SequoiaDB之多维分区

多维分区概述

分区方式介绍

水平分区：用户可以通过将一个集合中的数据切分到多个复制组中，以达到并行计算的目的。
垂直分区：用户也可以将一个集合全局关系的属性分成若干子集，并在这些子集上作投影运算，将这些子集映射到另外的集合上，从而实现集合关系的垂直切分。
多维分区是指将集合先通过垂直分区映射到多个子集合中，再通过水平分区将子集合切分到多个复制组中的方式。

多维分区的优势

通常流水类数据选择创建多维分区表进行存放，把不同时间段的数据分布在不同的数据组。多维分区表的好处有：

1）当访问某时间范围的数据能够直接定位到子分区，避免扫描全表数据从而降低 IO。

2）在集群扩容时，把扩展的子表创建在新的机器，无需执行rebalance的操作即可完成表存储空间的扩容。

创建多维分区表

多维分区表是一个包含有垂直分区和水平分区的分区表，由主集合和子集合两部分组成。主集合为一个逻辑结构，用于连接所有子集合。真正的数据存储于交易日志子集合之中。

1）通过 Linux 命令行进入 SequoiaDB Shell；

sdb

2）通过 javascript 语言连接协调节点，获取数据库连接；

var db = new Sdb("localhost", 11810);

3）创建域；

db.createDomain( "company_domain", [ "group1", "group2", "group3" ], { "AutoSplit": true } );

4）创建主集合空间；

db.createCS("company", { "Domain": "company_domain" } );

5）创建主集合；

db.company.createCL("translog", { "IsMainCL": true, "ShardingKey": {"tx_time": 1 }, "ShardingType": "range" } );

6）创建子集合空间；

创建子集合空间 year2020 ：

db.createCS("year2020", { "Domain": "company_domain" } );

创建子集合空间 year2021 ：

db.createCS("year2021", { "Domain": "company_domain" } );

7）创建两个子集合；

创建子集合 year2020.translog ：

db.year2020.createCL("translog", { "ShardingKey": { "_id": 1 }, "ShardingType": "hash", "ReplSize": -1, "Compressed": true, "CompressionType": "lzw", "AutoSplit": true, "EnsureShardingIndex": false } );

创建子集合 year2021.translog ：

db.year2021.createCL("translog", { "ShardingKey": { "_id": 1 }, "ShardingType": "hash", "ReplSize": -1, "Compressed": true, "CompressionType": "lzw", "AutoSplit": true, "EnsureShardingIndex": false } );

8）挂载子集合；

挂载子集合 year2020.translog ：

db.company.translog.attachCL("year2020.translog", { "LowBound": { "tx_time": MinKey() }, UpBound: { tx_time: { "$date": "2021-01-01" } } } );

挂载子集合 year2021.translog ：

db.company.translog.attachCL("year2021.translog", { LowBound: { "tx_time": { "$date": "2021-01-01" } }, "UpBound": { "tx_time": MaxKey() } } );

挂载完成后，子集合 year2020.translog 保存小于 2021年的数据，而子集合 year2021.translog 保存大于等于 2021 年的数据。

Note:

挂载语句中的 $date 表示字段 tx_time 的数据类型为 date 型。

更多数据类型请参考如下链接：

SequoiaDB 数据类型

9）插入数据；

从主集合插入 2020 年 3 月份的数据：

db.company.translog.insert( { "serial_no": 1, "order_id": "20200302001", "bus_pay_no": "7312a297-21b4-1328-7834-ss21a251708", "tx_time": { "$date": "2020-03-02" } } );

从主集合插入 2021 年 1 月份的数据：

db.company.translog.insert( { "serial_no": 2, "order_id": "20210101008", "bus_pay_no": "4321a297-15b4-4528-9034-cc21a256708", "tx_time": { "$date": "2021-01-01" } } );

10）查询两个子集合数据分布；

year2020.translog 子集合数据量：

db.year2020.translog.count();

year2021.translog 子集合数据量：

db.year2021.translog.count();

11）关闭 db 连接；

db.close();

12）退出 SequoiaDB Shell；

quit;

MySQL 实例关联多维分区表

由于 company 集合空间和 translog 集合在 SequoiaDB 数据库已存在，此时 MySQL 的 CREATE DATABASE 和 CREATE TABLE 语句只是映射了 SequoiaDB 的集合空间和集合，做了关联操作。

1）登录 MySQL 实例；

/opt/sequoiasql/mysql/bin/mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root

2）MySQL 创建数据库；

CREATE DATABASE company;
USE company;

3）MySQL 创建表；

CREATE TABLE translog
(
serial_no INT,
order_id VARCHAR(24),
bus_pay_no VARCHAR(50),
tx_time DATE
);

4）数据查询；

SELECT * FROM translog;

Note:

此时可以查询到已存在的数据。

5）MySQL 实例中插入数据；

INSERT INTO translog VALUES (3, '20200521009', '3221a297-78b4-2528-7980-cc42a976605', '2020-05-21');

6）数据查询；

SELECT * FROM translog;

通过 MySQL 实例向 translog 表插入的数据，数据最终会保存在 SequoiaDB 巨杉数据库中。

7）退出 MySQL Shell；

\q

查看分区的数据

1）查看year2020集合空间的数据，有两条

db.year2020.translog.find()

2）查看year2021集合空间的数据，只有一条

db.year2021.translog.find()