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MySQL表创建分区键

article 2025/1/22 12:58:18

`DISTRIBUTED BY ('user_id')` 是在某些分布式数据库系统中用于定义表分区策略的语法，特别是与 Greenplum、PostgreSQL（结合 Citus 扩展）或 Apache Hive 等系统相关。它指定了如何根据特定列（如 `user_id`）来分布数据到不同的节点或分片中。

1. Greenplum 数据库

在 Greenplum 数据库中，`DISTRIBUTED BY` 子句用于指定表的分布键（distribution key），这决定了数据行将被分配到哪个段（segment）。通过选择合适的分布键，可以优化查询性能和资源利用率。

示例

CREATE TABLE users (

user_id INT,

username VARCHAR(50),

email VARCHAR(100)

) DISTRIBUTED BY (user_id);

在这个例子中，`users` 表的数据将根据 `user_id` 列的值分布在不同的段上。这意味着具有相同 `user_id` 的行将存储在同一段中，从而有助于加速涉及该列的查询。

2. PostgreSQL（结合 Citus 扩展）

Citus 是一个扩展 PostgreSQL 的工具，允许创建分布式表。使用 `DISTRIBUTED BY` 或 `DISTRIBUTED REPLICATED` 来定义表的分发方式。

示例

CREATE TABLE users (

user_id INT,

username VARCHAR(50),

email VARCHAR(100)

);

SELECT create_distributed_table('users', 'user_id');

在这里，`create_distributed_table` 函数用于将 `users` 表设置为按 `user_id` 分布的分布式表。

3. Apache Hive

在 Apache Hive 中，`DISTRIBUTED BY` 通常与 `CLUSTERED BY` 和 `SORTED BY` 一起使用，以控制数据如何写入 HDFS 文件系统中的不同文件或块。`DISTRIBUTED BY` 决定数据行将被发送到哪个 Reducer，而 `CLUSTERED BY` 和 `SORTED BY` 进一步控制 Reducer 内部的数据排序。

示例

CREATE TABLE users (

user_id INT,

username STRING,

email STRING

)

CLUSTERED BY (user_id) INTO 4 BUCKETS

STORED AS ORC;

虽然这个例子中没有直接使用 `DISTRIBUTED BY`，但在 Hive 查询中，你可以使用 `DISTRIBUTE BY` 来影响数据分布：

INSERT INTO TABLE users_partitioned

SELECT FROM users

DISTRIBUTE BY user_id;