Cassandra数据库通过将数据分成多个分片（shards）来实现水平扩展。数据分片的过程主要包括以下几个步骤：

确定分片键（Shard Key）：分片键是用于确定数据在集群中分布的属性。Cassandra会根据分片键将数据映射到不同的节点上。为了实现良好的性能，建议选择一个具有低基数（即不同值的数量较少）的分片键，以便将数据均匀地分布在集群中。

计算分区数（Partition Count）：Cassandra会根据分片键的哈希值将数据分成多个分区。分区数是集群中节点的数量乘以每个节点上的副本因子（replication factor）。分区数决定了数据在集群中的分布情况。

数据分布：当数据插入到Cassandra时，它会首先根据分片键计算哈希值，然后根据哈希值将数据映射到相应的分区。这个过程会自动进行，无需人工干预。

数据复制：为了提高数据的可用性和容错性，Cassandra会将每个分区在集群中的多个节点上进行复制。副本因子可以根据实际需求进行调整。数据复制的过程也是自动进行的。

查询数据：当查询数据时，Cassandra会根据分片键将查询请求路由到相应的节点。这样可以实现并行查询，从而提高查询性能。

总之，Cassandra数据库通过分片键将数据分成多个分区，并将这些分区分布在集群中的多个节点上。这种分布式架构使得Cassandra具有高可用性、高性能和可扩展性。