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可变分区是一种动态分区方式，存储空间的划分是在作业装入时进行的，故分区的个数是可以变的，分区的大小刚好等于作业的大小。
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引入可变分区方法，使主存分配有较大的灵活性，也提高了主存的利用率。但是可变分区会引起碎片的产生。解决碎片的方法是拼接（或称紧凑），即向一个方向（如向低地址端）移动已分配的作业，使那些零散的小空闲区在另一方向连成一片。分区的拼接技术一方面要求能够对作业进行重定位，另一方面系统在拼接时要耗费较多的时间。
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系统利用空闲分区表来管理主存中的空闲分区，请求和释放分区可以采用最佳适应算法、最差适应算法、首次适应算法和循环首次适应算法4种分配策略进行主存分配。
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（1）最佳适应算法。假设系统中有X1，X2，X3，…，Xi，…，Xn个空闲区（自由区），每当用户申请一个空间时，将从这n个空闲区中找到一个最接近用户需求的分区。这种算法能保留较大的空白区。但缺点是空闲区不可能刚好等于用户要求的区，所以必然要将一个分区一分为二。随着系统不断地分配和释放空间，可能会使产生的小分区小到无法再继续分配，这样的无用小分区称为外碎片。
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（2）最差适应算法。接到主存申请时，系统总是将用户作业装入最大的空闲区。这种算法将一个最大的分区一分为二，所以剩下的空闲区通常也较大，不容易产生外碎片。
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（3）首次适应算法。每当用户作业申请一个空间时，系统总是从主存的低地址开始选择一个能装入作业的空白区。当用户释放空间时，该算法更易实现相邻的空白区合并。
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（4）循环首次适应算法。与首次适应算法的不同之处是，每次分配都是从刚分配的空闲区开始寻找一个能满足用户要求的空闲区。
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现在，数据量的增加已经使得数据不可以仅在单一的计算机系统中存储（分布式的应用），尤其是为了保证数据的可靠性，有时需要复制备份。同时，为了一些规模性的操作（比如负载平衡）或者考虑到一些动态因素的影响（存储结点的改变），在设计中就要考虑“分区”的概念。
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（1）内存缓存：缓存技术可以看成一种分区。内存中的数据库系统将使用频率最高的数据复制到缓存中，加快了数据给用户传递的速度，同时也大大减轻了数据库服务器的负担。在分布式缓存中，缓存由很多带有分配好一定内存的进程组成，它们能够放置到不同的机器上并且可以通过配置进行应用。它的协议可以在不同的编程语言中实现，同时在用户的应用中提供了简单的键值存储API。它通过将键值哈希散列到缓存中来存储对象。
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（2）集群：数据库服务器集群在为用户提供服务时的透明性（用户感觉数据像是在同一个地方），是另外一个对数据进行分区的方法。然而，这种方法虽然能在某种程度上扩展系统数据持久层，可是集群本身的特性却仅仅应用在了数据库管理系统的顶层，而并未在分布式最初的设计中得到应用。
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（3）读写分离：指定一台或多台主服务器，所有或部分的写操作被送至此，同时再设一定数量的副本服务器用以满足读请求。如果主服务器向至少一个用户异步复制数据，这是没有写延迟的，可如果主服务器在向最后一个用户写数据还没完成的时候就崩溃了，那么写操作将是无效的；如果主服务器向用户同步复制数据，这是有延迟的，这种更新不会丢失，但读请求却不能送达副本服务器。如果对一致性要求很高的话，无法避免进一步的写延迟。在这种情况下，如果主服务器崩溃了，那么有最新的数据的副本服务器将会成为新的主服务器。这种模型（主／从模型）在读写率很高的时候工作得很好。
