第41期：MySQL 哈希分区表

提到分区表，一般按照范围（range）来对数据拆分居多，以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性，不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。

对于哈希分区表，最通俗的方法就是 hash 单个字段，比如下面表 hash_t1（存有500W行记录），按照自增 ID 来做 HASH ，分区数目为 1024 ：

mysql:ytt_new> show create table hash_t1\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: hash_t1
Create Table: CREATE TABLE `hash_t1` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `r1` int DEFAULT NULL,
  `log_date` date DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5000001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
/*!50100 PARTITION BY HASH (`id`)
PARTITIONS 1024 */
1 row in set (0.00 sec)

mysql:ytt_new> select count(*) from hash_t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5000000 |
+----------+
1 row in set (2.43 sec)

表 hash_t1 的分区方式很好理解，按照 ID 来对数据进行 HASH 拆分，也就是按照分区数量求模， 类似于 hash(mod(id,1024)) ，数据分布非常均匀。

mysql:ytt_new> select max(table_rows),min(table_rows) from information_schema.partitions where table_name = 'hash_t1';
+-----------------+-----------------+
| max(table_rows) | min(table_rows) |
+-----------------+-----------------+
|            4883 |            4882 |
+-----------------+-----------------+
1 row in set (0.04 sec)

接下来考虑以下几条 SQL 语句：

SQL 1：select count(*) from hash_t1 where id = 1;

SQL 2：select count(*) from hash_t1 where id in (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15);

SQL 3：select count(*) from hash_t1 where  id <=1；

SQL 4：select count(*) from hash_t1 where id <=15;

SQL 1 和 SQL 2 非常适合检索哈希分区表，SQL 3 和 SQL 4 就不太适合。

SQL 1 的执行计划：对于哈希分区表来说为最优场景，能具体到某单个分区，过滤值为常量。

mysql:ytt_new> explain select count(*) from hash_t1 where id = 8\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: hash_t1
   partitions: p8
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

SQL 2 针对字段 ID 的过滤条件为15个常量组合，具体到15个分区，对比总分区数来讲比例很小，也很优化。不过从执行计划来看，还有优化空间，可以考虑改变分区表的哈希方式，后面介绍。

SQL 2 的执行计划：

mysql:ytt_new> explain select count(*) from hash_t1 where id  in (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: hash_t1
   partitions: p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11,p12,p13,p14,p15
         type: range
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: NULL
         rows: 15
     filtered: 100.00
        Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

SQL 3 、SQL 4 与 SQL 1 、SQL 2 实现的效果一样，不过却要扫描所有分区才能拿到结果。

来同样看下 SQL 3 执行计划：

mysql:ytt_new> explain select count(*) from hash_t1 where  id <=1\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: hash_t1
   partitions: p0,p1,p2，...，p1021,p1022,p1023
...

所以需要注意的是哈希分区表仅限于等值过滤检索，类似对普通表基于哈希索引的检索。

之前我们有看到 SQL 2 扫描了不必要的分区， 那能否减少 SQL 2 扫描的分区数量呢？答案是可以的。

得重新对表数据进行哈希拆分，由需求到定义反着来：

创建一张新表 hash_t2 , 按照 Id div 1024 来分区，每个分区就能严格按照 ID 顺序存放前 1024 个值：

mysql:ytt_new> create table hash_t2 (id bigint unsigned auto_increment primary key, r1 int, log_date date) partition by hash(id div 1024) partitions 1024;
Query OK, 0 rows affected (10.54 sec)

mysql:ytt_new>load data infile '/var/lib/mysql-files/hash_sample.csv' into table hash_t2;
Query OK, 5000000 rows affected (3 min 20.11 sec)
Records: 5000000  Deleted: 0  Skipped: 0  Warnings: 0

来看看效果：此时 SQL 2 可以基于单个分区 p0 来检索数据。

mysql:ytt_new> explain select count(*) from hash_t2 where id in (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: hash_t2
   partitions: p0
         type: range
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: NULL
         rows: 15
     filtered: 100.00
        Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

