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[導(dǎo)讀]今天統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)候發(fā)現(xiàn)一張表使用了表分區(qū),借此機(jī)會(huì)記錄一下。1. 什么是表分區(qū)?表分區(qū),是指根據(jù)一定規(guī)則,將數(shù)據(jù)庫(kù)中的一張表分解成多個(gè)更小的,容易管理的部分。從邏輯上看,只有一張表,但是底層卻是由多個(gè)

今天統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)候發(fā)現(xiàn)一張表使用了表分區(qū),借此機(jī)會(huì)記錄一下。

1. 什么是表分區(qū)?

表分區(qū),是指根據(jù)一定規(guī)則,將數(shù)據(jù)庫(kù)中的一張表分解成多個(gè)更小的,容易管理的部分。從邏輯上看,只有一張表,但是底層卻是由多個(gè)物理分區(qū)組成。

2. 表分區(qū)與分表的區(qū)別

分表:指的是通過(guò)一定規(guī)則,將一張表分解成多張不同的表。比如將用戶訂單記錄根據(jù)時(shí)間成多個(gè)表。 分表與分區(qū)的區(qū)別在于:分區(qū)從邏輯上來(lái)講只有一張表,而分表則是將一張表分解成多張表。

3. 表分區(qū)有什么好處?

1)分區(qū)表的數(shù)據(jù)可以分布在不同的物理設(shè)備上,從而高效地利用多個(gè)硬件設(shè)備。 2)和單個(gè)磁盤或者文件系統(tǒng)相比,可以存儲(chǔ)更多數(shù)據(jù) 3)優(yōu)化查詢。在where語(yǔ)句中包含分區(qū)條件時(shí),可以只掃描一個(gè)或多個(gè)分區(qū)表來(lái)提高查詢效率;涉及sum和count語(yǔ)句時(shí),也可以在多個(gè)分區(qū)上并行處理,最后匯總結(jié)果。 4)分區(qū)表更容易維護(hù)。例如:想批量刪除大量數(shù)據(jù)可以清除整個(gè)分區(qū)。 5)可以使用分區(qū)表來(lái)避免某些特殊的瓶頸,例如InnoDB的單個(gè)索引的互斥訪問(wèn),ext3問(wèn)價(jià)你系統(tǒng)的inode鎖競(jìng)爭(zhēng)等。

4. 分區(qū)表的限制因素

1)一個(gè)表最多只能有1024個(gè)分區(qū) 2) MySQL5.1中,分區(qū)表達(dá)式必須是整數(shù),或者返回整數(shù)的表達(dá)式。在MySQL5.5中提供了非整數(shù)表達(dá)式分區(qū)的支持。 3)如果分區(qū)字段中有主鍵或者唯一索引的列,那么多有主鍵列和唯一索引列都必須包含進(jìn)來(lái)。即:分區(qū)字段要么不包含主鍵或者索引列,要么包含全部主鍵和索引列。 4)分區(qū)表中無(wú)法使用外鍵約束 5)MySQL的分區(qū)適用于一個(gè)表的所有數(shù)據(jù)和索引,不能只對(duì)表數(shù)據(jù)分區(qū)而不對(duì)索引分區(qū),也不能只對(duì)索引分區(qū)而不對(duì)表分區(qū),也不能只對(duì)表的一部分?jǐn)?shù)據(jù)分區(qū)。

5. 如何判斷當(dāng)前MySQL是否支持分區(qū)?