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（4）范围分割技术／分片（sharding）：指对数据按照如下方式进行分区操作，即对数据的请求和更新在同一个结点上，并且对于分布在不同服务器上的数据存储和下载的量大致相同。从可靠性和负载平衡的观点看，数据的碎片也是需要被复制的，并且允许它们被写入主服务器的副本中和所有需要维护数据分区的副本服务器中。而为了做到这一点，需要在分区和存储结点之间做一个映射。这个映射是动态还是静态取决于用户的应用、主服务器的“映射服务／组件”以及网络中用户应用于网络结点之间的基础结构。在分区场景中，关键在于如何将数据库中的对象映射到服务器上。通常的方法是哈希散列法。
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简单而言，一个进程就是一个正在运行的程序。一般来说，一个进程至少应该包括以下几个方面的内容。
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.相应的程序：进程既然是一个正在运行的程序，当然需要有相应程序的代码和数据。
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.CPU上下文：指程序在运行时，CPU中各种寄存器的当前值，包括：程序计数器，用于记录将要取出的指令的地址；程序状态字，用于记录处理器的运行状态信息；通用寄存器，用于存放数据或地址；段寄存器，用于存放程序中各个段的地址；栈指针寄存器，用于记录栈顶的当前位置。
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.一组系统资源：包括操作系统用来管理进程的数据结构、进程的内存地址空间、进程正在使用的文件等。
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（1）动态性。进程是一个正在运行的程序，而程序的运行状态是在不断地变化的。例如，当一个程序在运行的时候，每执行完一条指令，PC寄存器的值就会增加，指向下一条即将执行的指令。而CPU中用来存放数据和地址的那些通用寄存器，它们的值肯定也不断地变化。另外，堆和栈的内容也在不断地变化，每当发生一次函数调用时，就会在栈中分配一块空间，用来存放此次函数调用的参数和局部变量。而当函数调用结束后，这块栈空间就会被释放掉。
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（2）独立性。一个进程是一个独立的实体，是计算机系统资源的使用单位。每个进程都有自己的运行上下文和内部状态，在它运行的时候独立于其他的进程。
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（3）并发性。从宏观上来看，在系统中同时有多个进程存在，它们相互独立地运行。
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下图表示四个进程A、B、C、D在系统中并发地运行。从中可以看出，虽然从宏观上来说，这四个进程都是在系统中运行，但从微观上来看，在任何一个特定的时刻，只有一个进程在CPU上运行。从时间上来看，开始是进程A在运行，然后是进程B在运行，然后是进程C和进程D。接下来又轮到了进程A去运行。因此，在单CPU的情形下，所谓的并发性，指的是宏观上并发运行，而微观上还是顺序运行，各个进程轮流去使用CPU资源。
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在具体实现上，以CPU中的程序计数器PC为例，真正物理上的PC寄存器只有一个。当四个进程在轮流执行时，PC取值的运动轨迹是先在进程A内部流动，然后再到进程B的内部流动，再到进程C和D。从进程的独立性角度来说，每个进程都有“自己”独立的PC寄存器，即逻辑上的PC寄存器，它们的取值相互独立、互不影响。所谓的逻辑PC，其实就是一个内存变量。例如，在上图中，当进程A要执行的时候，就把A的逻辑PC的值拷贝到物理PC中，然后开始运行。当轮到B运行的时候，先把物理PC的当前值保存到A的逻辑PC中，然后再把B的逻辑PC的值装入到物理PC中，即可运行。这样就实现了各个进程的轮流运行。
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除了CPU，内存也是影响系统性能的最常见的瓶颈之一。看系统内存是否够用的一个重要参考就是分页文件的数目，分页文件是硬盘上的真实文件，当操作系统缺少物理内存时，它就会把内存中的数据挪到分页文件中去，如果单位时间内此类文件使用频繁（每秒个数大于5）,那就应该考虑增加内存。具体考察内存的性能的参数包括内存利用率、物理内存和虚拟内存的大小。
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如上所示，2026表示系统总内存、1958表示系统使用的内存、67表示系统剩余内存，当剩余内存低于总内存的10%时视为异常。
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