1、分片枚举
通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下:
<tableRule name="sharding-by-intfile">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
<property name="type">0</property>
<property name="defaultNode">0</property>
</function>
partition-hash-int.txt 配置:
10000=
10010=
DEFAULT_NODE=
配置说明:
- columns:标识将要分片的表字段;
- algorithm:分片函数。
其中分片函数配置中:
- mapFile:标识配置文件名称;
- type:默认值为 0,0 表示 Integer,非零表示 String。
所有的节点配置都是从 0 开始, 0 代表节点 1。
/**
* defaultNode 默认节点:小于 0 表示不设置默认节点,大于等于 0 表示设置默认节点
* 默认节点的作用:枚举分片时,如果碰到不识别的枚举值,就让它路由到默认节点
* 如果不配置默认节点(defaultNode 值小于 0 表示不配置默认节点),碰到
* 不识别的枚举值就会报错,
* like this:can’t find datanode for sharding column:column_name val:ffffffff
*/
2、固定分片 hash 算法
本条规则类似于十进制的求模运算,区别在于是二进制的操作,是取 id 的二进制低 10 位,即 id 二进制 &1111111111。
此算法的优点在于如果按照 10 进制取模运算,在连续插入 1-10 时候 1-10 会被分到 1-10 个分片,增大了插入的事务控制难度,而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片,减少插入事务事务控制难度。
<tableRule name="rule1">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>func1</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong">
<property name="partitionCount">2,1</property>
<property name="partitionLength">256,512</property>
</function>
配置说明:
- columns:标识将要分片的表字段;
- algorithm:分片函数;
- partitionCount:分片个数列表;
- partitionLength:分片范围列表。
分区长度:
- 默认为最大 2^n=1024 ,即最大支持 1024 分区。
约束:
- count,length 两个数组的长度必须是一致的;
- 1024 = sum((count[i]*length[i])). count 和 length 两个向量的点积恒等于 1024。
用法例子:
- 本例的分区策略:希望将数据水平分成 3 份,前两份各占 25%,第三份占 50%。(故本例非均匀分区)
// |<———————1024———————————>|
// |<—-256—>|<—-256—>|<———-512————->|
// | partition0 | partition1 | partition2 |
// | 共 2 份,故 count[0]=2 | 共 1 份,故 count[1]=1 |
int[] count = new int[] { , };
int[] length = new int[] { , };
PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);
如果需要平均分配设置:平均分为 4 分片,partitionCount*partitionLength=1024。
<function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong">
<property name="partitionCount"></property>
<property name="partitionLength"></property>
</function>
3、范围约定
此分片适用于,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片。
<tableRule name="auto-sharding-long">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="rang-long" class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
<property name="defaultNode">0</property>
</function>
配置说明:
- columns:标识将要分片的表字段;
- algorithm:分片函数;
rang-long 函数中:
- mapFile 代表配置文件路径;
- defaultNode:超过范围后的默认节点。
所有的节点配置都是从 0 开始,及 0 代表节点 1,此配置非常简单,即预先制定可能的 id 范围到某个分片:
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
-M=
M-M=
M-M=
或
0-10000000=
10000001-20000000=
4、取模
此规则为对分片字段求摸运算。
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMod">
<!-- how many data nodes -->
<property name="count">3</property>
</function>
配置说明:
- columns:标识将要分片的表字段;
- algorithm:分片函数;
此种配置非常明确,即根据 id 进行十进制求模预算,相比固定分片 hash,此种在批量插入时可能存在批量插入单事务插入多数据分片,增大事务一致性难度。
5、按日期(天)分片
此规则为按天分片。
<tableRule name="sharding-by-date">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-date</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
<property name="sEndDate">2014-01-02</property>
<property name="sPartionDay">10</property>
</function>
配置说明:
- columns :标识将要分片的表字段;
- algorithm :分片函数;
- dateFormat :日期格式;
- sBeginDate :开始日期;
- sEndDate:结束日期;
- sPartionDay :分区天数,即默认从开始日期算起,分隔 10 天一个分区。
如果配置了 sEndDate 则代表数据达到了这个日期的分片后后循环从开始分片插入。
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate(“--”));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate(“--”));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate(“--”));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate(“--”));
6、取模范围约束
此种规则是取模运算与范围约束的结合,主要为了后续数据迁移做准备,即可以自主决定取模后数据的节点分布。
<tableRule name="sharding-by-pattern">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-pattern</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByPattern">
<property name="patternValue">256</property>
<property name="defaultNode">2</property>
<property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
</function>
partition-pattern.txt
# id partition range start-end ,data node index
###### first host configuration
-=
-=
-=
-=
######## second host configuration
-=
-=
-=
-=
-=
配置说明:
- columns :标识将要分片的表字段;
- algorithm :分片函数;
- patternValue:即求模基数;
