Partition Cache

多个 SQL 使用相同的表分区时可命中缓存。

**Partition Cache是个试验性功能，没有得到很好的维护，谨慎使用**

需求场景 & 解决方案

见 query-cache.md。

设计原理

SQL可以并行拆分，Q = Q1 ∪ Q2 ... ∪ Qn，R= R1 ∪ R2 ... ∪ Rn，Q为查询语句，R为结果集
SQL 只使用DATE、INT、BIGINT类型的分区字段聚合，且只扫描一个分区，因此不支持按天分区，只支持按年、月分区。
将查询结果集中部分日期的结果缓存，然后缩减 SQL 中扫描的日期范围，本质 PartitionCache 并没有减少扫描的分区数量，而且缩减扫描的日期范围，从而减少扫描数据量。

此外一些限制：

只支持按分区字段分组，不支持按其他字段分组，按其他字段分组，该分组数据都有可能被更新，会导致缓存都失效
只支持结果集的前半部分、后半部分以及全部命中缓存，不支持结果集被缓存数据分割成几个部分，且结果集的日期必须连续，如果某一天在结果集中没有数据，那只有这一天之前的日期会被缓存。
如果 predicate 有分区之外的列，那么必须给分区 predicate 加上括号 where k1 = 1 and (key >= "2023-10-18" and key <= "2021-12-01")
查询的天数必须大于1，小于cache_result_max_row_count，否则无法使用partition cache。
分区字段的 predicate 只能是 key >= a and key <= b 或者 key = a or key = b 或者 key in(a,b,c)。

使用方式

确保 fe.conf 的 cache_enable_partition_mode=true (默认是true)

vim fe/conf/fe.conf
cache_enable_partition_mode=true

在MySQL命令行中设置变量

MySQL [(none)]> set [global] enable_partition_cache=true;

如果同时开启了两个缓存策略，下面的参数，需要注意一下:

cache_last_version_interval_second=30

如果分区的最新版本的时间离现在的间隔，大于cache_last_version_interval_second，则会优先把整个查询结果缓存。如果小于这个间隔，如果符合PartitionCache的条件，则按PartitionCache数据。

具体参数介绍和未尽事项见 query-cache.md。

未尽事项

拆分为只读分区和可更新分区，只读分区缓存，更新分区不缓存

如查询最近7天的每天用户数，如按日期分区，数据只写当天分区，当天之外的其他分区的数据，都是固定不变的，在相同的查询SQL下，查询某个不更新分区的指标都是固定的。如下，在2020-03-09当天查询前7天的用户数，2020-03-03至2020-03-07的数据来自缓存，2020-03-08第一次查询来自分区，后续的查询来自缓存，2020-03-09因为当天在不停写入，所以来自分区。

因此，查询N天的数据，数据更新最近的D天，每天只是日期范围不一样相似的查询，只需要查询D个分区即可，其他部分都来自缓存，可以有效降低集群负载，减少查询时间。

实现原理示例:

MySQL [(none)]> SELECT eventdate,count(userid) FROM testdb.appevent WHERE eventdate>="2020-03-03" AND eventdate<="2020-03-09" GROUP BY eventdate ORDER BY eventdate;
+------------+-----------------+
| eventdate  | count(`userid`) |
+------------+-----------------+
| 2020-03-03 |              15 |
| 2020-03-04 |              20 |
| 2020-03-05 |              25 |
| 2020-03-06 |              30 |
| 2020-03-07 |              35 |
| 2020-03-08 |              40 | //第一次来自分区，后续来自缓存
| 2020-03-09 |              25 | //来自分区
+------------+-----------------+
7 rows in set (0.02 sec)

在PartitionCache中，缓存第一级Key是去掉了分区条件后的SQL的128位MD5签名，下面是改写后的待签名的SQL：

SELECT eventdate,count(userid) FROM testdb.appevent GROUP BY eventdate ORDER BY eventdate;

缓存的第二级Key是查询结果集的分区字段的内容，比如上面查询结果的eventdate列的内容，二级Key的附属信息是分区的版本号和版本更新时间。

下面演示上面SQL在2020-03-09当天第一次执行的流程：

从缓存中获取数据

+------------+-----------------+
| 2020-03-03 |              15 |
| 2020-03-04 |              20 |
| 2020-03-05 |              25 |
| 2020-03-06 |              30 |
| 2020-03-07 |              35 |
+------------+-----------------+

从BE中获取数据的SQL和数据

SELECT eventdate,count(userid) FROM testdb.appevent WHERE eventdate>="2020-03-08" AND eventdate<="2020-03-09" GROUP BY eventdate ORDER BY eventdate;

+------------+-----------------+
| 2020-03-08 |              40 |
+------------+-----------------+
| 2020-03-09 |              25 | 
+------------+-----------------+

最后发送给终端的数据

+------------+-----------------+
| eventdate  | count(`userid`) |
+------------+-----------------+
| 2020-03-03 |              15 |
| 2020-03-04 |              20 |
| 2020-03-05 |              25 |
| 2020-03-06 |              30 |
| 2020-03-07 |              35 |
| 2020-03-08 |              40 |
| 2020-03-09 |              25 |
+------------+-----------------+

发送给缓存的数据

+------------+-----------------+
| 2020-03-08 |              40 |
+------------+-----------------+

Partition缓存，适合按日期分区，部分分区实时更新，查询SQL较为固定。

分区字段也可以是其他字段，但是需要保证只有少量分区更新。

Partition Cache

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