需求背景
业务表tb_image部分数据如下所示，其中id唯一，image_no不唯一。image_no表示每个文件的编号，每个文件在业务系统中会生成若干个文件，每个文件的唯一ID就是字段id：
业务表tb_image的一些情况如下：
- 根据image_no查询和根据id查询；
- 存量数据2kw；
- 日增长4w左右；
- 日查询量20w左右；
- 非ToC系统，所以并发的天花板可见；
方案选择
根据上面对业务的分析，分库分表完全没有必要。单库分表的话，由于要根据image_no和id查询，所以，一种方案是冗余分表（即一份数据以image_no为分片键保存，另一份数据以id为分片键保存）；另一种方案是只以image_no为分片键，而基于id的查询需求，业务层进行结果归并或者引入第三方中间件。
考虑到单库分表比较复杂，所以决定使用分区特性，而且容量评估分区表方案128个分区（每个分区数据量kw级别）完全能保证业务至少稳定运行15年（图中橙色部分是比较贴合自身业务实际增长情况）：
另外，由于RANGE, LIST, HASH分区都不支持VARCHAR列，所以决定采用KEY分区，官方介绍它的原理是以MySQL内置hash算法然后对分区数取模。
性能测试
选定分片键为image_no，并且决定分区数为128后，就要灌入数据进行可行性和性能测试了。分区数选择128的原因是：11亿/1kw=110≈128，另外程序员情节，喜欢用2的N次方，你懂的。然而，这个分区数128就是一切噩梦的开始。
我尝试先插入10w数据到128个分区中，插入后，让我惊讶的现象出现了：所有奇数编号分区（p1, p3, p5, ... , p2n-1）中居然没有一条数据，同时，任何一个偶数编号分区却有很多的数据，而且还不是很均匀。如下图所示：
说明：奇数编号分区的ibd文件大小都是112k，这是创建分区表时初始化大小，实际并没有任何数据。我们可以通过SQL：select partition_name, partition_expression, table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name='image_subpart';验证，其部分结果如下图所示：
难道10w条数据还不够说明问题？平均下来每个分区可是有近800条数据！好吧，来点猛的：我再插入990w条数据，总计1kw数据。结果还是一样，奇数编号分区没有数据，偶数编号都有分区。
问题思考
我们再来回想一下KEY分区的原理：通过MySQL内置hash算法对分片键计算hash值后再对分区数取模。这个原理也可以从MySQL官网找到，请戳链接：22.2.5 KEY Partitioning: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/partitioning-key.html，截取原文如下：
Partitioning by key is similar to partitioning by hash, except that where hash partitioning employs a user-defined expression, the hashing function for key partitioning is supplied by the MySQL server. NDB Cluster uses MD5() for this purpose; for tables using other storage engines, the server employs its own internal hashing function which is based on the same algorithm as PASSWORD().
这个世界上不会有这么渣渣的hash算法吧？随便写个什么算法也不至于这么不均匀吧？这时候我怀疑是否有一些什么配置引起的。但是show variables中并没有任何与partition相关的变量。
这个时候，一万匹马奔腾而过。会不会是文档和源码不同步导致的？好吧，看MySQL的源码，毕竟，源码才是最接近真相的地方。KEY分区相关源码在文件sql_partition.cc中，笔者截取部分关键源码，如下所示，初略观察，并没有什么不妥，先计算分区字段的hash值然后对分区数取模：
/**
Calculate part_id for (SUB)PARTITION BY KEY
@param file Handler to storage engine
@param field_array Array of fields for PARTTION KEY
@param num_parts Number of KEY partitions
@param func_value[out] Returns calculated hash value
@return Calculated partition id
*/
inline
static uint32 get_part_id_key(handler *file,
Field **field_array,
uint num_parts,
longlong *func_value)
{
DBUG_ENTER("get_part_id_key");
// 计算分区字段的hash值
*func_value= file->calculate_key_hash_value(field_array);
// 对分区数取模
DBUG_RETURN((uint32) (*func_value % num_parts));
}
怀着绝望的心情，请出搜索引擎搜索："KEY分区数据不均匀"，搜索结果中的CSDN论坛（https://bbs.csdn.net/topics/390857704）里有个民间高手华夏小卒回答如下：
一个同事根据password函数，分析并测出，key分区，只能指定分区数目为质数，才能保证每个分区都有数据。我测了下，从11个分区，到17个分区。 只有11,13,17 ，这3个分区的数据是基本平均分布的。
这个时候，又是一万匹马奔腾而过。不过F**K的同时，心里也是有点小激动，因为可能找到解决办法了（虽然还不知道MySQL内置hash算法为毛会这样），最后笔者再次对KEY分区测试并总结如下：
- 如果设置40，64，128等偶数个分区数（PARTITIONS 64），会导致编号为奇数的分区（p1, p3, p5, p7, ... p2n-1）完全插不进数据；
- 如果设置63，121（PARTITIONS 63）这种奇数但非质数个分区数，所有分区都会有数据，但是不均匀；
- 如果设置137，31这种质数个分区数（PARTITIONS 137），所有分区都会有数据，并且非常均匀；
如下图所示，是笔者把分区数调整为127并插入100w数据后的情况，通过SQL证明每个分区的数据量几乎一样：
总结回顾
MySQL的KEY分区这么大的使用陷阱，居然在官方上没有任何说明，这让笔者感到非常震惊。笔者还尝试Google搜索mysql partition key uneven，也有很多结果，例如stackoverflow：https://stackoverflow.com/questions/38454354/mysql-uneven-distribution-of-data-into-partitions-when-using-key-partitioning，此外还有MySQL bug：Bug #72428 Partition by KEY() results in uneven data distribution
正在看此文并有很强烈兴趣的同学，可以尝试更深入这个问题。笔者接下来也会找个时间，根据MySQL源码深入挖掘其hash算法的实现为什么对分区数如此敏感。
