数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果,但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间,同时对于应用来说分区完全是透明的。
MYSQL的分区主要有两种形式:水平分区和垂直分区
这种形式的分区是对根据表的行进行分区,通过这样的方式不同分组里面的物理列分割的数据集得以组合,从而进行个体分割(单分区)或集体分割(1个或多个分区)。
所有在表中定义的列在每个数据集中都能找到,所以表的特性依然得以保持。水平分区一定要通过某个属性列来分割。常见的比如年份,日期等。
这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度,使某些特定的列被划分到特定的分区,每个分区都包含了其中的列所对应所有行。
可以用 show variables like '%partition%';
命令查询当前的mysql数据库版本是否支持分区。
分区的作用:数据库性能的提升和简化数据管理
在扫描操作中,mysql优化器只扫描保护数据的那个分区以减少扫描范围获得性能的提高。
分区技术使得数据管理变得简单,删除某个分区不会对另外的分区造成影响,分区有系统直接管理不用手工干预。
mysql从5.1版本开始支持分区。每个分区的名称是不区分大小写。同个表中的分区表名称要唯一。
根据所使用的不同分区规则可以分成几大分区类型。
基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。
类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。
基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。
分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。
基于RANGE/LIST 类型的分区表中每个分区的再次分割。子分区可以是 HASH/KEY 等类型。
三、 mysql分区表常用操作示例
以部门员工表为例子:
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date, salary int ) partition by range(salary) ( partition p1 values less than (1000), partition p2 values less than (2000), partition p3 values less than maxvalue ); 以员工工资为依据做范围分区。
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by range(year(birthdate)) ( partition p1 values less than (1980), partition p2 values less than (1990), partition p3 values less than maxvalue ); 以year(birthdate)表达式(计算员工的出生日期)作为范围分区依据。这里最值得注意的是表达式必须有返回值。
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by list(deptno) ( partition p1 values in (10), partition p2 values in (20), partition p3 values in (30) ); 以部门作为分区依据,每个部门做一分区。
HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。在RANGE和LIST分区中,必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪 个分区中;而在HASH分区中,MySQL 自动完成这些工作,你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式,以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by hash(year(birthdate)) partitions 4;
按照KEY进行分区类似于按照HASH分区,除了HASH分区使用的用户定义的表达式,而KEY分区的哈希函数是由MySQL 服务器提供,服务器使用其自己内部的哈希函数,这些函数是基于与PASSWORD()一样的运算法则。“CREATE TABLE ...PARTITION BY KEY”的语法规则类似于创建一个通过HASH分区的表的规则。它们唯一的区别在于使用的关键字是KEY而不是HASH,并且KEY分区只采用一个或多个 列名的一个列表。
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by key(birthdate) partitions 4;
range - hash(范围哈希)复合分区
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by range(salary) subpartition by hash(year(birthdate)) subpartitions 3 ( partition p1 values less than (2000), partition p2 values less than maxvalue );
range- key复合分区
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by range(salary) subpartition by key(birthdate) subpartitions 3 ( partition p1 values less than (2000), partition p2 values less than maxvalue );
list - hash复合分区
CREATE TABLE emp ( empno varchar(20) NOT NULL, empname varchar(20) , deptno int, birthdate date NOT NULL, salary int ) PARTITION BY list (deptno) subpartition by hash(year(birthdate)) subpartitions 3 ( PARTITION p1 VALUES in (10), PARTITION p2 VALUES in (20) );
list - key 复合分区
CREATE TABLE empk ( empno varchar(20) NOT NULL, empname varchar(20) , deptno int, birthdate date NOT NULL, salary int ) PARTITION BY list (deptno) subpartition by key(birthdate) subpartitions 3 ( PARTITION p1 VALUES in (10), PARTITION p2 VALUES in (20) );
删除分区: alter table emp drop partition p1;
不可以删除hash或者key分区。
一次性删除多个分区 alter table emp drop partition p1,p2;
增加分区:alter table emp add partition (partition p3 values less than (4000));
alter table empl add partition (partition p3 values in (40));
分解分区:
reorganize partition 关键字可以对表的部分分区或全部分区进行修改,并且不会丢失数据。分解前后分区的整体范围应该一致。
alter table te reorganize partition p1 into ( partition p1 values less than (100), partition p3 values less than (1000) ); ----不会丢失数据
合并分区:
Merge分区:把2个分区合并为一个。
alter table te reorganize partition p1,p3 into (partition p1 values less than (1000)); ----不会丢失数据
重新定义hash分区表:Alter table emp partition by hash(salary)partitions 7; ----不会丢失数据
重新定义range分区表:
Alter table emp partitionbyrange(salary) ( partition p1 values less than (2000), partition p2 values less than (4000) ); ----不会丢失数据
删除表的所有分区:Alter table emp remove partitioning; --不会丢失数据
重建分区:
