随着互联网时代的发展，联网业务高峰期间可能实时面临高并发的访问量。飞速增长的业务需求使得数据库计算和存储压力急剧增大，负载峰值不断攀升，将严重影响业务系统的正常访问。为了解决此类问题，南大通用 GBase 8c 多模多态分布式数据库增强了其在线扩容 / 缩容的能力。

在线扩容 / 缩容

GBase 8c 因其优秀的在线扩容 / 缩容能力，能够全面覆盖用户流量低高峰期的业务场景。用户根据业务需求、策略等设置伸缩规则。在业务需求增长时，系统自动增加数据库节点以保证计算存储能力；在业务需求下降时，系统自动减少数据库节点以节约成本。

扩容 / 缩容数据流图

按照流程方式划分， GBase 8c 在线扩容 / 缩容可分为普通表、 Hashbucket 表两种。默认创建普通表。普通表适合数据量小、数据文件有序的场景； Hashbucket 表适合数据量大、数据文件繁杂、高并发的场景，在此类场景下， Hashbucket 表的扩容缩容和查询性能更优越。

以下分别简述普通表和 Hashbucket 表在线扩容的原理。

普通表在线扩容原理

GBase 8c 仅在数据重分布阶段中表切换操作时，出现秒级或毫秒级的短暂下线。扩容其余时间内均支持业务在线。存储节点扩容主要分为集群加节点、数据重分布两个阶段。

1. 集群加节点阶段。此阶段主要完成新节点的安装、元数据同步、启动等操作。

首先将新节点初始化并加到集群中，然后将老节点的元数据信息都同步到新节点中，为后续数据重分布阶段做准备。在元数据同步后启动、运行新节点，并切换 Installation Group 为新建的 Node Group 。

2. 数据重分布阶段。此阶段主要完成存储节点扩容后数据的重分布，以及切换元数据。

首先在数据重分布之前，进行检查新旧 Node Group 、创建临时表和 delete_delta 表等准备工作。然后采用自研 Hash 数据分布算法，完成基线数据重分布操作，并追增扩容期间产生的业务数据，完成增量数据重分布。在最后一轮数据追增完成后，关闭数据追增模式，并完成表切换、删除临时列、更新 Node Group 等收尾操作。

HashBucket 表在线扩容原理

此外， GBase 8c 还支持创建 HashBucket 表。创建命令如下：

CREATE TABLE tab_name(rel_name rel_type) with(segment=on,bashbucket=on);

HashBucket 表使用段页式存储方式，以解决数据文件多的问题。

每一个 bucketid 一段连续存储，相同的 bucketid 存储在相同文件。因此在线扩容 / 缩容进行数据搬迁时，仅需搬迁发生变化的 bucketid 对应的块文件。在表切换、交换物理文件时，仅需在存储结构进行修改。从而，数据搬迁量大大减少。

Hashbucket 表扩容数据流图

Hashbucket 表扩容数据流图如上所示。例如，扩容前， bucketid 为 1 、 2 、 3 的数据存放在 DN1 节点， bucketid 为 4 、 5 、 6 的数据存放在 DN2 节点。

扩容时，如果新节点不在原集群中，则需将新增的 DN3 加到集群中（如图步骤①所示）。根据数据分布算法生成的新 map ，仅将 bucketid 为 3 、 6 的数据由老节点搬迁至新增的 DN3 节点（如图步骤②所示），其他 bucketid 值的数据无需搬迁。由此看出，数据搬迁时只需移动发生变化的 bucketid 对应的数据，而非所有节点的数据重分布，减少扩容过程中的搬迁数据量，有效提高了扩容速率。

关于 GBase 8c

GBase 8c 是基于 openGauss3.0 构建的一款多模多态的分布式数据库，支持行存、列存、内存等多种存储模式和单机、主备式、分布式等多种部署形态。 GBase 8c 具备高性能、高可用、弹性伸缩、高安全性等特性，可以部署在物理机、虚拟机、容器、私有云和公有云，为关键行业核心系统、互联网业务系统和政企业务系统提供安全、稳定、可靠的数据存储和管理服务。