关系数据库能够利用一致散列的方式来完成分区表吗？

Question

假设我们有一个用户表被用户id划分为整数1，2，3.n。我可以使用用于划分表的一致散列方式吗？

这样做的好处是，如果分区的数量增加或减少，则旧索引可以相同。

问题A。

使用一致的散列算法来做分区表是个好主意吗？

问题B，.

任何关系数据库都支持吗？

我想一些nosql数据库已经在使用它了。

但是这里的数据库指的是关系数据库。

我在一次面试中遇到了这个问题。在第一个反应中，我只是用长度来回答mod，但是如果将表划分成更多的部分，则会引起问题。

Answer 1

关于oracle散列分区，部分来自oracle帮助文档

经过一些研究之后，甲骨文实际上确实支持通过默认的散列分区实现一致的散列。虽然它的行为是一个秘密，没有公布。但是它实际上利用了HashMap的方式，但是隐藏了一些分区。因此，当您添加/删除分区时，oracle在不同分区中调整数据的工作非常少。算法只确保将数据均匀地分割成2次方的分区，如4。因此，如果不是，那么合并/拆分一些分区。

神奇的是，如果要从四个分区增加到五个分区，它实际上将一个分区扩展为两个分区。如果要将四个分区缩减为三个分区，则实际上将两个分区合并为一个分区。

如果任何人有更多的洞察力，添加一个更详细的答案。

哈希分区哈希分区基于Oracle应用于您标识的分区键的散列算法将数据映射到分区。散列算法在分区之间平均分配行，使分区大小大致相同。

哈希分区是在设备之间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一个容易使用的替代方案，特别是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时。

注意：

不能更改分区所使用的散列算法。

关于MYSQL散列分区，部分来自mysql帮助文档

它提供了两个分区函数，一个是通过散列进行分区。另一种是按键划分。

按键进行分区类似于按散列进行分区，除了哈希分区使用用户定义的表达式外，用于密钥分区的散列函数由MySQL服务器提供。MySQL集群为此使用MD5()；对于使用其他存储引擎的表，服务器使用自己的内部哈希函数，该函数基于与PASSWORD()相同的算法。创建表的语法规则..。按键划分类似于创建由散列划分的表。

这里列出了主要的区别：

使用密钥而不是散列。

·KEY只接受一个或多个列名的列表。从MySQL 5.1.5开始，作为分区键的一个或多个列必须包含表的一部分或全部主键，如果表有主键的话。

CREATE TABLE k1 (
    id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(20)
)
PARTITION BY KEY()
PARTITIONS 2;

如果没有主键但有唯一的键，那么唯一的键用于分区键：

CREATE TABLE k1 (
    id INT NOT NULL,
    name VARCHAR(20),
    UNIQUE KEY (id)
)
PARTITION BY KEY()
PARTITIONS 2;

但是，如果未将唯一键列定义为NULL，则前面的语句将失败。

但是它没有说明它是如何分区的，它将不得不查看代码。

Answer 2

在我研究了一些像分区(数据库)这样的维基参考页面之后

我相信我的想法属于复合分区。

组合分区允许上述分区方案的某些组合，例如，首先应用范围分区，然后应用哈希分区。一致的散列可以被认为是散列和列表分区的组合，其中哈希将键空间缩小到可以列出的大小。

它还介绍了一些概念，如一致散列和哈希表。

但是像分区(数据库)这样的链接有点老了。如果有人能找到更多最新的参考资料，那就更好了。我的答案确实不完整。希望有人能回答得更好！

更新

看起来像Jonathan在他的博客中已经提到过，Cassandra分布式数据库现在支持两种分区方案:传统的一致散列方案和保持顺序的分区器。http://spyced.blogspot.com/2009/05/consistent-hashing-vs-order-preserving.html

汤姆·怀特的博客。在java中实现一致散列的示例

import java.util.Collection;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHash<T> {
    private final HashFunction hashFunction;
    private final int numberOfReplicas;
    private final SortedMap<Integer, T> circle = new TreeMap<Integer, T>();

    public ConsistentHash(HashFunction hashFunction, int numberOfReplicas,
            Collection<T> nodes) {
        this.hashFunction = hashFunction;
        this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
        for (T node : nodes) {
            add(node);
        }
    }

    public void add(T node) {
        for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
            circle.put(hashFunction.hash(node.toString() + i), node);
        }
    }

    public void remove(T node) {
        for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
            circle.remove(hashFunction.hash(node.toString() + i));
        }
    }

    public T get(Object key) {
        if (circle.isEmpty()) {
            return null;
        }
        int hash = hashFunction.hash(key);
        if (!circle.containsKey(hash)) {
            SortedMap<Integer, T> tailMap = circle.tailMap(hash);
            hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        return circle.get(hash);
    }
}