- defaoultNode:默认节点,如果配置了默认,则不会按照求模运算;
- mapFile:配置文件路径。
配置文件中,1-32 即代表 id%256 后分布的范围,如果在 1-32 则在分区 1,其他类推,如果 id 非数据,则会分配在 defaoultNode 默认节点。
String idVal = “”;
Assert.assertEquals(true, == autoPartition.calculate(idVal));
idVal = “a”;
Assert.assertEquals(true, == autoPartition.calculate(idVal));
7、截取数字做 hash 求模范围约束
此种规则类似于取模范围约束,此规则支持数据符号字母取模。
<tableRule name="sharding-by-prefixpattern">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-prefixpattern</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByPrefixPattern">
<property name="patternValue">256</property>
<property name="prefixLength">5</property>
<property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
</function>
partition-pattern.txt
# range start-end ,data node index
# ASCII
# 8-57=0-9 阿拉伯数字
# 64、[email protected]、A-Z
# 97-122=a-z
###### first host configuration
-=
-=
-=
-=
###### second host configuration
-=
-=
-=
-=
-=
配置说明:
- columns :标识将要分片的表字段;
- algorithm :分片函数;
- patternValue:求模基数;
- prefixLength:ASCII 截取的位数;
- mapFile:配置文件路径。
配置文件中,1-32 即代表 id%256 后分布的范围,如果在 1-32 则在分区 1,其他类推。
此种方式类似方式 6,只不过采取的是将列种获取前 prefixLength 位列所有 ASCII 码的和进行求模。
sum%patternValue ,获取的值,在范围内的分片数,
String idVal=“gf89f9a”;
Assert.assertEquals(true, ==autoPartition.calculate(idVal));
idVal=“df99a”;
Assert.assertEquals(true, ==autoPartition.calculate(idVal));
idVal=“dhdf99a”;
Assert.assertEquals(true, ==autoPartition.calculate(idVal));
8、应用指定
此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片。
<tableRule name="sharding-by-substring">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-substring</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-substring" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString">
<property name="startIndex">0</property><!-- zero-based -->
<property name="size">2</property>
<property name="partitionCount">8</property>
<property name="defaultPartition">0</property>
</function>
配置说明:
- columns :标识将要分片的表字段;
- algorithm :分片函数;
此方法为直接根据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递参数,显式指定分区号)。
例如:
id=05-100000002
,在此配置中代表根据 id 中从 startIndex=0,开始,截取 siz=2 位数字即 05,05 就是获取的分区,如果没传默认分配到 defaultPartition。
9、截取数字 hash 解析
此规则是截取字符串中的 int 数值 hash 分片。
<tableRule name="sharding-by-stringhash">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-stringhash" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByString">
<property name="partitionLength">512</property><!-- zero-based -->
<property name="partitionCount">2</property>
<property name="hashSlice">0:2</property>
</function>
配置说明:
- columns :标识将要分片的表字段;
- algorithm :分片函数;
函数中:
- partitionLength:代表字符串;
- hash:求模基数;
- partitionCount:分区数;
- hashSlice :hash 预算位,即根据子字符串中 int 值 hash 运算。0 means str.length(), -1 means str.length()-1。
/**
* “2” -> (0,2)
* “1:2” -> (1,2)
* “1:” -> (1,0)
* “-1:” -> (-1,0)
* “:-1” -> (0,-1)
* “:” -> (0,0)
*/
例子:
String idVal=null;
rule.setPartitionLength("512");
rule.setPartitionCount("2");
rule.init();
rule.setHashSlice("0:2");
// idVal = "0";
// Assert.assertEquals(true, == rule.calculate(idVal));
// idVal = "45a";
// Assert.assertEquals(true, == rule.calculate(idVal));
// last
rule = new PartitionByString();
rule.setPartitionLength("512");
rule.setPartitionCount("2");
rule.init();
//last characters
rule.setHashSlice("-4:0");
idVal = "aaaabbb0000";
Assert.assertEquals(true, == rule.calculate(idVal));
idVal = "aaaabbb2359";
Assert.assertEquals(true, == rule.calculate(idVal));
10、一致性 hash
一致性 hash 预算有效解决了分布式数据的扩容问题。
<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="murmur" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMurmurHash">
<!-- 默认是 0 -->
<property name="seed">0</property>
<!-- 要分片的数据库节点数量,必须指定,否则没法分片 -->
<property name="count">2</property>
<!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟 节点,默认是 160 倍,也就是虚拟节点数是物理节点数的 160 倍 -->
<property name="virtualBucketTimes">160</property>
<!-- 节点的权重,没有指定权重的节点默认是 1。以 properties 文件的格式填写,以从 0 开始到 count-1 的整数值也就是节点索引为 key,以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数,否则以 1 代替 -->
<property name="weightMapFile">weightMapFile</property>
<!-- 用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况,如果指定了这个属性,会把虚拟节点的 murmur hash 值与物理节 点的映射按行输出到这个文件,没有默认值,如果不指定,就不会输出任何东西 -->
