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通过实例学习MySQL分区表原理及常用操作_Mysql_

2023-05-27 383人已围观

简介通过实例学习MySQL分区表原理及常用操作_Mysql_

1、分区表含义

分区表定义指根据可以设置为任意大小的规则，跨文件系统分配单个表的多个部分。实际上，表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表。用户所选择的、实现数据分割的规则被称为分区函数，这在MySQL中它可以是模数，或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表，或者是一个内部HASH函数，或一个线性HASH函数。

分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来讲只有一张表，而分表则是将一张表分解成多张表

2、分区表优点

1)分区表更容易维护。对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区，来很方便地实现。

2)一些查询可以得到极大的优化，这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以只保存在一个或多个分区内，这样在查找时就不用查找其他剩余的分区。因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高那些常用查询的效率。

3)优化查询。涉及到例如SUM()和COUNT(),可以在多个分区上并行处理，最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。

4)通过跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量。

3、分区表限制

1)一个表最多只能有1024个分区；

2) MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持；

3)如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列；

4)分区表中无法使用外键约束；

5)MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。

6)分区键必须是INT类型，或者通过表达式返回INT类型，可以为NULL。唯一的例外是当分区类型为KEY分区的时候，可以使用其他类型的列作为分区键(BLOB or TEXT 列除外)

7)如果表中有主键和唯一索引，按主键字段进行分区时，唯一索引列应该包含分区键。

8)目前mysql不支持空间类型和临时表类型进行分区。不支持全文索引。

9)对象限制(分区表达式不能出现Stored functions, stored procedures, UDFs, orplugins,Declared variables or user variables.)

10)运算限制(支持加减乘等运算出现在分区表达式，但是运算后的结果必须是一个INT或者NULL。支持DIV,不支持/,|, &, ^, <<, >>, and ~ 不允许出现在分区表达式中)

11)sql_mode限制(官方强烈建议你在创建分区表后，永远别改变mysql的sql_mode。因为在不同的模式下，某些函数或者运算返回的结果可能会不一样)

12)不支持query_cache和INSERT DELAYED

13)分区键不能是一个子查询(即使是子查询返回的是int值或者null.)

14)子分区限制(只有RANG和LIST分区能进行子分区。HASH和KEY分区不能进行子分区并且子分区必须是HASH 或 KEY类型)

4、分区类型

1)水平分区(根据列属性按行分)

如:一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。

水平分区的几种模式：

* Range（范围）：这种模式允许DBA将数据划分不同范围。

如:可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980's）的数据，90年代（1990's）的数据以及任何在2000年（包括2000年）后的数据。

* Hash（哈希）：这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。

如：可以建立一个对表主键进行分区的表。

* Key（键值）：上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。

* List（预定义列表）：这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA建立了一个横跨三个分区的表，分别根据2004年2005年和2006年值所对应的数据。

* Columns分区是对range，list分区的补充，弥补了后两者只支持整型数分区（或者通过转换为整型数），使得支持数据类型增加很多（所有整数类型，日期时间类型，字符类型），还支持多列分区。

注:在多列分区表上插入数据时，采用元组的比较，即多列排序，先根据field1排序，再根据field2排序，根据排序结果来来分区存储数据。

* Composite（复合模式）：以上模式的组合使用。

如：在初始化已经进行了Range范围分区的表上，可以对其中一个分区再进行hash哈希分区。

垂直分区（按列分）：

如：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，可以把这些不经常使用的text和BLOB划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。

注意：子分区（关键字subparttition）：使用RANGE或LIST分区可以再次分割形成子分区，子分区可以是HASH分区或者KEY分区。建议在多磁盘上使用。

查看是否有支持Partition分区表

 mysql> SHOW PLUGINS ; +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+ | Name | Status | Type | Library | License | +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+ | partition | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL | GPL | +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+ 或使用 mysql> SELECT PLUGIN_NAME as Name, PLUGIN_VERSION as Version, PLUGIN_STATUS as Status -> FROM INFORMATION_SCHEMA.PLUGINS -> WHERE PLUGIN_TYPE='STORAGE ENGINE';

注意:MySQL 5.6.1 之前的版本，可以下命令查看 have_partitioning 参数，新的版本已移除该参数。

 mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';

