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Azure Cosmos DB使用分区键(Partition Key)，来对数据进行水平缩放(Horizon Scale)，缩放后的数据子集被称为逻辑分区(Logical partitions)。在同一个逻辑分区的数据都有相同的分区键(Partition Key)。
举个例子，假设我们对上海市所有的人口数据都保存到CosmosDB中，选择不同的分区键Partition Key，则会产生不同的逻辑分区结果。
1.假设我们按照户籍区县进行分区，因为上海市有19个区县，则会产生19个不同的逻辑分区。
2.假设我们按照性别进行分区，则会产生2个不同的逻辑分区(男性、女性)
3.假设我们按照身份证号码进行分区，因为身份证号码都是唯一的。假设我们有1000条人口数据，则会产生1000个不同的逻辑分区
管理逻辑分区
Azure CosmosDB以透明的方式自动管理逻辑分区在物理分区(物理服务器)上的位置，以满足业务数据的横向扩展和可伸缩性，同时支持性能需求。
随着应用程序的吞吐量和存储要求的提高，Azure Cosmos DB 可移动逻辑分区，以自动在更多的服务器之间分散负载。
Azure Cosmos DB 使用基于哈希的分区在物理分区之间分散逻辑分区。 Azure Cosmos DB 对项的分区键值进行哈希处理。 哈希处理结果确定了物理分区。 然后，Azure Cosmos DB 在物理分区之间均匀分配分区键哈希的键空间。
与访问多个分区的查询相比，访问单个分区中的数据的查询更具成本效益。 只允许针对单个逻辑分区中的项执行事务（在存储过程或触发器中）
选择分区
我们在使用Partition Key分区键时候，需要注意以下几点：
1.单个逻辑分区的存储空间上限为 10GB
2.对每个CosmosDB分区的最小吞吐量为每秒400个Request Unit (RU)。
假设我们对CosmosDB分区的RU设置为500，但是真实的Request吞吐量超过500，则请求将因为RU不足而有限制。请务必选择不会导致应用程序中产生“热点”的分区键
3.请合理选择Azure CosmosDB的分区键，以保证数据平均的分布。平衡数据查询和事务查询，以实现横向扩展
4.我们在选择分区键的时候，尽量保证该分区键可以被作为过滤条件，以提高查询的效率。
避免在所有分区下查询某一条数据，因为没有定义分区键查询效率会非常低下。
