• 实现方式:该算法先进行范围分片,计算出分片组,组内在取模
  • 优点:综合了范围分片和取模分片的优点,分片组内使用取模可以保证组内的数据分布比较均匀,分片组之间采用范围分片可以兼顾范围分片的特点,事先规划好分片的数量,数据扩容时按照分片组扩容,则原有分片组的数据不需要迁移,分片组内还可以避免热点数据问题。
  • 缺点:在数据范围时固定值(非递增值)时,存在不方便扩展的情况,例如将 dataNode Group size 从 2 扩展为 4 时,需要进行数据迁移才能完成
  • 配置示例

    <tableRule name="auto-sharding-rang-mod">

    <rule>

    <columns>id</columns>

    <algorithm>rang-mod</algorithm>

    </rule>

    </tableRule>

    <function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">

    <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>

    <property name="defaultNode">0</property>

    </function>

  • 相关属性:
    • mapFile:切分规则配置文件
    • defaultNode:默认节点,小于0表示不设置默认节点,大于等于0表示设置默认节点,如果超出配置的范围,则使用默认节点
    • partition-range-mod.txt 示例:

      #range start-end,dataNode group size

      #K=1000,M=10000

      0-100K=2

      100K1-200K=2

    注意:0-100K=2 表示在 0-100K范围中,有2个dataNode;如果需要进行扩展,则配置新的范围并增加 dataNode 组的数量来进行扩展,不需要针对历史数据进行迁移

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