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title: "数据分布 - OceanBase Database AI V4.6.2 | OceanBase 文档中心"
description: 数据分布 OceanBase Database AI 通过创建分区表将数据分布在不同的分区，不同分区数据可以分布到不同的机器，查询时利用分区裁剪能够减少数据的扫描量，且能利用多机的资源提升查询性能。默认情况下，不同表之间的数据是随机分布的，没有直接关系，通过负载均衡可以将一个表的数据比较均匀的分布在整个集群。 Oce…
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文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*inJjSpyNOjUAAAAAHtAAAAgAeiGDAQ/original) OceanBase Database AIV 4.6.2

# 数据分布

更新时间：2026-08-14 11:48:11

[编辑](https://github.com/oceanbase/oceanbase-database-ai/edit/V4.6.2/zh-CN/250.database-schema-design/300.data-distribution.md)  

OceanBase Database AI 通过创建分区表将数据分布在不同的分区，不同分区数据可以分布到不同的机器，查询时利用分区裁剪能够减少数据的扫描量，且能利用多机的资源提升查询性能。默认情况下，不同表之间的数据是随机分布的，没有直接关系，通过负载均衡可以将一个表的数据比较均匀的分布在整个集群。

## OceanBase Database AI 中分区的作用

在 OceanBase Database AI 中，分区是水平分片的基本单位，是数据分布、负载均衡和并行操作的最小物理单元。一张大表被逻辑地分割成多个更小、更易管理的独立块，每个分区（甚至分区的不同副本）都可以分散存储在集群中不同的 OBServer 节点上。

这种设计为分析型业务带来的优势在于，当单个节点的存储或计算能力达到瓶颈时，只需通过增加节点并重新分布分区，即可实现近乎线性的水平扩展，以应对 PB 级数据规模。

## OceanBase Database AI 的基础分区方式

目前 OceanBase Database AI 中支持三大类基础的分区方式，包括 Hash/Key、Range/Range Columns 和 List/List Columns。三种分区方式各自的使用场景有所不同。

### HASH/KEY 分区

一般适用于分区列 NDV（不同值的种类）较大，且难以划分出明确范围的情况。优点是容易让没有特定规则的数据也能够在不同的分区内均匀分布，缺点是在范围查询时难以进行分区裁剪。

**适用场景举例：**

- 无明显查询模式，需均匀分布数据到多个节点（如用户 ID、交易 ID）。

**设计要点：**

- **分区键选择：**

     - NDV（唯一值数量）远大于分区数（如用户 ID 的 NDV 应远大于分区数）。
     - 优先选择无倾斜（或只有少量倾斜）的整型 / 时间列（如 `user_id`, `order_time`，或者自增列）。
     - 高频查询条件字段（如 `user_id` 作为 Join 关键字）。
 - **分区数推荐：**

     - 确保分区数匹配集群的机器数量，避免资源分配不均衡

**示例场景：**

```sql
-- Hash 分区，按 user_id 均匀分布
CREATE TABLE customer (
  user_id BIGINT NOT NULL,
  login_time TIMESTAMP NOT NULL,
  customer_name VARCHAR(100) NOT NULL,
  phone_num BIGINT NOT NULL,
  city_name VARCHAR(50) NOT NULL,
  sex INT NOT NULL,
  id_number VARCHAR(18) NOT NULL,
  home_address VARCHAR(255) NOT NULL,
  office_address VARCHAR(255) NOT NULL,
  age INT NOT NULL
)
PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 128;

```

### Range/Range Columns 分区

一般适用于分区键容易划分出明确的范围的情况，例如可以把记录流水信息的大表，根据表示信息时间的列做 RANGE 分区。

- 数据按时间 / 数值范围增长（如 `order_time`, `price`）。
 - 需快速裁剪历史数据（如仅查询最近一个月数据）。

**设计要点：**

     - 时间字段（如 `order_time`）或连续数值字段。
     - 分区边界需与业务查询条件对齐（如按天 / 月划分）。
 - **分区数推荐：**

     - 根据数据增长设置分区，例如按照月份分区。

**示例场景：**

```sql
-- 创建系统日志表，按日志时间进行月度 RANGE 分区，支持快速查询与数据归档
CREATE TABLE system_logs (
    log_id BIGINT,
    log_date TIMESTAMP NOT NULL,
    log_level VARCHAR(10),
    source_system VARCHAR(50),
    user_id BIGINT,
    log_message TEXT,
    client_ip VARCHAR(15)
)
-- 主分区：按月 RANGE 分区，使用日期直接表达分区边界
PARTITION BY RANGE COLUMNS(log_date) (
    PARTITION p_202001 VALUES LESS THAN ('2020-02-01'),
    PARTITION p_202002 VALUES LESS THAN ('2020-03-01'),
    PARTITION p_202003 VALUES LESS THAN ('2020-04-01'),
    PARTITION p_202004 VALUES LESS THAN ('2020-05-01'),
    PARTITION p_202005 VALUES LESS THAN ('2020-06-01'),
    PARTITION p_202006 VALUES LESS THAN ('2020-07-01'),
    PARTITION p_202007 VALUES LESS THAN ('2020-08-01'),
    PARTITION p_202008 VALUES LESS THAN ('2020-09-01'),
    PARTITION p_202009 VALUES LESS THAN ('2020-10-01'),
    PARTITION p_202010 VALUES LESS THAN ('2020-11-01'),
    PARTITION p_202011 VALUES LESS THAN ('2020-12-01'),
    PARTITION p_202012 VALUES LESS THAN ('2021-01-01'),
    -- 默认分区处理未来数据或时间格式异常的记录
    PARTITION p_future VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

