关于PolarDB-X拆分函数问题。

场景1：

CREATE FUNCTION RANGE_HASH(leftCol1, rightCol1, leftCol2, rightCol2, leftN) RETURNS INT BEGIN DECLARE hash INT DEFAULT 0 DECLARE i INT DEFAULT (BINARY_INT_PART(RAND(), 1) % (rightCol2 - leftCol1 + 1)) WHILE i <= BINARY_INT_PART(RAND(), leftCol2 - leftCol1) DO SET hash = hash * 10 + (leftCol1 + i) % rightCol2 SET i = i + 1 END WHILE RETURN hash END

将其中leftCol1、rightCol1、leftCol2、rightCol2、leftN这几个参数的类型改为varchar(100)或者varchar(200)或者其他可以存储的类型。然后根据这个函数对数据进行分片。可以用一个示例来说明如何使用：

-- 将分片函数加入到customer表中

ALTER TABLE customer ADD COLUMN range_hash_column INT; ALTER TABLE customer ADD FUNCTION range_hash_function(varchar(100)) RETURNS INT;

-- 分片函数示例

SELECT range_hash_function('customer_id');

-- 返回0，因为根据规则这里应该存储在历史评论表中

SELECT range_hash_function('id');

-- 返回5，因为这是第5条分片，历史评论表中最大的分片编号为10

-- 查询的示例

SELECT * FROM customer WHERE range_hash_column BETWEEN 0 AND 10;

-- 返回id和range_hash_column都小于等于5的所有记录

场景2：

-- 自定义分片函数

CREATE FUNCTION split_by_column(table_name, column_name, column_number, output_table_name, partition_number INT) RETURNS VOID BEGIN DECLARE split_count INT DEFAULT 1 DECLARE target_table_name VARCHAR(255) DEFAULT table_name DECLARE insert_statement TEXT DEFAULT 'INSERT INTO ' || output_table_name

【回答】

• 场景1中，可以将RANGE_HASH函数的参数改为N，这样就可以填写多个列了。

• 场景2中，可以通过自定义分片函数来实现，具体实现方式： 1、先查询出所有符合条件的内容ID， 2、对于每个内容ID，再查询出该内容的历史评论数量，将其存储到一个列表中。

注： 在查询时，先根据内容ID查询出该内容在历史评论表中的位置，然后再查询该位置之后的评论数量即可。可以使用PolarDB-X中的API来实现该功能。

PolarDB-X支持自定义分片函数，可以根据您的具体业务需求，实现更灵活的数据分片方案。

对于场景1，您可以使用RANGE_HASH函数进行数据分片。但由于RANGE_HASH函数只支持两个列作为分片键，无法满足需求，您可以考虑使用HASH函数自定义分片函数。具体实现方法如下：

在创建表时，定义分片键为会员ID，同时创建一个额外的列用于存储HASH值。 CREATE TABLE order_table ( order_id varchar(20) NOT NULL COMMENT '订单ID', order_no varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单号', user_id int NOT NULL COMMENT '会员ID', hash_val int NOT NULL COMMENT 'HASH值', PRIMARY KEY (order_id, order_no, user_id) ) shardkey=user_id,shardtype=hash; 在插入数据时，使用HASH函数计算会员ID的HASH值，并将HASH值存储到hash_val列中。 INSERT INTO order_table (order_id, order_no, user_id, hash_val) VALUES ('123456', 'abcde', 10001, abs(hash(10001)) % 1024); 在查询数据时，根据会员ID计算HASH值，然后根据HASH值查找对应的分片。 SELECT * FROM order_table WHERE user_id = 10001 AND hash_val = abs(hash(10001)) % 1024; 对于场景2，您可以使用自定义分片函数进行实现。具体实现方法如下：

创建内容评论表和历史评论表，定义分片键为内容ID，并创建一个额外的列用于存储评论位置（当前评论表或历史评论表）。 -- 内容评论表 CREATE TABLE content_comment ( content_id int NOT NULL COMMENT '内容ID', comment_id int NOT NULL COMMENT '评论ID', comment_content varchar(100) NOT NULL COMMENT '评论内容', comment_time timestamp NOT NULL COMMENT '评论时间', pos varchar(20) NOT NULL COMMENT '评论位置', PRIMARY KEY (content_id, comment_id) ) shardkey=content_id,shardtype=custom;

-- 历史评论表 CREATE TABLE history_comment ( content_id int NOT NULL COMMENT '内容ID', comment_id int NOT NULL COMMENT '评论ID', comment_content varchar(100) NOT NULL COMMENT '评论内容', comment_time timestamp NOT NULL COMMENT '评论时间', pos varchar(20) NOT NULL COMMENT '评论位置', PRIMARY KEY (content_id, comment_id) ) shardkey=content_id,shardtype=custom; 创建自定义分片函数，根据评论ID计算当前评论是否为最新1万条评论，如果是则返回当前评论表的分片位置，否则返回历史评论表的分片位置。 CREATE FUNCTION comment_pos(content_id INT, comment_id INT) RETURNS VARCHAR(20) BEGIN DECLARE pos VARCHAR(20); SET pos = IF(comment_id > (SELECT MAX(comment_id) - 10000 FROM content_comment WHERE content_id = ?), 'content_comment', 'history_comment'); RETURN pos; END; 在插入数据时，调用自定义分片函数计算评论位置，并将分片位置存储到pos列中。 INSERT INTO content_comment (content_id, comment_id, comment_content, comment_time, pos) VALUES (1001, 1, '评论内容1', NOW(), comment_pos(1001, 1)); 在查询数据时，根据内容ID和评论ID调用自定义分片函数计算评论位置，然后按照评论位置在对应的评论表中查询数据。 SELECT * FROM ( SELECT 'content_comment' AS pos UNION ALL SELECT 'history_comment' AS pos ) AS pos INNER JOIN content_comment ON content_comment.pos = pos.pos AND content_comment.content_id = 1001 AND content_comment.comment_id = 1 UNION ALL SELECT * FROM ( SELECT 'content_comment' AS pos UNION ALL SELECT 'history_comment' AS pos ) AS pos INNER JOIN history_comment ON history_comment.pos = pos.pos AND history_comment.content_id = 1001 AND history_comment.comment_id = 1; 通过使用自定义分片函数，您可以实现