<property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
</function>
11、按单月小时拆分
此规则是单月内按照小时拆分,最小粒度是小时,可以一天最多 24 个分片,最少 1 个分片,一个月完后下月从头开始循环。每个月月尾,需要手工清理数据。
<tableRule name="sharding-by-hour">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-hour</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-hour" class="org.opencloudb.route.function.LatestMonthPartion">
<property name="splitOneDay">24</property>
</function>
配置说明:
- columns: 拆分字段,字符串类型(yyyymmddHH);
- splitOneDay : 一天切分的分片数。
LatestMonthPartion partion = new LatestMonthPartion();
partion.setSplitOneDay();
Integer val = partion.calculate("2015020100");
assertTrue(val == );
val = partion.calculate("2015020216");
assertTrue(val == );
val = partion.calculate("2015022823");
assertTrue(val == * + );
Integer[] span = partion.calculateRange("2015020100", "2015022823");
assertTrue(span.length == * + + );
assertTrue(span[] == && span[span.length - ] == * + );
span = partion.calculateRange("2015020100", "2015020123");
assertTrue(span.length == );
assertTrue(span[] == && span[span.length - ] == );
12、范围求模分片
先进行范围分片计算出分片组,组内再求模。
优点可以避免扩容时的数据迁移,又可以一定程度上避免范围分片的热点问题。综合了范围分片和求模分片的优点,分片组内使用求模可以保证组内数据比较均匀,分片组之间是范围分片,可以兼顾范围查询。
最好事先规划好分片的数量,数据扩容时按分片组扩容,则原有分片组的数据不需要迁移。由于分片组内数
据比较均匀,所以分片组内可以避免热点数据问题。
<tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-mod</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="rang-mod" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByRangeMod">
<property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
<property name="defaultNode">21</property>
</function>
配置说明:
- columns :标识将要分片的表字段;
- algorithm :分片函数;
rang-mod 函数中:
- mapFile:代表配置文件路径;
- defaultNode:超过范围后的默认节点顺序号,节点从 0 开始。
partition-range-mod.txt
# 以下配置一个范围代表一个分片组,=号后面的数字代表该分片组所拥有的分片的数量。
# range start-end ,data node group size
-M= //代表有 5 个分片节点
M1-M=
M1-M=
M1-M=
M1-M=
13、日期范围 hash 分片
思想与范围求模一致,当由于日期在取模会有数据集中问题,所以改成 hash 方法。
先根据日期分组,再根据时间 hash 使得短期内数据分布的更均匀。
优点可以避免扩容时的数据迁移,又可以一定程度上避免范围分片的热点问题。要求日期格式尽量精确些,不然达不到局部均匀的目的
<tableRule name="rangeDateHash">
<rule>
<columns>col_date</columns>
<algorithm>range-date-hash</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="range-date-hash" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByRangeDateHash">
<property name="sBeginDate">2014-01-01 00:00:00</property>
<property name="sPartionDay">3</property>
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd HH:mm:ss</property>
<property name="groupPartionSize">6</property>
</function>
- sPartionDay:代表多少天分一个分片;
- groupPartionSize:代表分片组的大小。
14、冷热数据分片
根据日期查询日志数据 冷热数据分布 ,最近 n 个月的到实时交易库查询,超过 n 个月的按照 m 天分片。
<tableRule name="sharding-by-date">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-hotdate</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-hotdate" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByHotDate">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sLastDay">10</property>
<property name="sPartionDay">30</property>
</function>
15、自然月分片
按月份列分区 ,每个自然月一个分片,格式 between 操作解析的范例。
<tableRule name="sharding-by-month">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-month</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-month" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMonth">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
</function>
配置说明:
- columns: 分片字段,字符串类型;
- dateFormat : 日期字符串格式;
- sBeginDate : 开始日期。
PartitionByMonth partition = new PartitionByMonth();
partition.setDateFormat("yyyy-MM-dd");
partition.setsBeginDate("2014-01-01");
partition.init();
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2014-01-01"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2014-01-10"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2014-01-31"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2014-02-01"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2014-02-28"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2014-03-1"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2014-12-31"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2015-01-31"));
Assert.assertEquals(true, == partition.calculate("2015-12-31"));