水平分割

分散データベースで、1つの表を行の単位で分割し、別々のサイトに配置する表の分散の方法。例えば顧客の表を地域ごとの行に分けて、各地域のサイトに置く。各サイトは自分の担当のデータを速く処理でき、分割した表の和をとれば元の表に戻せる。

テーブルの行を条件に基づいて複数のフラグメント（断片）に分割する分散データベースの手法。例えば地域ごとに顧客データを分割する。各フラグメントは異なるサイトに配置できる。

分散データベースで、1つの表を行の単位で分割し、別々のサイトに配置する表の分散の方法。例えば顧客の表を地域ごとの行に分けて、各地域のサイトに置く。各サイトは自分の担当のデータを速く処理でき、分割した表の和をとれば元の表に戻せる。

分散データベースで表を分散させる方法の一つで、表を行の単位で、地域や部門などの条件に基づいて複数の断片に分け、それぞれを別のサイトに配置すること。各サイトは自分に関係する行だけを持つため、局所的な処理が速くなる。元の表は各断片の和で復元できる。

分散データベースで、表の列を利用のされ方に応じて分け、複数の断片として別々のサイトに配置する表の分散の方法。元の表に戻せるよう、各断片には主キーの列を含め、主キーで結合して再構成する。よく使う列だけを手元に置けるが、分けた列を同時に使う処理ではサイトをまたぐ結合が必要になる。

行の追加・更新・削除を繰り返すうちに生じた、表や索引の格納領域の断片化や、行の移動（あふれ）を解消して、データを物理的に詰め直す作業。空き領域が回収され、順次読みや索引の探索で読むページ数が減るのでアクセス性能が戻る。実行中は対象の表が使えないか制約を受けるので、業務の少ない時間帯に計画的に行う。

1つのデータベースのデータを、シャードキー（顧客IDなど）の値の範囲やハッシュ値で複数のサーバ（シャード）に水平分割して格納すること。書込みも含めて処理をサーバ間に分散でき、サーバを増やして性能と容量を伸ばせる。複数のシャードにまたがる結合やトランザクションは難しくなり、データの偏り（ホットスポット）やシャードの追加時の再配置にも対処が要る。

分散データベースで、複数のサイトに置かれた表やその断片を対象にする問合せ。利用者は表の所在を意識せずに問い合わせられ（位置透過性）、DBMSが問合せを各サイトの処理に分けて実行し結果をまとめる。サイト間の通信量が性能を大きく左右するので、結合に必要な列だけを先に送って相手側で絞り込む準結合（セミジョイン）などで転送量を減らす。

主記憶や磁気ディスクで領域の割当てと解放を繰り返すうちに、空き領域が小さく分断されて散らばる現象。断片化ともいう。空き容量の合計は足りていても連続した大きな領域を確保できなくなり、ディスクではファイルが不連続に置かれてアクセスが遅くなる。主記憶ではコンパクション、ディスクではデフラグメンテーションで解消する。

分散データベースや分散ファイルシステムで、サーバから取得したデータの複製をクライアントの側に一時的に保持しておく仕組み。同じデータへの再アクセスを手元で処理できるので、応答が速くなり、通信量とサーバの負荷も減る。サーバの側でデータが更新されたときに、複製との一貫性をどう保つかが課題となる。