命令:show variables like '%partition%'?運(yùn)行結(jié)果:

mysql>?show?variables?like?'%partition%';
+-------------------+-------+
|?Variable_name?????|?Value?|
+-------------------+-------+
|?have_partitioning?|?YES???|
+-------------------+-------+
1?row?in?set?(0.00?sec)

have_partintioning 的值為YES,表示支持分區(qū)。

6. MySQL支持的分區(qū)類型有哪些?

1)RANGE分區(qū):按照數(shù)據(jù)的區(qū)間范圍分區(qū) 2)LIST分區(qū):按照List中的值分區(qū),與RANGE的區(qū)別是,range分區(qū)的區(qū)間范圍值是連續(xù)的。 3)HASH分區(qū) 4)KEY分區(qū)?說(shuō)明?在MySQL5.1版本中,RANGE,LIST,HASH分區(qū)要求分區(qū)鍵必須是INT類型,或者通過(guò)表達(dá)式返回INT類型。但KEY分區(qū)的時(shí)候,可以使用其他類型的列(BLOB,TEXT類型除外)作為分區(qū)鍵。

7. Range分區(qū)

利用取值范圍進(jìn)行分區(qū),區(qū)間要連續(xù)并且不能互相重疊。 語(yǔ)法:

partition?by?range(exp)(?//exp可以為列名或者表達(dá)式,比如to_date(created_date)
????partition?p0?values?less?than(num)
)

例如:

mysql>?create?table?emp(
????->?id?INT?NOT?null,
????->?store_id?int?not?null
????->?)
????->?partition?by?range(store_id)(
????->???partition?p0?values?less?than(10),
????->???partition?p1?values?less?than(20)
????->?);

上面的語(yǔ)句創(chuàng)建了emp表,并根據(jù)store_id字段進(jìn)行分區(qū),小于10的值存在分區(qū)p0中,大于等于10,小于20的值存在分區(qū)p1中。?注意?每個(gè)分區(qū)都是按順序定義的,從最低到最高。上面的語(yǔ)句,如果將less than(10) 和less than (20)的順序顛倒過(guò)來(lái),那么將報(bào)錯(cuò),如下:

ERROR?1493?(HY000):?VALUES?LESS?THAN?value?must?be?strictly?increasing?for?each?partition

RANGE分區(qū)存在的問(wèn)題

range范圍覆蓋問(wèn)題:當(dāng)插入的記錄中對(duì)應(yīng)的分區(qū)鍵的值不在分區(qū)定義的范圍中的時(shí)候,插入語(yǔ)句會(huì)失敗。 上面的例子,如果我插入一條store_id = 30的記錄會(huì)怎么樣呢? 我們上面分區(qū)的時(shí)候,最大值是20,如果插入一條超過(guò)20的記錄,會(huì)報(bào)錯(cuò):

mysql>?insert?into?emp(id,store_id)?values(2,30);
ERROR?1526?(HY000):?Table?has?no?partition?for?value?30

提示30這個(gè)值沒有對(duì)應(yīng)的分區(qū)。?解決辦法?A. 預(yù)估分區(qū)鍵的值,及時(shí)新增分區(qū)。 B. 設(shè)置分區(qū)的時(shí)候,使用values less than maxvalue?子句,MAXVALUE表示最大的可能的整數(shù)值。 C. 盡量選擇能夠全部覆蓋的字段作為分區(qū)鍵,比如一年的十二個(gè)月等。Range分區(qū)中,分區(qū)鍵的值如果是NULL,將被作為一個(gè)最小值來(lái)處理。 8. LIST分區(qū)

List分區(qū)是建立離散的值列表告訴數(shù)據(jù)庫(kù)特定的值屬于哪個(gè)分區(qū)。 語(yǔ)法:

????partition?by?list(exp)(?//exp為列名或者表達(dá)式
????????partition?p0?values?in?(3,5)??//值為3和5的在p0分區(qū)
????)

與Range不同的是,list分區(qū)不必生命任何特定的順序。例如:

mysql>?create?table?emp1(
????->?id?int?not?null,
????->?store_id?int?not?null
????->?)
????->?partition?by?list(store_id)(
????->???partition?p0?values?in?(3,5),
????->???partition?p1?values?in?(2,6,7,9)
????->?);

注意?如果插入的記錄對(duì)應(yīng)的分區(qū)鍵的值不在list分區(qū)指定的值中,將會(huì)插入失敗。并且,list不能像range分區(qū)那樣提供maxvalue。

