想象一个真实场景：
一个生产排期表，几百人同时在改。
有人填数据，有人改状态，有人调公式。
很快，就出现了问题：
有人说“我这边点了没反应”有人说“刚改的值怎么又变回去了”还有人直接不敢动了——怕一动就卡为什么一多人 + 一大表，就必卡？其实是因为很多系统，本质上是在“用处理小文件的方式，硬扛大文件”。
具体怎么做的？
当你改一个单元格，后台其实在干这件事：
把整张表（比如10MB）读出来改你那一个格子再把整张表写回去你没看错，是“整张表”。
现在问题来了——
如果是一个人操作，还能勉强撑住。
但如果是几百人同时在改：
相当于几百个人，在同时反复“读整张表 + 写整张表”
结果就是：
服务器 I/O 被打满响应开始排队用户看到的就是：卡、慢、甚至错乱真正的问题，不在“并发”，而在“动得太多”很多人会觉得，这是并发问题。
但更本质的一点是：
你明明只改了一个格子，却让系统动了整张表。这才是性能崩掉的根因。
有没有一种方式：只改“该改的那一小块”？这就是解决问题的关键。
换个角度看这件事——
一张大表，本质上不是“一个东西”，而是很多块拼在一起的：
不同的 Sheet不同的数据区域不同的人在改不同的地方那为什么要“整张一起处理”？
能不能拆开？
把一张大表“拆开来处理”，会发生什么？这就是所谓的“片段机制”（Fragments）。
不用记这个名字，你可以这么理解：
把一张大表，拆成很多小块来管理
比如：
一个 Sheet 是一块或者一个数据区域是一块然后发生了一个很关键的变化
以前是这样：你改 Sheet1 的一个单元格
系统处理：整张表
现在是这样：你改 Sheet1
系统只处理：Sheet1 这一块
其他几十个 Sheet——完全不动
放到“几百人同时编辑”这个场景里，会有什么变化？这个变化其实非常直接：
❌ 原来的情况：每个人操作 → 都在动整张表几百人同时操作 → 系统被拖垮✅ 现在的情况：A 在改 Sheet1B 在改 Sheet5C 在改 Sheet10各自只影响自己的那一块
结果就是：
冲突更少系统压力更分散基本不会出现“所有人一起卡死”这就是为什么，有的系统“越用越卡”，有的不会很多工具在小规模时体验都不错，
但一旦：
数据量上来人数上来差距就会非常明显。
原因其实就一个：
有没有把“大问题拆小来处理”。说点更现实的你在选系统的时候，可能不会去问：
用不用片段机制怎么做 I/O 优化但你一定会遇到这些问题：
能不能支持几十万行数据多人同时用会不会卡高峰期能不能扛住这些问题，背后其实都是同一件事：
系统有没有为“大规模协作”做过设计
最后回到一开始那个问题：
几百人同时编辑一张万行大表，为什么有的系统不卡？答案其实很简单：
因为它没有在“动整张表”，而是在“只动必要的那一部分”。
听起来不复杂，但这一步——
决定了系统能不能真正用在企业里。
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