如何分析数据分布不均衡
本文将介绍如何分析和处理数据倾斜的问题。
概述
PolarDB-X 在物理资源上是由多个节点所组成的分布式集群。通过数据分区的方式，可以将数据分布到集群中的多个存储节点，发挥多个节点的存储和计算能力。
当存储节点的数据分布不均匀，大部分数据集中在一两个节点时，将导致节点负载过高、查询缓慢，甚至造成节点故障，这种现象称之为数据倾斜。这类问题无法通过扩容来解决，本文将介绍如何分析和处理数据倾斜的问题。
问题分析
数据倾斜问题可以按照分库级、分表级、分区级的思路由浅入深进行分析排查。
分库级数据倾斜
执行show db status语句，能够显示当前数据库中的所有物理库的数据大小，部分参数说明如下：
PHYSICAL_DB：物理库名
SIZE_IN_MB ：数据大小
RATIO ：数据比例
示例：
MySQL polardbx_root@127.1:test_polarx> show db status;
+----+---------------------------+--------------------+---------------------------+------------+--------+----------------+
| ID | NAME | CONNECTION_STRING | PHYSICAL_DB | SIZE_IN_MB | RATIO | THREAD_RUNNING |
+----+---------------------------+--------------------+---------------------------+------------+--------+----------------+
| 1 | hehe@polardbx-polardbx | 100.82.20.151:3306 | TOTAL | 0.875 | 100% | 1 |
| 2 | hehe@polardbx-polardbx | 100.82.20.151:3306 | hehe_000000 | 0.203125 | 23.21% | |
| 3 | hehe@polardbx-polardbx | 100.82.20.151:3306 | hehe_000001 | 0.203125 | 23.21% | |
| 4 | hehe@polardbx-polardbx | 100.82.20.151:3306 | hehe_000002 | 0.203125 | 23.21% | |
| 5 | hehe@polardbx-polardbx | 100.82.20.151:3306 | hehe_000003 | 0.203125 | 23.21% | |
| 6 | hehe@polardbx-polardbx | 100.82.20.151:3306 | hehe_single | 0.0625 | 7.14% | |
+----+---------------------------+--------------------+---------------------------+------------+--------+----------------+
6 rows in set
在数据倾斜的情况下，多个物理库的"SIZE_IN_MB"和"RATIO"会相差较大。对于其中数据量较多的分库，可以通过分表级的信息进一步分析。
分表级数据倾斜
执行show table status语句，查看当前库的所有数据表大小。部分参数说明如下：
ROWS : 近似的数据行数
DATA_LENGTH: 近似的数据量
MySQL polardbx@127.1:test_polarx> show table status;
+----------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+--------------------+----------+----------------+---------+
| NAME | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | COMMENT |
+----------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+--------------------+----------+----------------+---------+
| test_tb | InnoDB | 10 | Dynamic | 0 | 0 | 131072 | 0 | 131072 | 0 | 100000 | 2021-08-19 07:40:07 | <null> | <null> | utf8mb4_general_ci | <null> | | |
| test_tb1 | InnoDB | 10 | Dynamic | 0 | 0 | 65536 | 0 | 65536 | 0 | 100000 | 2021-08-19 07:52:24 | <null> | <null> | utf8mb4_general_ci | <null> | | |
+----------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+--------------------+----------+----------------+---------+
2 rows in set
执行show table info from $TABLE语句，查看分表级的数据大小，示例如下：
MySQL polardbx@127.1:test_polarx> show create table test_tb\G
***************************[ 1. row ]***************************
Table | test_tb
Create Table | CREATE TABLE `test_tb` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`c1` bigint(20) DEFAULT NULL,
`c2` varchar(100) DEFAULT NULL,
KEY `auto_shard_key_id` USING BTREE (`id`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 dbpartition by hash(`id`) tbpartition by hash(`id`) tbpartitions 2
MySQL polardbx@127.1:test_polarx> show table info from test_tb;
+----+--------------------+----------------+------------+
| ID | GROUP_NAME | TABLE_NAME | SIZE_IN_MB |
+----+--------------------+----------------+------------+
| 0 | test_polarx_000000 | test_tb_hg6z_0 | 0.03125 |
| 1 | test_polarx_000000 | test_tb_hg6z_1 | 0.03125 |
| 2 | test_polarx_000001 | test_tb_hg6z_2 | 0.03125 |
| 3 | test_polarx_000001 | test_tb_hg6z_3 | 0.03125 |
| 4 | test_polarx_000002 | test_tb_hg6z_4 | 0.03125 |
| 5 | test_polarx_000002 | test_tb_hg6z_5 | 0.03125 |
| 6 | test_polarx_000003 | test_tb_hg6z_6 | 0.03125 |
| 7 | test_polarx_000003 | test_tb_hg6z_7 | 0.03125 |
+----+--------------------+----------------+------------+
8 rows in set
test_tb表的拆分是dbpartition by hash(id)和tbpartition by hash(id) tbpartitions 2，因此有4个分库，8个分表。以上的show table info from test_tb命令中， SIZE_IN_MB即每个分表的数据大小。
如果分表之间的数据容量相差较多，那么即发生了分表的数据倾斜，可能是由于tbpartition by的拆分不当导致的。
分区级数据倾斜
