Detaillierte Einführung in die Bereichspartition der MySQL-Partition

Mit der Entwicklung des Internets gibt es in allen Aspekten immer mehr Daten, was sich an der wachsenden Nachfrage nach Big Data in den letzten zwei Jahren zeigt.

Obwohl das Projekt, das wir durchführen, kein großes Projekt ist, gibt es aufgrund des Geschäftsvolumens ziemlich viele Daten.
Wenn zu viele Daten vorhanden sind, können Leistungsprobleme auftreten. Um dieses Problem zu lösen, denken wir normalerweise einfach an Clustering, Sharding usw.
Aber irgendwann ist es nicht mehr notwendig, Cluster oder Sharding zu verwenden, und die Datenpartitionierung kann auch entsprechend verwendet werden.

Was ist eine Partition?

Wenn MySQL die Partitionsfunktion nicht aktiviert, wird der Inhalt einer einzelnen Tabelle in der Datenbank in Form einer einzelnen Datei im Dateisystem gespeichert. Wenn die Partitionierungsfunktion aktiviert ist, teilt MySQL den Inhalt einer einzelnen Tabelle in mehrere Dateien auf und speichert sie gemäß benutzerdefinierten Regeln im Dateisystem. Die Partitionierung ist in horizontale Partitionierung und vertikale Partitionierung unterteilt. Bei der horizontalen Partitionierung werden Tabellendaten zeilenweise in verschiedene Datendateien unterteilt, während bei der vertikalen Partitionierung Tabellendaten spaltenweise in verschiedene Datendateien unterteilt werden. Sharding muss den Prinzipien der Vollständigkeit, Rekonfigurierbarkeit und Disjunktheit folgen. Vollständigkeit bedeutet, dass alle Daten einem Fragment zugeordnet werden müssen. Rekonfigurierbarkeit bedeutet, dass alle Shard-Daten in globale Daten rekonstruiert werden können müssen. Disjunktheit bedeutet, dass es keine Duplizierung von Daten auf verschiedenen Shards gibt (es sei denn, Sie machen sie absichtlich redundant).

Wahrscheinlich aus verschiedenen Gründen verwendet die von uns verwendete Tabelle eine Bereichspartitionierung. Die Datenbank wird von anderen verwaltet, aber da diese Tabelle verwendet wird, habe ich mir die Zeit genommen, dies zu tun.

Soweit ich weiß, müssen Sie beim Erstellen der Tabellenstruktur die Anweisung zum Erstellen einer Partition verwenden, wenn Sie Partitionierung verwenden möchten, und diese kann später nicht mehr geändert werden.
Zum Beispiel erstelle ich eine einfache Emp-Tabelle mit drei Feldern: ID, Name und Alter und partitioniere sie dann basierend auf der ID. Die korrekte Anweisung zur Tabellenerstellung lautet im Wesentlichen wie folgt:

CREATE TABLE emp(
id INT NOT NULL,
NAME VARCHAR(20),
age INT)
PARTITION BY RANGE(ID)(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION pmax VALUES LESS THAN maxvalue
);

Hier stelle ich die Daten der gesamten Tabelle so ein, dass sie in drei Bereiche unterteilt werden. Der Bereich mit einer ID von weniger als 6 ist ein Bereich und der Bereich Name ist p0; die ID liegt zwischen 6 und 11. Gehört zu einer Zone, ist der Zonenname p1, dann haben alle Zonen mit einer ID größer als 11 den Zonennamen pmax.
Organisieren Sie eine Syntax im Wesentlichen wie folgt:

create table tablename（
 字段名 数据类型...）
partition by range(分区依赖的字段名)（
partition 分取名 values less than （分区条件的值），...）

Hier ist zu beachten, dass die letzte Zeile im Beispiel pmax-Werte kleiner als maxvalue aufteilt, in diesem Satz nur pmax, der den Partitionsnamen darstellt, kann beliebig abgerufen werden, die restlichen Wörter können nicht geändert werden und maxvalue stellt den Maximalwert der obigen Partitionsbedingung dar.
Dadurch wird sichergestellt, dass alle Daten normal in der Datenbank gespeichert werden können. Andernfalls werden die Daten mit einer ID größer oder gleich 11 nicht in der Datenbank gespeichert und es wird ein Fehler gemeldet.

