分片（Sharding）和分区（Partitioning）都是用于分割数据以提高可伸缩性和性能的策略，但它们在不同层面运作，并服务于不同的目的。分片（Sharding）是指将数据集水平分割到多个独立的数据库或服务器（通常称为分片）上，每个分片都作为一个独立的存储节点。分区（Partitioning）涉及在单个数据库内将数据组织成更小、更易管理的段。关键区别在于范围：分片将数据分布在多个系统上，而分区则在一个系统内组织数据。
分区通常基于逻辑规则（例如范围、列表或哈希函数）来分割数据，但所有分区都保留在单个数据库的控制下。例如，一个存储销售记录的表可以按年份进行分区，每个分区存放特定年份的数据。按年份过滤的查询将只扫描相关的分区，从而提高性能，而无需更改应用逻辑。PostgreSQL 或 MySQL 等数据库系统支持原生分区，允许开发人员通过模式定义来管理分区。这种方法简化了维护（例如，通过删除分区来归档旧数据），但无法解决单个服务器的可伸缩性限制。
相比之下，分片通过将数据分散到多台机器上来解决横向扩展问题。例如，用户数据库可以按地理区域进行分片，为北美、欧洲和亚洲设置不同的分片。每个分片独立运行，通常需要应用层逻辑来路由查询（例如，根据用户位置将请求定向到正确的分片）。虽然分片能够处理海量数据集和高流量，但它也引入了复杂性：跨分片的连接效率低下，跨分片的事务需要分布式协调，并且重新平衡分片（例如，由于增长不均衡）可能具有挑战性。MongoDB 等系统自动化了分片的某些方面，但开发人员仍然需要仔细设计分片键以避免热点。
总而言之，分区优化了单个数据库内的数据管理，而分片则通过将数据分布在多个数据库上来扩展系统。分区是性能优化的战术工具；分片是大型分布式系统的战略选择。