【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。