GaussDB-哈希分区

GaussDB-哈希分区

哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法，尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时，示例如下：

gaussdb=# CREATE TABLE bmsql_order_line (
    ol_w_id          INTEGER   NOT NULL,
    ol_d_id          INTEGER   NOT NULL,
    ol_o_id          INTEGER   NOT NULL,
    ol_number        INTEGER   NOT NULL,
    ol_i_id          INTEGER   NOT NULL,
    ol_delivery_d    TIMESTAMP,
    ol_amount        DECIMAL(6,2),
    ol_supply_w_id   INTEGER,
    ol_quantity      INTEGER,
    ol_dist_info     CHAR(24)
)
--预先定义100个分区。
PARTITION BY HASH(ol_d_id)
(
    PARTITION p0,
    PARTITION p1,
    PARTITION p2,
    …
    PARTITION p99
);

 

上述例子中，bmsql_order_line表的ol_d_id进行了分区，ol_d_id列是一个identifier性质的属性列，本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分表处理则是一个较为理想的选择。相比其他分区类型，除了预先确保分区键没有过多数据倾斜（某一、某几个值重复度高），只需要指定分区键和分区数即可创建分区，同时还能够确保每个分区的数据均匀，提升了分区表的易用性。

 

更多详情请参考GaussDB 文档中心：https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/24.1.30/productdesc/qlh_03_0001.html