此外，哈希分区还适合特定的日期类等值查询场景， 分区定义比按照范围要简单，实现效果一样。比如按照日期来检索的 SQL 5 ：

SQL 5： select count(*) from hash_t1 where log_date= '2020-08-05';

创建新表 hash_t3 ，分区字段为 year(log_date) ：

mysql:ytt_new>create table hash_t3 (id bigint unsigned , r1 int,log_date date, key idx_log_date(log_date));
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql:ytt_new>alter table hash_t3 partition by hash(year(log_date)) partitions 11;
Query OK, 0 rows affected (0.32 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql:ytt_new>load data infile '/var/lib/mysql-files/hash_sample.csv' into table hash_t3;
Query OK, 5000000 rows affected (2 min 4.59 sec)
Records: 5000000  Deleted: 0  Skipped: 0  Warnings: 0

定义好新表，来看下 SQL 5 的执行计划： 基于日期的检索也能限定在单个分区。

mysql:ytt_new>explain  select count(*) from hash_t3 where log_date = '2020-08-05'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: hash_t3
   partitions: p7
         type: r
possible_keys: idx_log_date
          key: idx_log_date
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 1405
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

这里用 year 还不够优化，后期随着数据量增加，每个分区的数据会有增长，可以考虑按照 month 来拆分数据。

MySQL 还有一个特殊的哈希分区：不限制输入数据类型的KEY 分区，哈希函数预定义为系统函数 PASSWORD ，定义更加简单，适合主键非整型字段的表。

以上这些都只是考虑查询性能，如果后期分区经常扩容，缩容等，可以考虑线性哈希分区。

线性哈希是一致性哈希在 MySQL 里的具体实现，其目的就是为了解决分区表后期扩缩容性能问题。不过会带来分区数据分布不均匀、出现数据热点、相同 SQL 扫描记录数被放大等新问题。

用一个简单例子来对比下两者的差异：把表 hash_t1 分区数量缩减到10个，总花费时间2分钟46秒：

mysql:ytt_new>alter table hash_t1 coalesce partition 1014;
Query OK, 0 rows affected (2 min 46.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

新建线性哈希表 hash_linear_t1 ，初始分区数目也是 1024 ，同样把分区数目减少到10个。 缩减分区的时间为1分钟28秒，比操作表 hash_t1 时间上少了一半左右。

mysql:ytt_new>create table hash_linear_t1 (id bigint unsigned auto_increment primary key, r1 int,log_date date) partition by linear hash(id) partitions 1024;
Query OK, 0 rows affected (34.13 sec)

mysql:ytt_new>load data infile '/var/lib/mysql-files/hash_sample.csv' into table hash_linear_t1 ;
Query OK, 5000000 rows affected (2 min 7.78 sec)
Records: 5000000  Deleted: 0  Skipped: 0  Warnings: 0

mysql:ytt_new>alter table hash_linear_t1 coalesce partition 1014;
Query OK, 0 rows affected (1 min 28.29 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

来看下两张分区表的数据分布情况：很明显，线性哈希表数据分布不是很均匀，存在严重的数据热点问题。

mysql:ytt_new>select table_rows from information_schema.partitions where table_name = 'hash_t1';
+------------+
| TABLE_ROWS |
+------------+
|     485723 |
|     537704 |
|     523017 |
|     470724 |
|     478982 |
|     512272 |
|     483190 |
|     455829 |
|     520512 |
|     461572 |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql:ytt_new>select table_rows from information_schema.partitions where table_name = 'hash_linear_t1 ';
+------------+
| TABLE_ROWS |
+------------+
|     269443 |
|     340989 |
|     611739 |
|     584321 |
|     566181 |
|     624040 |
|     637801 |
|     688467 |
|     331397 |
|     317695 |
+------------+
10 rows in set (0.01 sec)

本篇介绍了 MySQL 哈希分区表的使用场景以及一些细微差异。切记：哈希分区不能用于范围查询，只能用作等值查询场景。

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