对于PolarDB-X 2.0的分区表来说，支持更灵活的数据拆分方式，即LIST/HASH/RANGE分区，以及灵活的分区分裂、合并、迁移。
对于分区表来说，同样支持通过show table info from $TABLE命令查询每个分表的物理大小。
除此之外，分区表还支持通过select * from information_schema.table_detail where logical_table='test_tb'查询分区级的详细信息，部分参数说明如下：
PARTITION_NAME ：分区名
TABLE_ROWS : 分区的数据行数
DATA_LENGTH ：分区的数据大小
PERCENT ：分区的数据比例
+-------------+------------------+---------------+----------------+---------------+----------------+------------+-------------+--------------+----------------------------------------------+------------------------------------+
| SCHEMA_NAME | TABLE_GROUP_NAME | LOGICAL_TABLE | PHYSICAL_TABLE | PARTITION_SEQ | PARTITION_NAME | TABLE_ROWS | DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | BOUND_VALUE | PERCENT |
+-------------+------------------+---------------+----------------+---------------+----------------+------------+-------------+--------------+----------------------------------------------+------------------------------------+
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00000 | 0 | p1 | 0 | 16384 | 16384 | [MINVALUE, -6917529027641081843) | 0.00%├-------------------------┤ |
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00001 | 1 | p2 | 1 | 16384 | 16384 | [-6917529027641081843, -4611686018427387893) | 9.09%├███-----------------------┤ |
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00002 | 2 | p3 | 1 | 16384 | 16384 | [-4611686018427387893, -2305843009213693943) | 9.09%├███-----------------------┤ |
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00003 | 3 | p4 | 0 | 16384 | 16384 | [-2305843009213693943, 7) | 0.00%├-------------------------┤ |
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00004 | 4 | p5 | 6 | 16384 | 16384 | [7, 2305843009213693957) | 54.55%├██████████████------------┤ |
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00005 | 5 | p6 | 2 | 16384 | 16384 | [2305843009213693957, 4611686018427387907) | 18.18%├█████---------------------┤ |
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00006 | 6 | p7 | 1 | 16384 | 16384 | [4611686018427387907, 6917529027641081857) | 9.09%├███-----------------------┤ |
| partdb_test | tg73 | test_tb | test_tb_00007 | 7 | p8 | 0 | 16384 | 16384 | [6917529027641081857, 9223372036854775807) | 0.00%├-------------------------┤ |
+-------------+------------------+---------------+----------------+---------------+----------------+------------+-------------+--------------+----------------------------------------------+------------------------------------|
8 rows in set
在以上示例中，分区p5的数据量明显多于其他分区，存在数据倾斜。
解决方案
数据倾斜通常是由于数据拆分的方式不当造成的，常见原因如下：
使用了不恰当的拆分函数，例如UNI_HASH ，但拆分键不具备均匀分布的特征；
拆分键的区分度过低，例如HASH分区，按照省份拆分，但省份实际较少，容易造成数据不均；
某些拆分键存在较多的数据，例如订单表按照卖家id进行拆分，部分的大卖家可能存在较多的数据。
拆分方式调整
对于拆分方式选择不当导致的数据倾斜问题，通常需要调整拆分方式，包括以下两方面：
调整拆分函数：分库分表可以选择HASH/UNI_HASH/STR_HASH等拆分函数；分区表可采用HASH/KEYS/RANGE/RANGE COLUMN等拆分方式；
调整拆分键：
选择较为均匀，不存在热点的拆分键；
选择区分度较高的拆分键，避免HASH结果不均匀；
大部分查询都通过拆分键做等值查询，尽量避免查询多个分片。
在选择好数据拆分方式之后，可以通过如下方法对数据表进行调整：
重建表：重建另一个新的表，将旧表的数据导入。
说明 此方法需要先停止业务写入。
- 在线调整分区：通过变更表类型及拆分规则在线修改分区方式；无需停止业务写入，但此过程仍然需要重写全表数据，开销较大，需要在业务低峰期执行。
示例：用户发现test_tb表存在数据倾斜，原因在于数据拆分键使用不当，因此可以通过以下语句将拆分键调整成hash(order_id)：
ALTER TABLE test_tb dbpartition BY hash(`order_id`);
分区调整
在PolarDB-X 2.0中，实现了灵活的基于分区表的数据分布，因此可以实现分区级的分裂及迁移，解决数据倾斜问题。分区调整能够解决的场景主要是分区过大导致的数据倾斜，不适用于拆分函数选择不当等问题。
以Range分区举例：
建表时指定两个分区，p0和p1，其范围分别是 [-inf, 1000), [1000, 2000)；
发现分区p0数据过多，存在数据倾斜，因此将分区p0进行分裂，使其分布到多个节点；
默认新建的分区会创建到数据量最少的节点上，如果不满足需求，可另外进行分区迁移。
CREATE TABLE `table_range` (
`id` int(11) DEFAULT NULL
) PARTITION BY RANGE(`id`)
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1000),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000)
) /* tablegroup = `tg110` */ ;
ALTER TABLEGROUP tg110 SPLIT PARTITION p0 INTO
(partition p0_1 values less than (500),
partition p0_2 values less than (1000) );
注意 SPLIT PARTITION操作的对象是TABLEGROUP而非单个表，通过SHOW FULL CREATE TABLE命令可以查看一个表所属的tablegroup。