1.水平分区下的查询

对于简单查询Hibernate Shard可以满足。

水平分区下多库查询是一个挑战。主要存在于以下三种操作：
1） distinct因为需要遍历所有shard分区，并进行合并判断重复记录。
2） order by类似 1）
3） aggregation count，sim，avg等聚合操作先分散到分区执行，再进行汇总。

是不是有点类似于 MapReduce ？ 呵呵。

Hibernate Shard 目前通过 Criteria 接口的实现对 聚合提供了较好的支持， 因为 Criteria 以API接口指定了 Projection 操作，逻辑相对简单。而HQL，原生 SQL 还不支持此类操作。

2. 再分区和虚拟分区

当数据库规模增大，需要调整分区逻辑和数据存储时， 需要再分区。

两种方式：
1）数据库数据迁移其他分区；
2）改变记录和分区映射关系。这两种方式都比较麻烦。尤其“改变记录和分区映射关系”，需要调整 ShardResolutionStrategy.

Hibernate Shard 提供了一种虚拟分区层。当需要调整分区策略时，只需要调整虚拟分区和物理分区映射关系即可。以下是使用虚拟分区时的配置创建过程：

Java代码

Map, Integer> virtualShardMap = new HashMap, Integer>();  
virtualShardMap.put(0, 0);  
virtualShardMap.put(1, 0);  
virtualShardMap.put(2, 1);  
virtualShardMap.put(3, 1);  
ShardedConfiguration shardedConfig =new ShardedConfiguration
(prototypeConfiguration,configurations,strategyFactory,virtualShardMap);  
return shardedConfig.buildShardedSessionFactory();