Онлайн библиотека PLAM.RU




3.2.3. HASH Partitioning

Выделение разделов HASH используется прежде всего, чтобы гарантировать четкое распределение данных среди предопределенного числа разделов. С диапазоном или выделением разделов списка, Вы должны определить явно, в который раздел данное значение столбца или набор значений столбца должно быть сохранено, с выделением разделов hash MySQL заботится об этом для Вас, и Вы должны только определить значение столбца или выражение, основанное на значении столбца для хэширования и число разделов, на которые должна быть разделена разбитая на разделы таблица.

Чтобы выделять разделы таблицы, использующей выделение разделов HASH, необходимо конкатенировать к инструкции CREATE TABLE предложение PARTITION BY HASH (expr), где expr выражение, которое возвращает целое число. Это может быть просто имя столбца, чей тип является одним из целочисленных типов MySQL. Кроме того, Вы будете, наиболее вероятно, пользоваться предложением PARTITIONS num, где num неотрицательное целое число, представляющее число разделов, на которые таблица должна быть разделена.

Например, следующая инструкция создает таблицу, которая использует хэширование на столбце store_id и разделена на 4 раздела:


CREATE TABLE employees (id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30),

lname VARCHAR(30),

hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',

separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',

job_code INT, store_id INT)

PARTITION BY HASH(store_id) PARTITIONS 4;


Если Вы не включаете предложение PARTITIONS, числом разделов по умолчанию будет 1. Использование ключевого слова PARTITIONS без числа после него приводит к синтаксической ошибке.

Вы можете также использовать выражение SQL, которое возвращает целое число для expr. Например, Вы могли бы выделять разделы, основываясь на годе, в котором служащий был нанят. Это может быть выполнено как показано здесь:


CREATE TABLE employees (id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30),

lname VARCHAR(30),

hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',

separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',

job_code INT, store_id INT)

PARTITION BY HASH(YEAR(hired)) PARTITIONS 4;


Вы можете использовать любое функциональное или другое выражение для expr, которое является допустимым в MySQL, пока это возвращает непостоянное, непроизвольное целочисленное значение. Другими словами, это должно изменяться, но детерминировано. Однако, Вы должны иметь в виду, что это выражение оценено каждый раз, когда строка вставлена или модифицируется (или возможно удалена). Это означает, что очень сложные выражения могут вызывать проблемы эффективности, особенно при выполнении операций (типа пакетных вставок), которые воздействуют на очень многие строки в одно время.

Наиболее эффективная хэш-функция та, которая функционирует на одиночном столбце таблицы, и чье значение увеличивается или уменьшается последовательно со значением столбца, поскольку это учитывает сокращение (pruning) на диапазонах разделов. То есть, выражение изменяется со значением столбца, на котором основано.

Например, если столбец date_col типа DATE, то выражение TO_DAYS(date_col) изменяется непосредственно со значением date_col, потому что для каждого изменения в значении date_col значение выражения изменяется непротиворечивым способом. Дисперсия выражения YEAR(date_col) относительно date_col не так пряма, как TO_DAYS(date_col), потому что не каждое возможное изменение в date_col производит эквивалентное изменение в YEAR(date_col). Даже в этом случае YEAR(date_col) хороший кандидат на хэш-функцию, потому что это изменяется непосредственно с частью date_col, и не имеется никакого возможного изменения в date_col, которое производит непропорциональное изменение в YEAR(date_col).

Посредством контраста, предположите, что Вы имеете столбец int_col типа INT. Теперь рассмотрите выражение POW(5-int_col,3)+6. Это было бы плохим выбором для хэш-функции, потому что изменение в значении int_col не произведет пропорциональное изменение в значении выражения. Изменение значения int_col может производить очень разные изменения в значении выражения. Например, изменение int_col с 5 на 6 производит изменение в значении выражения -1, но при изменении значения int_col с 6 на 7 это будет уже -7.

Другими словами, граф значения столбца против значения выражения более близко следует за прямой строкой по уравнению y=nx, где n некоторая константа, отличная от нуля. Такое выражение лучше подходит для хэширования. Более нелинейный выражение произведет более неравное распределение данных среди разделов.

В теории сокращение также возможно для выражений включающих значение больше, чем одного столбца, но определение того, которые из таких выражений являются подходящими, может быть крайне трудным и отнимающим много времени. По этой причине использование выражений хэширования, включающих много столбцов, не особенно рекомендуется.

Когда используется PARTITION BY HASH, MySQL определяет который раздел num использовать, основываясь на модуле результата функции пользователя. Другими словами, для выражения expr раздел, в котором запись сохранена, представляет собой номер раздела N, где N=MOD(expr, num). Например, предположите, что таблица t1 определена следующим образом, чтобы имела 4 раздела:


CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE)

PARTITION BY HASH(YEAR(col3)) PARTITIONS 4;


Если Вы вставляете в t1 запись с '2005-09-15' в col3, то раздел, в котором это будет сохранено, определен следующим образом:MOD(YEAR('2005-09-01'),4)=MOD(2005,4)=1


MySQL 5.1 также поддерживает вариант HASH partitioning известного как linear hashing (линейное хэширование) , которое использует более сложный алгоритм для определения размещения новых строк, вставленных в разбитую на разделы таблицу.

Функция пользователя оценена каждый раз, когда запись вставлена или модифицируется. Это может также быть в зависимости от обстоятельств, когда записи удалены.

Обратите внимание: если таблица, которая будет разбита на разделы, имеет ключ UNIQUE, то любые столбцы, обеспеченные как параметры к HASH функции пользователя или на KEY column_list, должны быть частью того ключа. Исключительная ситуация: это ограничение не относится к таблицам, использующим NDBCluster.






Главная | Контакты | Нашёл ошибку | Прислать материал | Добавить в избранное

Все материалы представлены для ознакомления и принадлежат их авторам.