之前的文章“分而治之”在介绍大表分区时，作者尚未实现不同的分区策略，即只能按指定的分区键进行分区。这次作者完善了一下分区策略，在规划大表分区时可以按Hash或者时间范围进行分区，所以本篇介绍不同的分区策略适用的场景，同时介绍一下表扫描时如何指定从特定分区查询数据。
一、分区策略及其适用场景：
在新建实体模型时，根据数据是否动态增长以及预估数据规模后确定合适的分区策略，另外根据作者虚拟机的配置单分区的记录数在100万内比较合适：
1. 指定键值分区
添加分区键时指定某个实体成员作为分区键，适用于：
- SaaS类应用按租户进行数据分区；
- 基础数据如商品按不同类型进行数据分区；
- 动态数据如结算单按不同账期进行数据分区。
2. 键值Hash分区
添加分区键时指定成员并指定Hash数量作为分区键，适用于基础数据需要分区，且分区的总数可以确定在一定范围内。
3. 时间范围分区
添加分区键时指定时间类型的成员并指定按年、月、日作为分区键，适用于动态增长的数据按时间范围进行分区，最简单的例子是订单按年分区存储。
4. 组合分区
可以添加多个分区键组合分区，如SaaS应用按租户然后按年进行分区。
二、如何从指定分区查询数据：
之前实现的TableScan在扫描表数据时，如果是分区表会依次扫描各个分区，这次作者完善了一下TableScan的实现，在明确知道数据在哪个分区或分区范围内时，可以指定分区谓词，从而从指定的表分区内扫描数据。示例代码如下：
var q = new TableScan<Entities.VehicleState>();
q.Partitions.Equal(t => t.VehicleId, 1); //指定分区谓词1
q.Partitions.Equal(t => t.CreateTime, new DateTime(2019, 6, 29)); //指定分区谓词2
return await q.ToListAsync(); //从指定分区扫描数据
三、小结：
本篇主要介绍了大表分区的策略及其适用场景，Github上的运行时已经更新可测试，如果您有问题或Bug报告，请留言或提交Issue。另外您的关注与点赞将是作者最大的动力，以驱动作者全力以赴完成这个框架。