数据重分布（Resharding）是指将每张 MergeTree 家族表根据分片键（Sharding Key）拆分到每个分片，使得集群每个节点数据更均衡，为查询提供的性能也更均衡。

适用场景

• 刚刚进行过水平扩容，但数据未重分布，或部分表重分布失败的场景；
• 因为直接插入本地表，或因为 Kafka 导入时上游 Partition 数量未按最佳实践配置，导致的数据不均匀的场景（不适用于 Sharding Key 设错，导致数据不均衡的场景）；

不适用场景

• 表不完整的场景：如果用户没有按照最佳实践建表（如部分表只在部分节点存在），则不会重分布这些数据；
• 特殊的数据类型：含 Bitmap64 类型的表，无法执行重分布；
• 特殊表引擎：MySQL，S3 等外表引擎，View，Merge，Join 等无数据存储的表引擎不支持重分布；
• 物化库表引擎：MaterializedView，MaterializeMySQL 暂时不支持数据重分布，但您可以在扩容后通过重建库/表，重新同步数据。

注意事项

• 每个旧节点需要预留存储的容量为最大的一张表的容量，例如，表的总大小为 100GB，当前10个节点，缩容为5个节点，则需要在每个旧节点预留 100GB/5 = 20GB 以上的存储；
• 数据重分布期间，表会逐一进入只读状态，同时集群的计算和 IO 负载会较高，预估读性能会下降且不稳定；
• 特殊情况：HaUniqueMergeTree 表引擎只能在单一分片内实现去重，因此若采用 Kafka 导入，Kafka Partition -> ByteHouse Shard 的映射关系需要保持不变。例如：
  • 扩容后：unique_key = 1 -> 原 Kafka partition 1 -> 原 ByteHouse shard 1
  • 扩容后：unique_key = 1 -> ByteHouse shard 3，那需要调整 unique_key = 1 -> 新的 Partition，使其能稳定写入 ByteHouse shard 3；
  • 若您有相关疑问，请提交工单。

操作步骤

您可以参考下面步骤完成重分布操作，操作过程中需要集群管理员或系统管理员权限。

1. 运维与权限管理 > 集群管理 > 集群列表 > 重分布；

2. 选择重分布的表；

3. 开始重分布。系统会依据 Sharding_key 将数据重新拆分到所有节点；表会逐一进入只读状态，同时集群的计算和 IO 负载会较高，预估读性能会下降且不稳定；