MySQL Cluster数据分布和分区

数据分布

• MySQL Cluster自动分区数据表(也可能使用用户自定义分区),将数据分布到分区中.
• 一个数据表被划分到多个Data Node分区中,数据在分区中被”striped”
• 主键的hashing决定哪个分区拥有数据(自动分布)
• 对主键的一部分进行hashing也是可能的(适合sharding和数据局部性)

分区和数据分布

• 如果有两个数据节点(DATA NODE 1和DATA NODE 2),每个数据表都被分到两个分区中.
• subid是主键.对主键subid进行的hashing决定分区.当然对主键的一分部分(part of PK)进行hashing也是可能的.
  -奇数主键(绿色部分)
  -偶数主键(红色部分)

副本(Replicas)

• 为了提供冗余和快速故障转移,分区之间是同步复制的.
• 最常用的是用两个副本(两份数据)
  - 使用1个,2个,3个,4个副本也都是可能的
  - NoOfReplicas=2
• 分区间的同步复制是从主分区(PRIMARY)到辅助分区(SECONDARY)
  - 当有一个变更(下图实体圆心表示变更)发生在P0的时候,它将同步复制到S0
  - 这个变更在事务commit的时候被持久化
  - P0或S0将被更新,或什么都不做
  

数据分布 – 磁盘日志记录(disk logging)

• 数据在commit之后会在主内存中(main memory)
  - 但是改变(changes)是REDO日志记录的(REDO LOGGED),而REDO日志是每N毫秒(推荐1000ms)刷新到磁盘
  • 由TimeBetweenGlobalCheckpoints参数控制
  • 类似innodb-flush-log-at-trx_commit=2

  - 数据同时被checkpoint到磁盘

• 磁盘日志记录使得恢复一个完全失败的cluster成为可能

节点组(Node groups)

• 共享同样数据的节点属于同一个节点组
• 一个节点组包含节点数等于副本数.(下图使用NoOfReplicas=2)
• 两个副本-四个数据节点
  • 四个数据节点-四个分区-两个副本
  • 四个节点和两个副本–>两个节点组
    - 节点组数目 = 总节点数 / 副本数
• 三个副本-三个数据节点
  • 三个数据节点-三个分区
    - 更多的副本,“写”更慢
  • 三个节点和三个副本–>一个节点组(这种方式不常用)
    - 两个副本是惯例
• 副本使用建议
  • 推荐使用两个副本- 性能和可用性是最好的折衷
  • 三个或四个副本写比较慢,使用这种方式部署相对更少
  • “写”成本
    - 1个副本(没冗余): cost X
    - 2个副本: cost 2X
    - 三个副本: cost 3X

验证数据分布

用法:
ndb_desc -c connect_string tbl_name -d db_name [-p]

mysql> select * from ndbtest.tbl;
+---+
| a |
+---+
| 3 |
| 6 |
| 5 |
| 1 |
| 2 |
| 4 |
+---+
6 rows in set (0.01 sec)

mysql>

--本篇文章转自： http://www.360doc.com/content/14/0316/13/9430500_361013842.shtml