数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算，最后结果会不一样，因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述：设置hash seed（即改变哈希策略）同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval

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PARTITION p99 ); 上述例子中，bmsql_order_line表的ol_d_id进行了分区，ol_d_id列是一个identifier性质的属性列，本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分表处理则是一个较为理想的选择，相比其他分区类型，除了预先确保分

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数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算，最后结果会不一样，因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述：设置hash seed（即改变哈希策略）同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval

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PARTITION p99 ); 上述例子中，bmsql_order_line表的ol_d_id进行了分区，ol_d_id列是一个identifier性质的属性列，本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分表处理则是一个较为理想的选择。相比其他分区类型，除了预先确保分

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PARTITION p99 ); 上述例子中，bmsql_order_line表的ol_d_id进行了分区，ol_d_id列是一个identifier性质的属性列，本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分表处理则是一个较为理想的选择，相比其他分区类型，除了预先确保分

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数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算，最后结果会不一样，因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述：设置hash seed（即改变哈希策略）同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval

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PARTITION p99 ); 上述例子中，bmsql_order_line表的ol_d_id进行了分区，ol_d_id列是一个identifier性质的属性列，本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分表处理则是一个较为理想的选择。相比其他分区类型，除了预先确保分

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定分库后，确定分表的计算方式是：一个月的第几天mod分表数，即：15 mod 31 = 15。 算法计算方式 表1 算法举例 条件 算法 举例 无 分表路由结果 = 分表拆分键值 % 分表数 分表拆分键值 ：2019-1-15 分表：15 % 31 = 15 建表语法 create

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拆分键：yyyy-MM-dd 分表路由结果 = (yyyy*12+MM) % (分库数 * 分表数) 分库路由结果 = 分表路由结果 / 分表数 说明： 分库路由结果四舍五入到最接近的整数。 拆分键：2012-11-20 分表：(2012 * 12 + 11) % (8 * 3) = 11

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算并得到分表下标。 例如：2019-1-15，当根据分库键确定分库后，确定分表的计算方式是：一年的第几天mod分表数，即：15 mod 366 = 15; 2019-1-15是一年的第15天。 算法计算方式 表1 算法举例 条件 算法 举例 无 分表路由结果 = 分表拆分键值 %

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例如：2019-1-15，当根据分库键确定分库后，确定分表的计算方式是：月份mod分表数，即：1 mod 12 = 1。 算法计算方式 表1 算法举例 条件 算法 举例 无 分表路由结果 = 分表拆分键值 % 分表数 分表拆分键值 ：2019-1-15 分表：1 % 12 = 1 建表语法 create table

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上述SQL返回值为1，表示2019-01-15是周二，因为周日为一周中的第一天，所以周二则为一周中的第三天。 算法计算方式 表1 算法举例 条件 算法 举例 无 分表路由结果 = 分表拆分键值 % 分表数 分表拆分键值 ：2019-1-15 分表：3 % 7= 3 建表语法 create

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8 = 6 分表：(2012 * 366 + 366) % 3 = 0 分库拆分键 = 分表拆分键(拆分键) 拆分键：yyyy-MM-dd 分表路由结果 = (yyyy * 366 + 一年第几天) % (分库数 * 分表数) 分库路由结果 = 分表路由结果 / 分表数 说明： 分库路由结果四舍五入到最接近的整数。

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% 8 = 7 分表：(2013 * 54 + 1) % 3 = 1 分库拆分键 = 分表拆分键(拆分键) 拆分键：yyyy-MM-dd 分表路由结果 = (yyyy * 54 + 一年第几周) % (分库数 * 分表数) 分库路由结果 = 分表路由结果 / 分表数 说明： 分库路由结果四舍五入到最接近的整数。

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源库集合复合哈希索引检查 MongoDB->DDS迁移、同步场景 表1 源库集合复合哈希索引检查 预检查项 源库集合复合哈希索引检查。 描述 源库存在复合哈希索引的集合。 不通过提示及处理建议 不通过原因：已选集合的包含复合哈希索引。 处理建议：请取消选择上述不支持的集合，或在源库重建索引为非复合hash索引。

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源库集合复合哈希分片键检查 MongoDB->DDS迁移、同步场景 表1 源库集合复合哈希分片键检查 预检查项 源库集合复合哈希分片键检查。 描述 源库存在复合哈希分片键的集合。 不通过提示及处理建议 不通过原因：已选集合存在复合哈希分片键. 处理建议：请取消选择上述不支持的集合。

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g”的值为生成MD5哈希值函数，函数中的参数A为字符串“abc123”。 请求体 如下图所示，请求体中应用了生成MD5哈希值函数，函数中的参数A为生成UUID函数“$uuid()”。 检查点属性 如下图所示，检查点属性“result”的目标值为生成MD5哈希值函数，函数中的参数A

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”，进入脱敏算法页面。 单击“新建”，新建脱敏算法。 图1 新建脱敏算法 新建脱敏算法参数配置请参考表2，参数配置完成单击“确定”即可。 图2 算法配置 脱敏算法参数说明表： 表2 配置脱敏算法参数说明 配置 说明 *算法名称 用户自定义算法名称，长度不能超过64个字符。 描述

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Hash函数 函数说明 表1 Hash函数说明 Hash函数 函数说明 MD5(string) 返回以32个十六进制数所表示的字符串的MD5哈希值 若字符串是null，则返回null SHA1(string) 返回以40个十六进制所表示的字符串的SHA-1哈希值 若字符串是null，则返回null

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图1 普通表&分区表数据插入 因此对数据插入优化的侧重点如下： 分区表基表Heap表插入： 算子底噪优化 heap数据插入 索引插入build优化（带索引） 分区表分区路由： 路由查找算法逻辑优化 路由底噪优化，包括分区表partRel句柄开启、新增的函数调用逻辑开销 分区路由

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io/upstream-hash-by: "$request_uri"代表按照请求uri进行hash。 nginx.ingress.kubernetes.io/upstream-hash-by: "$request_uri$host"代表按照请求uri和 域名 进行hash。 nginx.ingress

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