5、实战常用分区表几种模式

1)使用RANGE分区模式

####创建测试表t1，并插入接近400万行数据，再没有分区的情况下，对查询某一条件耗时

 mysql> CREATE TABLE `t1` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键', `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID', `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价', `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量', `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID', `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间', `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间', `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识', PRIMARY KEY (`id`,`atime`) ) INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP()); INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2016-05-01 00:00:00'); INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2017-05-01 00:00:00'); INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2018-05-01 00:00:00'); INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2015-05-01 00:00:00'); INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2016-05-01 00:00:00'); INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2017-05-01 00:00:00'); INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2018-05-01 00:00:00'); /**********************************主从复制大量数据******************************/ mysql> INSERT INTO `t1`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `t1`; mysql> SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP(); 1048576 rows in set (5.62 sec) #没有分区表情况耗时5.62s

如果是针对已有的表进行表分区，可以使用ALTER TABLE来进行更改表为分区表，这个操作会创建一个分区表，然后自动进行数据copy然后删除原表。

注: 这种会使服务器资源消耗比较大(400多万数据要1分多钟)

 mysql> ALTER TABLE t1 PARTITION BY RANGE (YEAR(atime)) -> ( -> PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2016), -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2017), -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2018), -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); Query OK, 4194304 rows affected (1 min 8.32 sec) mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `t1`; #查看分区情况 +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | t1 | p0,p1,p2,p3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4180974 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

同样用上面的查询测试结果

 mysql> SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP(); 1048576 rows in set (4.46 sec) #与上面没有分区查询执行的时间相比少了接近1s mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP(); #查看查询使用的分区情况 +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | p0,p1,p2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3135804 | 3.33 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

同时也要注意，进行表分区以后，mysql存放的数据文件夹中该表的存放文件也被拆分为多个

 -rw-r----- 1 mysql mysql 8.7K 2月 14 14:49 t1.frm -rw-r----- 1 mysql mysql 36M 2月 14 14:50 t1#P#p0.ibd -rw-r----- 1 mysql mysql 64M 2月 14 14:50 t1#P#p1.ibd -rw-r----- 1 mysql mysql 92M 2月 14 14:50 t1#P#p2.ibd -rw-r----- 1 mysql mysql 64M 2月 14 14:50 t1#P#p3.ibd

实际生产环境中，大多是采用另外一种方式:新建一个和原来表一样的分区表，然后把数据从原表导出，接着导入新表，最后建立普通索引。

 mysql> CREATE TABLE `t2` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键', `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID', `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价', `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量', `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID', `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间', `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间', `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识', PRIMARY KEY (`id`,`atime`) ) PARTITION BY RANGE COLUMNS(atime) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2016-01-01'), PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2016-02-01'), PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2016-03-01'), PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2016-04-01'), PARTITION p4 VALUES LESS THAN ('2016-05-01'), PARTITION p5 VALUES LESS THAN ('2016-06-01'), PARTITION p6 VALUES LESS THAN ('2016-07-01'), PARTITION p7 VALUES LESS THAN ('2016-08-01'), PARTITION p8 VALUES LESS THAN ('2016-09-01'), PARTITION p9 VALUES LESS THAN ('2016-10-01'), PARTITION p10 VALUES LESS THAN ('2016-11-01'), PARTITION p11 VALUES LESS THAN ('2016-12-01'), PARTITION p12 VALUES LESS THAN ('2017-01-01'), PARTITION p13 VALUES LESS THAN ('2017-02-01'), PARTITION p14 VALUES LESS THAN ('2017-03-01'), PARTITION p15 VALUES LESS THAN ('2017-04-01'), PARTITION p16 VALUES LESS THAN ('2017-05-01'), PARTITION p17 VALUES LESS THAN ('2017-06-01'), PARTITION p18 VALUES LESS THAN ('2017-07-01'), PARTITION p19 VALUES LESS THAN ('2017-08-01'), PARTITION p20 VALUES LESS THAN ('2017-09-01'), PARTITION p21 VALUES LESS THAN ('2017-10-01'), PARTITION p22 VALUES LESS THAN ('2017-11-01'), PARTITION p23 VALUES LESS THAN ('2017-12-01'), PARTITION p24 VALUES LESS THAN ('2018-01-01'), PARTITION p25 VALUES LESS THAN ('2018-02-01'), PARTITION p26 VALUES LESS THAN ('2018-03-01'), PARTITION p27 VALUES LESS THAN ('2018-04-01'), PARTITION p28 VALUES LESS THAN ('2018-05-01'), PARTITION p29 VALUES LESS THA
                提示：
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