多个二级索引，而二级索引的分区可能位于不同分区或不同节点，
理想情况下，索引应时刻保持最新，即写入的每个数据要立即反映在最新的索引。但对词条分区，这需要跨分区的分布式事务，写入速度将受到极大影响，所以现有 DB 都不支持同步更新二级索引。
实践中，对全局二级索引的更新都是异步（即若在写入后马上读索引，则更新可能尚未反映在索引中）。