【笔记】开发指南—函数—拆分函数—STR_HASH

简介: 本文将介绍STR_HASH函数使用方式

描述

STR_HASH函数通过指定字符串的开始位置下标与结束下标,以截取拆分键的字符串的某段子串,然后将其作为字符串(或整数)输入进行分库分表的路由计算具体的物理分片,函数如下所示:


STR_HASH( shardKey [, startIndex, endIndex [, valType [, randSeed ] ] ] )
参数 说明
shardKey 拆分键列的列名。
startIndex 目标子串的开始位置的下标。取值从0开始(即原字符串的第1个字符的下标用0表示),默认值为-1(即不做任何截取)。
endIndex 目标子串的结束位置的下标。取值从0开始(即原字符串的第1个字符的下标用0表示),默认值为-1(即不做任何截取)。

startIndex和endIndex时需注意如下几种取值情况:

  • 当startIndex == j && endIndex = k (j>=0, k>=0 ,k>j)时,表示截取原字符串的[ j, k )区间的字符串作为子串。例如:
    • 对于字符串ABCDEFG,子串区间[1,5)的值是BCDE。
    • 对于字符串ABCDEFG,,子串区间[2,2)的值是''。
    • 对于字符串ABCDEFG,子串区间[4,100)的值是EFG。
    • 对于字符串 ABCDEFG,子串区间[100,105)的值是''。
  • 当startIndex == -1 && endIndex = k (k>=0)时,表示截取原字符串最后k个字符作为子串,原字符串不足k个字符则直接获取整个字符串。
  • 当startIndex = k && endIndex == -1 (k>=0)时,表示截取原字符串开头k个字符作为子串,原字符串不足k个字符则直接获取整个字符串。
  • 当startIndex == -1 && endIndex == -1时, 表示不做任何截取,子串与原字符串完全一致。
valType 表示截取后的子串在计算分库分表时所使用的类型,取值范围如下:
  • 0(默认值):表示PolarDB-X将截取后的子串当作字符串类型来计算路由。
  • 1:表示PolarDB-X将截取后的子串当作整数类型来计算路由(子串面值的整数不能大于9223372036854775807,也不支持浮点数)
randSeed 当子串以字符串类型来计算路由的哈希值时PolarDB-X所使用的随机种子的值,通常不用需要填写,仅当用于使用默认值随机种子(randSeed=31)的STR_HASH在实际业务中出现路由不均衡的场景,达到用哈希均衡数据的目的。该参数默认值为31,可取其他值(如131,13131,1313131等)。

说明

  • 仅当valType取值为0时,才支持配置该参数。
  • 该参数调整后您需要手动将所有数据导出来,再将新的拆分算法导入数据(即您需要对数据进行重分布)。

注意事项

使用STR_HASH做拆分的表仅适用于点查场景,如果在业务中范围查询,则会接直接触发全表扫描导致慢查询。

使用限制

  • 拆分键的数据类型需为字符串类型(CHAR或VARCHAR)。
  • 不支持在建表完成后再调整STR_HASH的参数。

使用场景

  • 实现一个分表(或分库)只对应一个拆分表键的取值(字符串类型)的精准路由效果。例如,某个互联网金融应用是按年月(YYYYMM)分库,然后按订单号分表,该应用的订单号有个特点,就是订单号的最后3位字符串是一个整数,其取值范围是000~999。该应用的需求是需要在一个物理分库内,要将订单号后3位的每一个数值只单独路由到一个物理分表。那么,该应用分库采用YYYYMM,然后分表采用拆分函数STR_HASH,每个库1024个分表,就可以达到效果。具体的SQL语句如下:
create table test_str_hash_tb (

id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
order_id varchar(30) NOT NULL,
create_time datetime DEFAULT NULL,
primary key(id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
dbpartition by YYYYMM(`create_time`)
tbpartition by STR_HASH(`order_id`, -1, 3, 1) tbpartitions 1024;
  • 应用采用这样建表SQL,原因是分表的字符串截取后3位并转换为整数(整数范围是000~999)后再取模做分表路由(共1024个分表),其路由结果能保证每一个物理分表只对一个拆分建的取值。而原来PolarDB-X默认拆分函数HASH无法达到这样的效果,是因为字符串经过hashCode计算后的整数是不可预知的,有可能会出现一个物理分表要对应多个不同拆分建的取值。
  • STR_HASH拆分函数适用于使用字符串类型作为拆分键并且是绝大部分都是点查的场景,如根据ID查交易订单、物流订单等。

