hash的原理虽然简单，但是它在数据库中可以说是无处不在。其中hash partition是hash在数据库中一个简单的应用，虽然它没有range partition那么常用，但是我们在做数据库水平拆分时，其实就是利用了hash partition的原理，利用hash函数对某个key进行运算，然后将其分布到不同的主机上，原理很简单。

　　我们在设计时遇到了一个问题，当分区的数量需要变化时，基于hash的原理，数据可能会从一个分区移动到另外一个分区，因为某个key在4个分区时，可能被分布在分区3，而在8个分区时，可能被分布在分区5。这样每当分区数量变化时，就需要全部重新分布数据，代价很高。

　　那么Oracle是怎么做的?首先可以肯定的是Oracle的hash partition在分区增加时，不需要做全部数据的重新分布。有人告诉我Oracle的hash函数比较牛，可以保证分区数量增加时，这个hash函数可以让原来的数据还在旧的分区中，而新的数据可以分布在新的分区。Oracle的函数无非就是get_hash_value或ora_hash(10g)，从hash的原理上来说，这也是不可能做到的。

　　我们对hash partition都有一个常识，就是partition的数量最好是2的次方，也就是2，4，8，16……，否则分区会出现不分区均衡的现象，按照hash的原理，不管是几个分区，都可以做到完全均衡的，为什么会不均衡，其实答案已经出来了，Oracle为了能够增加分区，为你预留了几个看不到的分区。

　　假设我们有6个分区，一共8000条数据，数据的分布如下图：

　　hash partition不能直接增加分区，而是split当前分区，当需要增加到8个分区时，实际上是分区3和分区4分别split产生新的分区7和分区8，如下图：

　　Oracle如何做到分区数量增加后，其他分区的数据不受影响呢，其实很简单，Oracle在做hash运算时，预留了分区，比如6个分区，实际上是用8个分区的hash来运算的，只不过把缺少的分区的数据合并到其他分区，这样就会出现数据不均衡的情况。Oracle的公式是这样的，用等于或者大于当前分区数量的最小的一个2的N次方，比如6个分区做8个hash bucket。我们再来考虑一下2，4，8，16(2的N次方)的情况，比如要把4个分区加为5个分区，因为已经是2的N次方，所以数据会均匀分布，而且Oracle还是使用4个hash bucket。这时新增的分区5实际上把分区1 split后产生的，这时因为有5个分区了，所以会使用8个hash bucket。这时Oracle的hash函数就比较牛了，它可以保证2，4，8，16个分区时，同一个键值分布在相同的分区或者是对应可以合并的分区，看下面的SQL：

　　select ora_hash(’hellodba’,1)+1 par2,ora_hash(’hellodba’,3)+1 par4,ora_hash(’hellodba’,7)+1 par8,ora_hash(’hellodba’,15)+1 par16 from dual;

　　PAR2 PAR4 PAR8 PAR16

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　　2 4 4 12上面的SQL我们看到分区的数量在2，4，8，16时，hellodba这个key分别落在在2，4，4，12号分区，虽然落在不同的分区上，但是分区4和分区12是对应可合并的，这样就保证了数据是不需要移动的。一句话总结就是hash bucket总是2的N次方，如果分区数不足，则会合并数据，产生不均衡的情况，这样增加分区时，只需要对应分区的数据做split即可。同理，减少分区也不是简单的drop，而是合并分区。

　　再回到我们的项目中，我们为了解决这个问题，采用了更简单的处理方案，直接就做了1024个分区，我们有8个物理数据库，每个数据库中有128个表，以后再分拆时，只要移动这些表，并修改应用中的对应关系就可以了。其实和Oracle合并再拆分的思路是一样的。