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Storage Buckets API 实验室 使用教程
步骤 1 选择分区策略
在页面顶部的策略选择区域，点击选择您想要实验的分区策略。系统提供四种选项：哈希分区、范围分区、列表分区和无分区。 建议初学者先选择"无分区"作为基准，然后依次切换到其他策略进行对比观察。每种策略的说明文字会随选择高亮显示， 帮助您快速理解当前策略的核心逻辑。
步骤 2 调节实验参数
通过页面提供的滑块和下拉菜单调节实验参数。分区数量可选择2、8或20个分区，分区越多越能体现哈希分区的均匀性优势； 数据总量可选择1K、50K或100K条记录，大数据量下性能差异更为明显；倾斜因子控制数据分布的均匀程度， 选择"严重倾斜"可以观察到数据集中到少数分区时的性能退化现象。参数调节后点击"生成数据"按钮即可开始实验。
步骤 3 观察数据分布
数据生成后，页面中部的可视化区域会以柱状图形式展示各分区桶的数据量。仔细观察不同策略下的分布形态：哈希分区在均匀数据下 应呈现近似水平的分布；范围分区则会按照键值区间呈现阶梯状分布；列表分区的分布取决于分类规则的定义；严重倾斜模式下会明显看到 某些分区的数据量远超其他分区。鼠标悬停在柱状图上可以查看每个分区的精确数据量。
步骤 4 执行性能测试
点击"执行查询测试"按钮，系统将依次执行点查询、范围查询和全扫描三种操作。每种查询会在当前分区配置下重复执行多次以确保 结果的稳定性。测试过程中请勿切换页面或进行其他操作，以免影响计时精度。测试完成后，页面下方的性能对比图表会自动更新， 展示三种查询在当前分区策略下的耗时数据。
步骤 5 分析统计结果
性能测试完成后，页面底部的统计面板会展示六项关键指标。重点关注倾斜指数（基尼系数），该值越接近0表示数据分布 越均匀，越接近1则表示倾斜越严重。热点风险评分反映了数据集中到少数分区的风险程度，评分越高需要越警惕。 将不同策略下的统计结果进行横向对比，可以得出针对特定查询模式的最优分区方案。
步骤 6 多轮对比实验
建议针对同一组参数切换不同分区策略进行多轮对比，或固定分区策略改变数据量和倾斜因子来观察参数敏感性。通过系统的多轮实验， 您将能够建立对 Storage Buckets API 分区机制的深刻理解，并在实际项目中做出更加合理的架构决策。实验数据可通过浏览器 开发者工具导出，便于后续分析和团队分享。