9. Columns分區(qū)

MySQL5.5中引入的分區(qū)類型,解決了5.5版本之前range分區(qū)和list分區(qū)只支持整數(shù)分區(qū)的問(wèn)題。 Columns分區(qū)可以細(xì)分為 range columns分區(qū)和 list columns分區(qū),他們都支持整數(shù),日期時(shí)間,字符串三大數(shù)據(jù)類型。(不支持text和blob類型作為分區(qū)鍵) columns分區(qū)還支持多列分區(qū)(這里不詳細(xì)展開)。

10. Hash分區(qū)

Hash分區(qū)主要用來(lái)分散熱點(diǎn)讀,確保數(shù)據(jù)在預(yù)先確定個(gè)數(shù)的分區(qū)中盡可能平均分布。 MySQL支持兩種Hash分區(qū):常規(guī)Hash分區(qū)和線性Hash分區(qū)。 A. 常規(guī)Hash分區(qū):使用取模算法 語(yǔ)法:

partition?by?hash(store_id)?partitions?4;

上面的語(yǔ)句,根據(jù)store_id對(duì)4取模,決定記錄存儲(chǔ)位置。 比如store_id = 234的記錄,MOD(234,4)=2,所以會(huì)被存儲(chǔ)在第二個(gè)分區(qū)。

常規(guī)Hash分區(qū)的優(yōu)點(diǎn)和不足?優(yōu)點(diǎn):能夠使數(shù)據(jù)盡可能的均勻分布。 缺點(diǎn):不適合分區(qū)經(jīng)常變動(dòng)的需求。假如我要新增加兩個(gè)分區(qū),現(xiàn)在有6個(gè)分區(qū),那么MOD(234,6)的結(jié)果與之前MOD(234,4)的結(jié)果就會(huì)出現(xiàn)不一致,這樣大部分?jǐn)?shù)據(jù)就需要重新計(jì)算分區(qū)。為解決此問(wèn)題,MySQL提供了線性Hash分區(qū)。

B. 線性Hash分區(qū):分區(qū)函數(shù)是一個(gè)線性的2的冪的運(yùn)算法則。 語(yǔ)法:

partition?by?LINER?hash(store_id)?partitions?4;

與常規(guī)Hash的不同在于,“Liner”關(guān)鍵字。 算法介紹: 假設(shè)要保存記錄的分區(qū)編號(hào)為N,num為一個(gè)非負(fù)整數(shù),表示分割成的分區(qū)的數(shù)量,那么N可以通過(guò)以下步驟得到:
Step 1. 找到一個(gè)大于等于num的2的冪,這個(gè)值為V,V可以通過(guò)下面公式得到:
V = Power(2,Ceiling(Log(2,num)))
例如:剛才設(shè)置了4個(gè)分區(qū),num=4,Log(2,4)=2,Ceiling(2)=2,power(2,2)=4,即V=4
Step 2. 設(shè)置N=F(column_list)&(V-1)
例如:剛才V=4,store_id=234對(duì)應(yīng)的N值,N = 234&(4-1) =2
Step 3. 當(dāng)N>=num,設(shè)置V=Ceiling(V/2),N=N&(V-1)
例如:store_id=234,N=2<4,所以N就取值2,即可。
假設(shè)上面算出來(lái)的N=5,那么V=Ceiling(4/2)=2,N=5&(2-1)=1,即在第一個(gè)分區(qū)。

線性Hash的優(yōu)點(diǎn)和不足?優(yōu)點(diǎn):在分區(qū)維護(hù)(增加,刪除,合并,拆分分區(qū))時(shí),MySQL能夠處理得更加迅速。 缺點(diǎn):與常規(guī)Hash分區(qū)相比,線性Hash各個(gè)分區(qū)之間的數(shù)據(jù)分布不太均衡。

