HASH是如使用
使用要求
拆分键的数据类型必须是整数类型或字符串类型。
该拆分函数对 DRDS 版本无要求，默认支持。
路由方式
根据分库键的键值直接按分库数取余(如果是键值是字符串，则字符串会被计算成哈希值再进行计算，完成路由计算，例如： HASH(‘8’) 等价于 8 % D（D 是分库数目）。
使用场景
适合于需要按用户 ID 或订单 ID 进行分库的场景。
适合于拆分键是字符串类型的场景。
使用示例
假设用户需要对 ID 列按 HASH 函数进行分库不分表，则应该使用如下的建表 DDL：
create table test_hash_tb (
id int,
name varchar(30) DEFAULT NULL,
create_time datetime DEFAULT NULL,
primary key(id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 dbpartition by HASH(ID);
注意事项
哈希算法是简单取模，要求拆分列的值的自身分布均衡才能保证哈希均衡。
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您提到的是阿里云分布式关系型数据库服务（DRDS）中的一种数据分片策略——哈希（HASH）分片。基于您的描述，我来进一步解析和补充一些关键点，帮助您更好地理解和应用这一功能。
数据类型要求
- 整数类型或字符串类型：哈希分片的拆分键必须是这两种类型之一。这意味着您可以根据用户ID、订单ID或其他整数或字符串类型的唯一标识符进行数据分片。
路由方式
- 直接取余计算：对于整数类型的拆分键，系统直接使用其值对分库数取余来决定数据存储在哪个分库中。例如，如果有4个分库，ID为8的数据会存储在第8 % 4 = 0号分库。
- 字符串转哈希值：如果拆分键是字符串，DRDS会先计算字符串的哈希值，再进行取余操作。这样可以确保即使是字符串也能均匀分布到各个分库中。
使用场景
- 用户ID或订单ID分库：当业务需要根据用户或订单的唯一标识符进行水平扩展时，哈希分片非常适用。它能有效分散访问压力，提高系统的处理能力和响应速度。
- 字符串类型拆分键：特别适合那些以字符串作为主键或重要索引的场景，比如用户昵称、商品编码等，通过哈希算法保证数据的均衡分布。
使用示例
您给出的DDL语句展示了如何创建一个按照ID列进行哈希分片的表。这表明所有记录将根据ID的哈希值被分配到不同的分库中，而表结构本身不分表。
注意事项
- 数据分布均衡：为了达到最佳的性能和负载均衡，拆分键的值应当尽可能随机且均匀分布。如果拆分键的值存在明显的规律性（如连续递增的ID），可能会导致数据分布不均，影响部分分库的压力过大。
- 扩展性和灵活性：虽然哈希分片简单高效，但在未来可能需要调整分片策略（如增加分库数量）时，需要注意重新哈希可能导致的数据迁移问题。
- 查询优化：由于数据被分散存储，跨分库的关联查询或聚合查询可能需要特殊处理，如全局顺序扫描（GSI）或应用层逻辑来合并结果。
综上所述，哈希分片是DRDS中一种强大的数据分片手段，适用于需要高并发读写、水平扩展的场景，但实施时需考虑数据分布的均衡性和未来的可扩展性。
