Spark：重新分区与partitionBy之间有什么区别？

Question

有什么区别

df.repartition("countryName", "date")

vs

df.write.partitionBy("countryName", "date")

除了第二个是写数据的时候？

重新分区是否有助于我针对该数据框进行查询？如果仅使用第一个（repartition）而不使用partitionBy，则写入的文件可能无法分区吗？