Mycat--理论--03--Mycat分片规则概述

Mycat–理论–03–Mycat分片规则概述

1、连续分片

1. 1到11000000,都放到dn1
2. 1000001到2000000,都放到dn2

1.1、优点、缺点

优点

1. 扩容无需迁移数据
2. 范围条件查询消耗资源少

缺点

1. 存在数据热点的可能性
   1. 就是频繁查询的数据，都在一台机器上
2. 并发访问能力受限于单一或少量DataNode

2、离散分片

1. 奇数放到dn1,偶数放到dn2
2. 原理：x%mode

2.1、优点、缺点

优点

1. 并发访问能力增强
   1. 数据存在多个节点上
2. 范围条件查询性能提升

缺点

1. 数据扩容比较困难，涉及到数据迁移问题
2. 数据库连接消耗比较多

3、典型范围查询的场景对比

4、数据分片问题

5、综合类分片（二次分片）

1. 先按范围分片，再按离散分片
2. 好处：
   1. 容易扩容，迁移的数据比较少
   2. 一定程度解决数据热点问题。

6、连续分片规则

1. 自定义数字范围分片
2. 按日期（天）分片
3. 按单月小时分片
4. 自然月分片

6.1、自定义数字范围分片

提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片

 
	# 配置文件名称
	autopartition-long.txt 
	# defaultNode: 超过范围后的默认节点。
	0 





autopartition-long.txt 配置 

# 0-10000000 在0节点
# 所有的节点配置都是从0开始
0-10000000=0
# 10000001-20000000 在1节点
10000001-20000000=1
 

6.2、按日期（天）分片

1. 从开始日期算起，按照天数来分片,例如，从2021-01-01，每10天一个分片
2. 注意事项：
   1. 需要提前将分片规划好，建好，否则有可能日期超出实际配置分片数

	
	yyyy-MM-dd     
	
	2021-01-01      
	      
	10   

6.3、按单月小时分片

1. 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。
2. 注意事项：
   1. 每个月月尾，需要手工清理数据。

 
	24 

6.4、自然月分片

1. 每个自然月一个分片
2. 注意事项：需要提前将分片数规划好，建好，否则有可能日期超出实际配置分片数

 
	
	yyyy-MM-dd 
	
	2014-01-01 

7、离散分片规则

1. 枚举分片
2. 程序指定分区的分片
3. 十进制求模分片
4. 字符串hash分片
5. 一致性哈希分片

7.1、枚举分片

1. 通过在配置文件中配置可能的枚举id，自己配置分片
2. 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

	# 配置文件名称
	partition-hash-int.txt 
	# type默认值为0（0表示Integer，非零表示String）
	0 
	# 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 
	0 
 

partition-hash-int.txt 配置 
10000=0 
10010=1 

7.2、程序指定分区的分片

1. 此规则是程序在运行阶段 自主决定路由到那个分片。
2. 此方法由应用传递参数，显式指定分区号

 

	 
	0
	 
	2 
	 
	8 
	 
	0 

举例：id=05-100000002

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

7.3、十进制求模分片

1. 为对分片字段十进制取模运算
2. 数据分布最均匀

 
	 
	3 

7.4、符串hash分片

1. 截取字符串中的int数值hash分片

 
	# length代表字符串hash求模基数,count分区数,其中length*count=1024
	512  
	2 
	# hash预算位，表示怎么去截取字符串 
	0:2

hash预算位

例1：值"45abc"，hash预算位0:2 ，取其中45进行计算
例2：值"aaaabbb2345"，hash预算位-4:0 ，取其中2345进行计算

7.5、一致性Hash分片

1. 此规则优点在于扩容时迁移数据量比较少，前提
   1. 分片节点比较多
   2. 虚拟节点分配多些。
2. 虚拟节点少
   1. 会造成数据分布不够均匀
3. 分片节点比较少：
   1. 迁移量会比较多

扩容原理图：在node4和node2范围之间，新增节点node5

配置

 
	 
	0
	 
	2
	 
	160 

8、综合类分片规则（本质：先范围，后hash）

1. 范围求模分片
2. 日期范围hash分片
3. 取模范围约束分片
4. ASCII码求模范围约束（字符串）
5. 固定分片hash（二进制）

8.1、范围求模分片

先进行范围分片计算出分片组，组内再求模

1. 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
2. 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。
3. 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。

 
	# 配置文件名称
	partition-range-mod.txt
	# 默认节点
	21 



partition-range-mod.txt
# 0-200M，是一个分片组，这个组内有5个分片节点
0-200M=5 
200M1-400M=1
400M1-600M=4
600M1-800M=4
800M1-1000M=6

8.2、日期范围hash分片

1. 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。
2. 要求日期格式尽量精确些，不然达不到局部均匀的目的

8.3、取模范围约束分片

1. 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。

	# 求模基数，
	256
	# 默认节点
	2 
	# 配置文件名称
	partition-pattern.txt 

partition-pattern.txt

1. id%256后分布的范围是0到255。
2. 我们按照32划分节点，1-32则在节点0，33-64则在节点1。其他类推，如果id非数字，则会分配在defaoultNode中

8.4、ASCII码求模范围约束分片

1. 此种规则类似于取模范围约束
2. 此规则支持数据符号字母取模。

 
	# 求模基数
	256 
	# 截取的位数
	5 
	# 配置文件名称	
	partition-pattern.txt 

 

partition-pattern.txt

举例

假设分片字段code的值为AA01BCSDSD123

1. 截取5位内容为：AA01B
2. 获取每一位的有ASCII码：65,65,8,9,66
3. 求和ASCII码：sum=65+65+8+9+66=213
4. 求模 sum%patternValue=213/256=213

假设我们配置=200-256=12，那么213属于这个范围，也就是code为AA01BCSDSD123的内容在节点12。

8.5、固定分片hash（二进制）

1. 规则类似于十进制的求模运算，区别在于二进制的操作,是取id的二进制低10位，即id二进制&1111111111。
2. 实际效果与求模范围类似。此算法根据二进制则可能会分到连续的分片

 
	# 分片个数列表
	2,1 
	# 分片范围列表
	256,512 

分区长度

默认为最大2^10=1024 ,即最大支持1024分区

约束

1024 = sum((count[i]*length[i]))

举例

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%。

256范围的有2份，512范围的有一份，也就是上面的配置

2,1 
256,512 

9、BucketRule分片规则

预分好16384个桶，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中
每个 物理结点负责一部分桶的管理，当发生节点的增减时，调整桶的分布即可

举例

假设Redis Cluster三个节点A/B/C，则

Node A 包含桶的编号可以为: 0 到 5500.
Node B 包含桶的编号可以为: 5500 到 11000.
Node C包含桶的编号可以为: 11001 到 16384.

预分桶的方案介于"硬Hash"和"一致性Hash"之间，牺牲了一定的灵活性，但相比"一致性Hash"，数据的管理成本大大降低