MySQL之KEY分区引发的血案

MySQL之KEY分区引发的血案,第1张

业务表tb_image部分数据如下所示,其中id唯一,image_no不唯一。image_no表示每个文件的编号,每个文件在业务系统中会生成若干个文件,每个文件的唯一ID就是字段id:

业务表tb_image的一些情况如下:

根据上面对业务的分析,分库分表完全没有必要。单库分表的话,由于要根据image_no和id查询,所以,一种方案是冗余分表(即一份数据以image_no为分片键保存,另一份数据以id为分片键保存);另一种方案是只以image_no为分片键,而基于id的查询需求,业务层进行结果归并或者引入第三方中间件。

考虑到单库分表比较复杂,所以决定使用分区特性,而且容量评估分区表方案128个分区(每个分区数据量kw级别)完全能保证业务至少稳定运行15年(图中橙色部分是比较贴合自身业务实际增长情况):

另外,由于RANGE, LIST, HASH分区都不支持VARCHAR列,所以决定采用KEY分区,官方介绍它的原理是以MySQL内置hash算法然后对分区数取模。

选定分片键为image_no,并且决定分区数为128后,就要灌入数据进行可行性和性能测试了。分区数选择128的原因是:11亿/1kw=110≈128,另外程序员情节,喜欢用2的N次方,你懂的。然而, 这个分区数128就是一切噩梦的开始

我尝试先插入10w数据到128个分区中,插入后,让我惊讶的现象出现了: 所有奇数编号分区(p1, p3, p5, ... , p2n-1)中居然没有一条数据 ,同时,任何一个偶数编号分区却有很多的数据,而且还不是很均匀。如下图所示:

说明 :奇数编号分区的ibd文件大小都是112k,这是创建分区表时初始化大小,实际并没有任何数据。我们可以通过SQL: select partition_name, partition_expression, table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name='image_subpart'验证,其部分结果如下图所示:

难道10w条数据还不够说明问题?平均下来每个分区可是有近800条数据!好吧,来点猛的:我再插入990w条数据,总计1kw数据。结果还是一样,奇数编号分区没有数据,偶数编号都有分区。

我们再来回想一下KEY分区的原理: 通过MySQL内置hash算法对分片键计算hash值后再对分区数取模 。这个原理也可以从MySQL官网找到,请戳链接: 22.2.5 KEY Partitioning: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/partitioning-key.html ,截取原文如下:

这个世界上不会有这么渣渣的hash算法吧? 随便写个什么算法也不至于这么不均匀吧?这时候我怀疑是否有一些什么配置引起的。但是 show variables 中并没有任何与partition相关的变量。

这个时候,一万匹马奔腾而过。会不会是文档和源码不同步导致的?好吧,看MySQL的源码,毕竟, 源码才是最接近真相的地方 。KEY分区相关源码在文件 sql_partition.cc 中,笔者截取部分关键源码,如下所示,初略观察,并没有什么不妥,先计算分区字段的hash值然后对分区数取模:

怀着绝望的心情,请出搜索引擎搜索:"KEY分区数据不均匀",搜索结果中的CSDN论坛( https://bbs.csdn.net/topics/390857704 )里有个民间高手 华夏小卒 回答如下:

这个时候,又是一万匹马奔腾而过。不过F**K的同时,心里也是有点小激动,因为可能找到解决办法了(虽然还不知道MySQL内置hash算法为毛会这样),最后笔者再次对KEY分区测试并总结如下:

如下图所示,是笔者把分区数调整为127并插入100w数据后的情况,通过SQL证明每个分区的数据量几乎一样:

MySQL的KEY分区这么大的使用陷阱,居然在官方上没有任何说明,这让笔者感到非常震惊。笔者还尝试Google搜索 mysql partition key uneven ,也有很多结果,例如 stackoverflow:https://stackoverflow.com/questions/38454354/mysql-uneven-distribution-of-data-into-partitions-when-using-key-partitioning ,此外还有MySQL bug: Bug #72428 Partition by KEY() results in uneven data distribution

正在看此文并有很强烈兴趣的同学,可以尝试更深入这个问题。笔者接下来也会找个时间,根据MySQL源码深入挖掘其hash算法的实现为什么对分区数如此敏感。

mysql数据库KEY分区用法

按照KEY进行分区类似于按照HASH分区,除了HASH分区使用的用户定义的表达式,而KEY分区的

哈希函数是由MySQL

服务器提供。MySQL

簇(Cluster)使用函数MD5()来实现KEY分区对于使用其他存储引擎的表,服务器使用其自己内部的

哈希函数,这些函数是基于与PASSWORD()一样的运算法则。

“CREATE

TABLE

...

PARTITION

BY

KEY”的语法规则类似于创建一个通过HASH分区的表的规则。它们唯一的区别在于使用的关键字是KEY而不是HASH,并且KEY分区只采用一个或多个列名的一个列表。

通过线性KEY分割一个表也是可能的。下面是一个简单的例子:

CREATE

TABLE

tk

(

col1

INT

NOT

NULL,

col2

CHAR(5),

col3

DATE

)

PARTITION

BY

LINEAR

KEY

(col1)

PARTITIONS

3

在KEY分区中使用关键字LINEAR和在HASH分区中使用具有同样的作用,分区的编号是通过2的幂(powers-of-two)算法得到,而不是通过模数算法。


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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/8645188.html

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