@@ -98,7 +98,7 @@ If this parameter is set to 'true', the write operation selects the first health
If it is set to 'false' (the default), data is written to all replicas. In essence, this means that the Distributed table replicates data itself. This is worse than using replicated tables, because the consistency of replicas is not checked, and over time they will contain slightly different data.
To select the shard that a row of data is sent to, the sharding expression is analyzed, and its remainder is taken from dividing it by the total weight of the shards. The row is sent to the shard that corresponds to the half-interval of the remainders from 'prev_weight' to 'prev_weights + weight', where 'prev_weights' is the total weight of the shards with the smallest number, and 'weight' is the weight of this shard. For example, if there are two shards, and the first has a weight of 9 while the second has a weight of 10, the row will be sent to the first shard for the remainders from the range \[0, 9), and to the second for the remainders from the range \[10, 19).
To select the shard that a row of data is sent to, the sharding expression is analyzed, and its remainder is taken from dividing it by the total weight of the shards. The row is sent to the shard that corresponds to the half-interval of the remainders from 'prev_weight' to 'prev_weights + weight', where 'prev_weights' is the total weight of the shards with the smallest number, and 'weight' is the weight of this shard. For example, if there are two shards, and the first has a weight of 9 while the second has a weight of 10, the row will be sent to the first shard for the remainders from the range \[0, 9), and to the second for the remainders from the range \[9, 19).
The sharding expression can be any expression from constants and table columns that returns an integer. For example, you can use the expression 'rand()' for random distribution of data, or 'UserID' for distribution by the remainder from dividing the user's ID (then the data of a single user will reside on a single shard, which simplifies running IN and JOIN by users). If one of the columns is not distributed evenly enough, you can wrap it in a hash function: intHash64(UserID).
@@ -98,7 +98,7 @@ logs - имя кластера в конфигурационном файле с
Если он выставлен в false (по умолчанию), то данные будут записываться на все реплики. По сути, это означает, что Distributed таблица занимается репликацией данных самостоятельно. Это хуже, чем использование реплицируемых таблиц, так как не контролируется консистентность реплик, и они со временем будут содержать немного разные данные.
Для выбора шарда, на который отправляется строка данных, вычисляется выражение шардирования, и берётся его остаток от деления на суммарный вес шардов. Строка отправляется на шард, соответствующий полуинтервалу остатков от prev_weights до prev_weights + weight, где prev_weights - сумма весов шардов с меньшим номером, а weight - вес этого шарда. Например, если есть два шарда, и у первого выставлен вес 9, а у второго 10, то строка будет отправляться на первый шард для остатков из диапазона \[0, 9), а на второй - для остатков из диапазона \[10, 19).
Для выбора шарда, на который отправляется строка данных, вычисляется выражение шардирования, и берётся его остаток от деления на суммарный вес шардов. Строка отправляется на шард, соответствующий полуинтервалу остатков от prev_weights до prev_weights + weight, где prev_weights - сумма весов шардов с меньшим номером, а weight - вес этого шарда. Например, если есть два шарда, и у первого выставлен вес 9, а у второго 10, то строка будет отправляться на первый шард для остатков из диапазона \[0, 9), а на второй - для остатков из диапазона \[9, 19).
Выражением шардирование может быть произвольное выражение от констант и столбцов таблицы, возвращающее целое число. Например, вы можете использовать выражение rand() для случайного распределения данных, или UserID - для распределения по остатку от деления идентификатора посетителя (тогда данные одного посетителя будут расположены на одном шарде, что упростит выполнение IN и JOIN по посетителям). Если распределение какого-либо столбца недостаточно равномерное, вы можете обернуть его в хэш функцию: intHash64(UserID).
