数据分布

1、MySQL Cluster自动分区数据表(也可能使用用户自定义分区),将数据分布到分区中;

2、一个数据表被划分到多个Data Node分区中,数据在分区中被”striped”;

3、主键的 hashing 决定哪个分区拥有数据(自动分布);

4、对主键的一部分进行hashing也是可能的(适合sharding和数据局部性);

分区和数据分布

1、如果有两个数据节点(DATA NODE 1和DATA NODE 2),每个数据表都被分到两个分区中。

2、subid是主键,对主键subid进行的hashing决定分区。当然对主键的一分部分(part of PK)进行hashing也是可能的。

  • -奇数主键(绿色部分)
  • -偶数主键(红色部分)

副本(Replicas)

1、为了提供冗余和快速故障转移,分区之间是同步复制的;

2、最常用的是用两个副本(两份数据):

  • - 使用1个,2个,3个,4个副本也都是可能的
  • - NoOfReplicas=2

3、分区间的同步复制是从主分区(PRIMARY)到辅助分区(SECONDARY)

  • - 当有一个变更(下图实体圆心表示变更)发生在P0的时候,它将同步复制到S0
  • - 这个变更在事务commit的时候被持久化
  • - P0或S0将被更新,或什么都不做

数据分布 – 磁盘日志记录(disk logging)

1、数据在commit之后会在主内存中(main memory)

(1).但是改变(changes)是REDO日志记录的(REDO LOGGED),而REDO日志是每N毫秒(推荐1000ms)刷新到磁盘

由TimeBetweenGlobalCheckpoints参数控制
  类似innodb-flush-log-at-trx_commit=2

(2).数据同时被checkpoint到磁盘

2、磁盘日志记录使得恢复一个完全失败的cluster成为可能

节点组(Node groups)

1、共享同样数据的节点属于同一个节点组

2、一个节点组包含节点数等于副本数。(下图使用NoOfReplicas=2)

3、两个副本-四个数据节点

(1).四个数据节点-四个分区-两个副本

(2).四个节点和两个副本–>两个节点组

- 节点组数目 = 总节点数 / 副本数

4、三个副本-三个数据节点

(1).三个数据节点-三个分区

- 更多的副本,“写”更慢

(2).三个节点和三个副本–>一个节点组(这种方式不常用)

- 两个副本是惯例

5、副本使用建议

(1).推荐使用两个副本- 性能和可用性是最好的折衷

(2).三个或四个副本写比较慢,使用这种方式部署相对更少

(3).“写”成本

- 1个副本(没冗余): cost X

- 2个副本: cost 2X

- 三个副本: cost 3X

验证数据分布

用法:

ndb_desc -c connect_string tbl_name -d db_name [-p]

  1. mysql> select * from ndbtest.tbl;
  2. +---+
  3. | a |
  4. +---+
  5. | 3 |
  6. | 6 |
  7. | 5 |
  8. | 1 |
  9. | 2 |
  10. | 4 |
  11. +---+
  12. 6 rows in set (0.01 sec)
  13.  
  14. mysql>

参考:

http://www.zrwm.com/?p=3210

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