只是基于原理分析，暂时没有实际的环境。我在想一个问题，如果在同一个表
的数据按主键顺序写入的话，往每个region写数据时是不是会存在一段时间的单机
操作(因为都路由到同一个节点了，因为数据顺序，key也就是顺序的)，要到98M
才分裂，分裂完，又是按顺序进行单机写。这样如何保证分布式写入性能呢??
如果没有特殊设置的话 递增型的写入是只写最后一个region，所以tidb有多种方式处理，如果主键是big int可以用auto_random替换auto_increment，如果是否非big int主键 可以用shard_row_id_bits打散，都不适用时可以考虑hash分区。 上面只是针对表，不使用索引，目前索引还没有好的打散方式，有个shard index限制比较多。相关内容可以 搜索关键字
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表的打散分聚簇表和非聚簇表，如果是非聚簇的，主键就是自增字段，使用auto_random。如果是聚簇表，看主键类型，创建表的时候按规则打散，官方文档和课程里都有详细方法
我想我说的就是聚簇表的场景，如这一批数据写入
[1, “aaa”, 18] → key=t1_row1
[2, “aaa2”, 10] → key=t1_row2
…
[10000, “aaa10000”,1000] → key=t1_row10000
如果打散的话，想要范围查询，查500-600的数据那效率低了， 不打散的话，按上面提的疑问，这个就一直往一个region里写了。疑问主要在这里。
明白你得意思了。tidb相对于关系型数据库最大的优势是并发，所以按hash去打散，比范围的性能要好，查询下推到tikv是并发查询的，从多个tikv里查询出来结果，比一个tikv的查询出结果，是要快的，比如 500-600区间的直方图占比的数据很大，一个值就占用一个region，那么就会有100个region参与这次范围扫描，等于100个tikv（理想情况）参与扫描，是要比单个tikv要快的。 这个要跟关系型数据库的分区表区分开来
我这么理解是否正确？
其实这个并没有两全的方法
1）要么顺序数据写入一个region，这个写入没hash打散写入性能好。但这个
在范围查询时是由优势的
2）打散的方式写入，保证写入的性能，批量查询时，通过分布式并发的优势
来弥补缺少数据没集中在一起，需要多次查询的情况
是的 
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