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”。

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,我们可以使用这样的语法在 GreptimeDB 中对表进行分区:

  1. CREATE TABLE (...)
  2. PARTITION ON COLUMNS (<COLUMN LIST>) (
  3. <RULE LIST>
  4. );

该语法主要包含两部分:

  • PARTITION ON COLUMNS 后跟随一个使用逗号分隔的列名列表,用于指定哪些列可能会被用于分区。这里指定的分区列表仅作为“白名单”使用,实际上可能只有其中的一部分列会被用于分区。
  • RULE LIST 是一个包含多个分区规则的列表,每个规则都是一个分区名称和一个分区条件的组合。此处的表达式可使用 =!=>>=<<=AND, OR,列名和字面量。

下面是一个具体的例子:

  1. CREATE TABLE my_table (
  2. a INT PRIMARY KEY,
  3. b STRING,
  4. ts TIMESTAMP TIME INDEX,
  5. )
  6. PARTITION ON COLUMNS (a) (
  7. a < 10,
  8. a >= 10 AND a < 20,
  9. a >= 20,
  10. );

我们在上面创建的 my_table 有 3 个分区。分别是包含了 “a < 10” 的行;包含了 “10 <= a < 20” 的行;和 “a >= 20” 的所有行。

表分片 - 图1重要

  1. 所有分区的范围不能重叠。
  2. 用于分区的列必须是在 ON COLUMNS 中指定。

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,被逻辑上分区的数据是如何存储的?” 答案是保存在 Region 当中。

每个 Region 对应一个分区,并保存分区的数据。所有的 Region 分布在各个 Datanode 之中。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

分区和Region的关系参见下图:

  1. ┌───────┐
  2. Table
  3. └───┬───┘
  4. Range [Start, end) Horizontally Split Data
  5. ┌──────────────────┼──────────────────┐
  6. ┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐
  7. Partition Partition Partition
  8. P0 P1 Px
  9. └─────┬─────┘ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘
  10. ┌───────┼──────────────────┼───────┐ Partition Region 是一一对应的
  11. ┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐
  12. Region Region Region
  13. R0 R1 Ry
  14. └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘
  15. └──────────────────────────────────┘
  16. 可以放在同一个 Datanode 之中