```

### List/List Columns 分区

一般适用于需要显式控制各行数据如何映射到具体的某一个分区时，优点是可以对无序或无关的数据集进行精准分区，缺点是在范围查询时难以进行分区裁剪。

- 离散型字段（如地区、渠道类型）。
 - 需按固定类别快速裁剪数据（如查询华东地区用户）。

**设计要点：**

     - 离散值且数量有限（如 `region` 字段仅有 `['east','west','south','north']`）。
     - 分区值需覆盖所有可能取值，避免遗漏。
 - **分区数限制：**

     - 根据业务逻辑进行配置分区数。

**示例场景：**

```sql
CREATE TABLE orders_by_region (
    order_id BIGINT COMMENT '订单唯一标识',
    region_code INT NOT NULL PRIMARY KEY  COMMENT '区域代码（1=north/china, 2=east/china, 3=south/china, 4=west/china）',
    customer_id BIGINT COMMENT '客户 ID',
    order_time DATETIME COMMENT '订单创建时间',
    product_category VARCHAR(50) COMMENT '商品类别',
    order_amount DECIMAL(18,2) COMMENT '订单金额',
    payment_status VARCHAR(20) COMMENT '支付状态（如：PAID, UNPAID）'
)
PARTITION BY LIST(region_code)  -- 改为整数类型分区键
(
    PARTITION p_north VALUES IN (1),  -- 区域代码 1 对应 north/china
    PARTITION p_east VALUES IN (2),
    PARTITION p_south VALUES IN (3),
    PARTITION p_west VALUES IN (4),
    PARTITION p_other VALUES IN (DEFAULT)  -- 默认分区处理未知区域
);

```

## 混合数据维护和数据分布管理

我们也可以以二级分区的方式，同时支持数据维护和数据分布的需求。通常使用比较多的场景为：**一级分区用于数据维护的需求，二级分区用于数据分布的需求**，每种需求可以使用对应需求所支持的方式进行组合。

### 典型的手动分区管理方式

- **一级分区：**
     - 类型选择：使用 Range 或者 List 分区，匹配高频查询条件（如时间范围、地区）
     - 分区数建议：根据查询条件时间分布、数据维护的需求设置合理范围（如按月分区保留 12 个月，或按地区分为 4 个 List 分区）
 - **二级分区：**
     - 类型选择：使用 Hash 分区，保证数据打散
     - 分区数推荐：
           - 如果只有一个一级分区写入，那么一级分区的二级分区数需要满足写入打散的资源诉求
           - 如果有多个一级分区能够写入，那么能写入的一级分区数 × 二级分区数满足写入打散的资源诉求即可

#### Range + Hash

一级选择 Range 分区，指定 `order_date` 后，可以快速过滤掉不需要扫描数据的分区，也能够通过分区管理操作快速进行数据维护；二级选择 Hash 分区，可以将当月的写入或者读取打散到 8 个分区中，避免热点。

```sql
CREATE TABLE orders (
    user_id BIGINT NOT NULL COMMENT '用户 ID（二级分区键）',
    order_date DATE NOT NULL COMMENT '下单日期（一级分区键）',
    amount DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '订单金额',
    status TINYINT NOT NULL COMMENT '状态: 0-取消 1-待支付 2-已支付 3-已发货 4-已完成',
    region_code CHAR(6) NOT NULL COMMENT '地区编码（前 2 位省码）',
    product_id INT NOT NULL COMMENT '商品 ID',
    payment_method VARCHAR(20) COMMENT '支付方式',
    created_at TIMESTAMP(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '记录创建时间')
PARTITION BY RANGE COLUMNS(order_date)
SUBPARTITION BY HASH(user_id) SUBPARTITIONS 8
(
  PARTITION p202501 VALUES LESS THAN ('2025-02-01'),
  PARTITION p202502 VALUES LESS THAN ('2025-03-01'),
  ...
  PARTITION p202601 VALUES LESS THAN ('2026-02-01')
);

```

#### List + Hash

一级选择 List 分区，指定省份能够裁剪到相应的分区，也可以按照省维度进行数据维护；二级选择 Hash / Key 分区，可以将省的读写流量打散到多个分区中，实现负载均衡。

```sql
-- 一级分区：LIST 按省划分（31 个省级行政区）
CREATE TABLE social_insurance_records (
    record_id BIGINT,
    province_code INT NOT NULL,  -- 省级编码（如 11 北京，31 上海）
    payment_date DATE NOT NULL,
    user_id VARCHAR(32) NOT NULL,
    amount DECIMAL(10,2)
) PARTITION BY LIST (province_code)  -- 一级 LIST 分区
SUBPARTITION BY KEY(user_id) SUBPARTITIONS 16  -- 二级 HASH 分区
(
  PARTITION p_beijing VALUES IN (11),
  PARTITION p_shanghai VALUES IN (31),
  PARTITION p_tianjin VALUES IN (12),
  ...
  PARTITION p_xizang VALUES IN (54)
);

```

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