这和先删除保存在分区中的所有记录,然后重新插入它们,具有同样的效果。它可用于整理分区碎片。ALTER TABLE emp rebuild partitionp1,p2;
优化分区:
如果从分区中删除了大量的行,或者对一个带有可变长度的行(也就是说,有VARCHAR,BLOB,或TEXT类型的列)作了许多修改,可以使用“ALTER TABLE ... OPTIMIZE PARTITION” 来收回没有使用的空间,并整理分区数据文件的碎片。ALTER TABLE emp optimize partition p1,p2;
分析分区:
读取并保存分区的键分布。ALTER TABLE emp analyze partition p1,p2;
修补分区:
修补被破坏的分区。ALTER TABLE emp repairpartition p1,p2;
检查分区:
可以使用几乎与对非分区表使用CHECK TABLE 相同的方式检查分区。ALTER TABLE emp CHECK partition p1,p2;
这个命令可以告诉你表emp的分区p1,p2中的数据或索引是否已经被破坏。如果发生了这种情况,使用“ALTER TABLE ... REPAIR PARTITION”来修补该分区。
1. 在5.1版本中分区表对唯一约束有明确的规定,每一个唯一约束必须包含在分区表的分区键(也包括主键约束)。
CREATE TABLE emptt ( empno varchar(20) NOT NULL , empname varchar(20), deptno int, birthdate date NOT NULL, salary int , primary key (empno) ) PARTITION BY range (salary) ( PARTITION p1 VALUES less than (100), PARTITION p2 VALUES less than (200) );
这样的语句会报错。MySQL Database Error: A PRIMARY KEY must include allcolumns in the table's partitioning function;
CREATE TABLE emptt ( empno varchar(20) NOT NULL , empname varchar(20) , deptno int(11), birthdate date NOT NULL, salary int(11) , primary key (empno,salary) ) PARTITION BY range (salary) ( PARTITION p1 VALUES less than (100), PARTITION p2 VALUES less than (200) );
在主键中加入salary列就正常。
2. MySQL分区处理NULL值的方式
如果分区键所在列没有notnull约束。
如果是range分区表,那么null行将被保存在范围最小的分区。
如果是list分区表,那么null行将被保存到list为0的分区。
在按HASH和KEY分区的情况下,任何产生NULL值的表达式mysql都视同它的返回值为0。
为了避免这种情况的产生,建议分区键设置成NOT NULL。
3. 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)。
4. 对分区表的分区键创建索引,那么这个索引也将被分区,分区键没有全局索引一说。
5. 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。
6. 临时表不能被分区。
show create table
表名
可以查看创建分区表的create语句
show table status
可以查看表是不是分区表
查看 information_schema.partitions 表
select partition_name part, partition_expression expr, partition_description descr, table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name='test';
可以查看表具有哪几个分区、分区的方法、分区中数据的记录数等信息
explain partitions select
语句CREATE TABLEpart_tab ( c1 int defaultNULL, c2 varchar2(30) default NULL, c3 date not null) PARTITION BYRANGE(year(c3)) (PARTITION p0VALUES LESS THAN (1995), PARTITION p1 VALUESLESS THAN (1996) , PARTITION p2 VALUESLESS THAN (1997) , PARTITION p3 VALUESLESS THAN (1998) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1999) , PARTITION p5 VALUESLESS THAN (2000) , PARTITION p6 VALUESLESS THAN (2001) , PARTITION p7 VALUESLESS THAN (2002) , PARTITION p8 VALUESLESS THAN (2003) , PARTITION p9 VALUESLESS THAN (2004) , PARTITION p10VALUES LESS THAN (2010), PARTITION p11VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ); CREATE TABLE no_part_tab ( c1 int defaultNULL, c2 varchar2(30) default NULL, c3 date not null);
CREATE PROCEDURE load_part_tab() begin declare v int default 0; while v < 8000000 do insert into part_tab values (v,'testingpartitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520)mod 3652)); set v = v + 1; end while; end; insert into no_part_tab select * frompart_tab;
查询分区表:
select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31';`` +----------+ | count(*) | +----------+ | 795181 | +----------+ 1 row in set (2.62 sec)
查询普通表:
select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 795181 | +----------+ 1 row in set (7.33 sec)
分区表的执行时间比普通表少70%。
mysql>explain select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31'; +----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | id |select_type | table | type |possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | 1 | SIMPLE | part_tab | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 7980796 | Using where | +----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ 1 rowin set
mysql>explain select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31'; +----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | id |select_type | table | type |possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | 1 | SIMPLE | no_part_tab | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 8000206 | Using where | +----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ 1 rowin set
分区表执行扫描了7980796行,而普通表则扫描了8000206行。
转自:https://www.jianshu.com/p/6d1992c693e0