11. Key分區(qū)

類似Hash分區(qū),Hash分區(qū)允許使用用戶自定義的表達(dá)式,但Key分區(qū)不允許使用用戶自定義的表達(dá)式。Hash僅支持整數(shù)分區(qū),而Key分區(qū)支持除了Blob和text的其他類型的列作為分區(qū)鍵。 語(yǔ)法:

partition?by?key(exp)?partitions?4;//exp是零個(gè)或多個(gè)字段名的列表

key分區(qū)的時(shí)候,exp可以為空,如果為空,則默認(rèn)使用主鍵作為分區(qū)鍵,沒有主鍵的時(shí)候,會(huì)選擇非空惟一鍵作為分區(qū)鍵。

12. 子分區(qū)

分區(qū)表中對(duì)每個(gè)分區(qū)再次分割,又成為復(fù)合分區(qū)。

13. 分區(qū)對(duì)于NULL值的處理

MySQ允許分區(qū)鍵值為NULL,分區(qū)鍵可能是一個(gè)字段或者一個(gè)用戶定義的表達(dá)式。一般情況下,MySQL在分區(qū)的時(shí)候會(huì)把NULL值當(dāng)作零值或者一個(gè)最小值進(jìn)行處理。
注意
Range分區(qū)中:NULL值被當(dāng)作最小值來(lái)處理
List分區(qū)中:NULL值必須出現(xiàn)在列表中,否則不被接受
Hash/Key分區(qū)中:NULL值會(huì)被當(dāng)作零值來(lái)處理

14. 分區(qū)管理

分區(qū)管理包括對(duì)于分區(qū)的增加,刪除,以及查詢。

增加分區(qū):
對(duì)于Range分區(qū)和LIst分區(qū)來(lái)說(shuō):

alter?table?table_name?add?partition?(partition?p0?values?...(exp))

values后面的內(nèi)容根據(jù)分區(qū)的類型不同而不同。
對(duì)于Hash分區(qū)和Key分區(qū)來(lái)說(shuō):

alter?table?table_name?add?partition?partitions?8;

上面的語(yǔ)句,指的是新增8個(gè)分區(qū) 。刪除分區(qū)
對(duì)于Range分區(qū)和List分區(qū):

alter?table?table_name?drop?partition?p0;?//p0為要?jiǎng)h除的分區(qū)名稱

刪除了分區(qū),同時(shí)也將刪除該分區(qū)中的所有數(shù)據(jù)。同時(shí),如果刪除了分區(qū)導(dǎo)致分區(qū)不能覆蓋所有值,那么插入數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)報(bào)錯(cuò)。
對(duì)于Hash和Key分區(qū):

alter?table?table_name?coalesce?partition?2;?//將分區(qū)縮減到2個(gè)

coalesce [?k????les] vi. 聯(lián)合,合并分區(qū)查詢 1)查詢某張表一共有多少個(gè)分區(qū)

mysql>?select?
?->???partition_name,
?->???partition_expression,
?->???partition_description,
?->???table_rows
?->?from?
?->???INFORMATION_SCHEMA.partitions
?->?where
?->???table_schema='test'
?->???and?table_name?=?'emp';
+----------------+----------------------+-----------------------+------------+
|?partition_name?|?partition_expression?|?partition_description?|?table_rows?|
+----------------+----------------------+-----------------------+------------+
|?p0?????????????|?store_id?????????????|?10????????????????????|??????????0?|
|?p1?????????????|?store_id?????????????|?20????????????????????|??????????1?|
+----------------+----------------------+-----------------------+------------+

即,可以從information_schema.partitions表中查詢。
2)查看執(zhí)行計(jì)劃,判斷查詢數(shù)據(jù)是否進(jìn)行了分區(qū)過(guò)濾

mysql>?explain?partitions?select?*?from?emp?where?store_id=10?G;
***************************?1.?row?***************************
????????id:?1
select_type:?SIMPLE
?????table:?emp
partitions:?p1
??????type:?system
possible_keys:?NULL
???????key:?NULL
???key_len:?NULL
???????ref:?NULL
??????rows:?1
?????Extra:?
1?row?in?set?(0.00?sec)

上面的結(jié)果:partitions:p1 表示數(shù)據(jù)在p1分區(qū)進(jìn)行檢索。


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