使用示例

假设order_id的类型为VARCHAR(32),现在需要将order_id作为拆分键,计划分4个库,分8个表。

  • 假设需要使用order_id的最后4位的字符串作为整数来计算分库分表路由,则您可以使用如下SQL进行建表。
create table test_str_hash_tb (    
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
order_id varchar(32) NOT NULL,
create_time datetime DEFAULT NULL,
primary key(id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
dbpartition by STR_HASH(`order_id`, -1, 4, 1)
tbpartition by STR_HASH(`order_id`, -1, 4, 1) tbpartitions 2;
  • 假设需要截取order_id的第3个字符(即starIndex=2)与第7个字符(即endIndex=7)之间子串来计算分库分表路由,则您可以使用如SQL进行建表。
create table test_str_hash_tb (    
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
order_id varchar(32) NOT NULL,
create_time datetime DEFAULT NULL,
primary key(id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
dbpartition by STR_HASH(`order_id`, 2, 7)
tbpartition by STR_HASH(`order_id`, 2, 7) tbpartitions 2;
  • 假设需要截取order_id的前5个字符串作为子串来计算分库分表路由,则您可以使用如SQL进行建表。
create table test_str_hash_tb (    
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
order_id varchar(32) NOT NULL,
create_time datetime DEFAULT NULL,
primary key(id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
dbpartition by STR_HASH(`order_id`, 5, -1)
tbpartition by STR_HASH(`order_id`, 5, -1) tbpartitions 2;

常见问题

Q:dbpartition by STR_HASH(order\_id) dbpartition by HASH(order\_id)有什么区别?

A:两者虽然都是直接根据字符串取值做分库分表的哈希路由,但是两者的分库分表的路由算法实现不一样。前者支持用户建表时自行设定截取子串相关参数,且在根据字符串的哈希值计算分库分表路由时是基于UNI_HASH算法进行计算;而后者是只对字符串的哈希值做简单取模。

上一篇:HASH


相关文章
|
4月前
|
物联网
直播预告 | Qwen-lmage 技术分享+实战攻略直播
通义千问团队最新开源的图像生成模型 Qwen-Image,凭借其出色的中文理解与文本渲染能力,自发布以来获得了广泛关注与好评。
241 0
|
4月前
|
JSON 人工智能 Java
基于Spring AI构建智能Text-to-SQL转换器:一个完整的MCP
Spring AI 更新结构化输出转换器,弃用旧版 Parser 类,引入与 Spring 框架对齐的 Converter 体系,提升命名规范与功能兼容性。新版本支持 JSON、XML 及 Java 对象转换,确保 LLM 输出结构化,便于下游应用处理。
|
4月前
|
数据采集 人工智能 定位技术
分享一个开源的MCP工具使用的AI Agent 支持常用的AI搜索/地图/金融/浏览器等工具
介绍一个开源可用的 MCP Tool Use 通用工具使用的 AI Agent (GitHub: https://github.com/AI-Agent-Hub/mcp-marketplace ,Web App https://agent.deepnlp.org/agent/mcp_tool_use,支持大模型从Open MCP Marketplace (http://deepnlp.org/store/ai-agent/mcp-server) 的1w+ 的 MCP Server的描述和 Tool Schema 里面,根据用户问题 query 和 工具 Tool描述的 相关性,选择出来可以满足
|
自然语言处理 网络安全 Python
【Python】已解决:nltk.download(‘punkt’) [nltk_data] Error loading punkt: [WinError 10060] [nltk_data]
【Python】已解决:nltk.download(‘punkt’) [nltk_data] Error loading punkt: [WinError 10060] [nltk_data]
3938 1
|
SQL NoSQL Java
彻底革新你的数据库操作体验!Micronaut数据访问技巧让你瞬间爱上代码编写!
【9月更文挑战第10天】Java开发者们一直在寻找简化应用程序与数据库交互的方法。Micronaut作为一个现代框架,提供了多种工具和特性来提升数据访问效率。本文介绍如何使用Micronaut简化数据库操作,并提供具体示例代码。Micronaut支持JPA/Hibernate、SQL及NoSQL(如MongoDB),简化配置并无缝集成。通过定义带有`@Repository`注解的接口,可以实现Spring Data风格的命名查询。
297 6
|
Ubuntu Linux 开发工具
linux离线安装docker与compose
linux离线安装docker与compose
686 0
|
数据可视化 关系型数据库 数据库
告别破解版烦恼!Navicat Premium Lite免费版它来了
作为一名后端开发者,在开发过程中使用可视化工具查看数据库中的数据是我们的基本操作。Navicat作为一款广受欢迎的数据库连接工具,深受我们喜爱和挑战。我们喜爱它强大的功能和直观的操作习惯,但又对它的收费模式感到不满。个人使用可以通过破解解决,然而在公司环境下,由于侵权问题,我们通常被禁止使用,这令我们感到很不便。然而,最近Navicat推出了一款免费的产品——Navicat Premium Lite。
4891 1
告别破解版烦恼!Navicat Premium Lite免费版它来了
|
XML 缓存 监控
SpringBoot热部署与打包分布
SpringBoot热部署与打包分布