数据分片是大数据系统中使用的一种技术，用于将大型数据集水平划分为更小、更易于管理的部分，称为分片。每个分片都作为独立的数据库运行，存储在单独的服务器或集群上，从而使系统能够分配存储和处理工作负载。这种方法通过使系统能够处理比单个服务器单独管理更大的数据量和更高的查询吞吐量来解决可伸缩性挑战。当数据增长超出单台机器的容量，或者读/写操作成为瓶颈时，分片尤其有用。
分片通常涉及基于预定义的规则（称为分片键）拆分数据。例如，用户数据库可以按用户 ID 分片，其中所有 ID 以 A-M 开头的用户存储在一个分片中，而 N-Z 存储在另一个分片中。或者，基于哈希的策略可以使用一致的哈希算法将数据映射到分片，从而确保均匀分布。地理分片是另一个示例，其中用户数据按区域（例如，北美、欧洲）进行分区。然后，每个分片都可以独立扩展——向重度使用的分片添加更多服务器可以提高性能，而不会影响其他分片。Apache Cassandra 和 MongoDB 等系统实现了分片，以支持分布式数据存储和高可用性。
但是，分片引入了复杂性。跨分片查询（例如，聚合来自多个分区的数据）需要协调，并且会降低性能。维护跨分片的一致性（例如，处理事务）也具有挑战性。例如，电子商务平台按客户 ID 分片订单数据，可能难以在不查询所有分片的情况下计算全球销售指标。此外，不均匀的数据分布（例如，社交媒体应用程序，其中一个分片拥有大多数活跃用户）可能会产生“热点”。开发人员必须仔细选择分片键并监视数据分布，以避免这些问题。虽然分片并非总是必需的，但它是扩展超出垂直扩展的系统的关键工具。