表分片

对于任何分布式数据库来说，数据的分片都是必不可少的。本文将描述 GreptimeDB 中的表数据如何进行分片。

分区

从逻辑上说，在 GreptimeDB 中数据是使用分区进行分片的。我们借用了在 OLTP 数据库中常用的概念“分区”，因为 GreptimeDB 使用“表”来组织数据并使用 SQL 来查询它。

在 GreptimeDB 中，一张表可以通过多种方式横向分区，并且它使用与 MySQL 相同的分区类型（以及相应的语法）。目前，GreptimeDB 支持 “RANGE COLUMNS 分区”。

在 “RANGE COLUMNS 分区”中，每个分区仅包含表中的一部分数据，并按某些列值范围进行分组。例如，我们可以像这样在 GreptimeDB 中对表进行分区：

sql

  1. CREATE TABLE my_table (
  2.   a INT,
  3.   others STRING,
  4. )
  5. PARTITION BY RANGE (a) (
  6.   PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10),
  7.   PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20),
  8.   PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE,
  9. )

我们在上面创建的 my_table 有 3 个分区。分区 “p0” 包含了 “a < 10” 的行；分区 “p1” 包含了 “10 <= a < 20” 的行；分区 “p2” 包含了剩下的 “a >= 20” 的所有行。

重要

值的范围必须严格递增，并以 “MAXVALUE” 结尾。

注意

目前 “PARTITION BY RANGE” 语法中不支持表达式，只能使用列名。

Region

在创建分区后，表中的数据被逻辑上分割。你可能会问 “在 GreptimeDB 中，物理分布的数据是如何存储的？” 答案在于 region。region 是一组表数据在 datanode 实例中存储的物理单元。我们的 metasrv 会根据 datanode 的状态在它们之间自动移动 region。此外，metasrv 还可以根据数据量或访问模式拆分或合并 region。

Table Sharding