Teradata 哈希算法

简介

Teradata 哈希算法是 Teradata 数据库所使用的一种哈希算法，用于在数据分发时将数据均匀分布到各个节点上，提高并行处理效率。

哈希算法原理

Teradata 哈希算法采用了两个哈希函数：MOD 和 UDF。

其中，MOD 函数将数据分配到某一组的方式为：

HASH(column) MOD number_of_groups

UDF 函数在 MOD 函数的基础上，再对数据进行哈希处理，使数据均匀分布到各个节点上：

HASHAMP(HASHBUCKET(HASH(column)))

哈希算法应用

在 Teradata 数据库中，哈希算法被广泛应用于数据分发、数据重分布、数据合并等操作中。

数据分发

数据分发是指在多个节点上存储分布式表时，如何将表中的数据均匀分布到各个节点上。

例如，我们有一个分布式表 user，其中有 user_id 和 user_name 两列。我们希望将这个表均匀分布到 5 个节点上，可以使用以下语句来进行数据分发：

CREATE TABLE user_distributed (
    user_id INT,
    user_name VARCHAR(50)
) DISTRIBUTED BY HASH(user_id) MOD 5;

上述语句中，DISTRIBUTED BY HASH(user_id) MOD 5 表示根据 user_id 列进行哈希，将数据分布到 5 个节点上。

数据重分布

当我们需要对数据进行聚合时，由于数据被分散到多个节点上，需要将数据重新分布到一个节点上进行聚合操作。

例如，我们有一个 user 表，其中有 user_id、user_name 和 income 三列。我们想要按照 user_id 进行分组并计算 income 列的平均值。可以使用以下语句进行数据重分布：

SELECT
    user_id,
    AVG(income)
FROM user
GROUP BY user_id
DISTRIBUTE BY HASH(user_id) MOD 5;

上述语句中，DISTRIBUTE BY HASH(user_id) MOD 5 表示根据 user_id 进行哈希，并将数据重分布到 5 个节点上进行计算。

数据合并

在数据分布和重分布过程中，我们有时需要将数据从不同节点上合并到一个节点上。由于数据在不同节点上可能使用了不同的哈希算法，因此需要使用 UDF 函数进行哈希处理，以保证数据能够均匀分布到目标节点上。

例如，我们想要将两个节点上的 user 表合并，并计算 income 列的平均值。可以使用以下语句进行数据合并：

SELECT
    user_id,
    AVG(income)
FROM user
DISTRIBUTE BY HASHAMP(HASHBUCKET(HASH(user_id)));

上述语句中，DISTRIBUTE BY HASHAMP(HASHBUCKET(HASH(user_id))) 表示根据 user_id 进行哈希，将数据合并到所有节点上进行计算。

总结

Teradata 哈希算法是 Teradata 数据库分布式处理的关键技术之一，熟练掌握哈希算法可以大大提高数据处理效率。在使用哈希算法时，需要了解原理及其应用场景，并根据实际需求进行灵活运用。