Nachdem die Tabellenstruktur erstellt wurde, habe ich einige Daten in die Tabelle eingefügt, um zu testen, ob die Partitionierung erfolgreich war. Die Anweisung lautet wie folgt:

INSERT INTO emp VALUES(1,'test1',22);INSERT INTO emp VALUES(2,'test2',25);INSERT INTO emp VALUES(3,'test3',27);
INSERT INTO emp VALUES(4,'test4',20);INSERT INTO emp VALUES(5,'test5',22);INSERT INTO emp VALUES(6,'test6',25);
INSERT INTO emp VALUES(7,'test7',27);INSERT INTO emp VALUES(8,'test8',20);INSERT INTO emp VALUES(9,'test9',22);
INSERT INTO emp VALUES(10,'test10',25);INSERT INTO emp VALUES(11,'test11',27);INSERT INTO emp VALUES(12,'test12',20);
INSERT INTO emp VALUES(13,'test13',22);INSERT INTO emp VALUES(14,'test14',25);INSERT INTO emp VALUES(15,'test15',27);
INSERT INTO emp VALUES(16,'test16',20);INSERT INTO emp VALUES(17,'test17',30);INSERT INTO emp VALUES(18,'test18',40);
INSERT INTO emp VALUES(19,'test19',20);

Nach dem Einfügen der Daten Überprüfen Sie nach Abschluss, ob sie der ID entsprechen. Die Daten werden in der entsprechenden Partition gespeichert. Mit dem Befehl können Sie die Partition wie folgt abfragen:

SELECT partition_name,partition_expression,partition_description,table_rows 
FROM information_schema.PARTITIONS 
WHERE table_schema = SCHEMA() AND table_name='emp'

Das Abfrageergebnis ist wie in der Abbildung dargestellt :

Es ist ersichtlich, dass „partition_name“ der Partitionsname ist, „partition_expression“ ist das Feld, von dem die Partition abhängt, „partition_description“ kann als Zustand der Partition verstanden werden und „table_rows“ stellt die aktuelle Datenmenge dar in der Partition.

Aus den obigen Daten geht hervor, dass die Partitionierung erfolgreich ist. Obwohl die obige Partitionierung das Problem der Nichteinfügung vermeiden kann, ist ein neues Problem aufgetreten.
Das heißt, die Daten im letzten pmax-Bereich können sehr groß sein. Infolgedessen sind die Daten ungleichmäßig und unverhältnismäßig, was zu Leistungsproblemen beim Abfragen der Daten im letzten Bereich führen kann. Daher gibt es ungefähr drei Lösungen:

Erstens: Wenn Sie die Partitionsfelddaten, wie hier die ID, steuern können, wenn Sie genau wissen können, wann und welchen Wert sie haben werden, können Sie dies nicht tun Verwenden Sie dieses pmax zu Beginn, fügen Sie jedoch regelmäßig Partitionen hinzu. Wenn hier beispielsweise p0 und p1 vorhanden sind, können Sie p2, p3 oder sogar mehr hinzufügen, wenn die ID kurz vor dem Erreichen von 11 steht. Beispiele für Anweisungen zum Hinzufügen von Partitionen sind wie folgt:

ALTER TABLE emp ADD PARTITION(PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16))

Die Syntax lautet:

alter table tablename add partition（partition 分区名 values lessthan （分区条件））

Die obige Methode kann das Problem unverhältnismäßiger Daten lösen, birgt jedoch auch versteckte Gefahren. Das heißt, wenn Sie vergessen, nachfolgende Partitionen hinzuzufügen, oder wenn die Feldwerte, von denen die Partitionen abhängen, die Erwartungen übertreffen, kann es zu dem Problem kommen, dass die Daten nicht in der Datenbank gespeichert werden können. Auf diese Weise gibt es zwei Möglichkeiten, das Problem zu lösen:
Erstens können Sie den Transaktionsmechanismus und die gespeicherten Prozeduren von MySQL verwenden, um eine geplante MySQL-Aufgabe zu erstellen, und dann das Datenbanksystem zu einem bestimmten Zeitpunkt dazu bringen, Partitionen hinzuzufügen. Auf diese Weise treten die in der ersten Methode genannten Probleme grundsätzlich nicht auf. Diese Methode erfordert jedoch ein gewisses Verständnis von MySQL-Transaktionen und gespeicherten Prozeduren und ist schwierig zu bedienen.
Ich kenne diese Methode, habe sie aber noch nicht implementiert. Ich werde später relevante Beispiele nennen, nachdem ich mehr über Transaktionen und gespeicherte Prozeduren erfahren habe.

Zusätzlich zu der oben beschriebenen Methode für geplante Aufgaben gibt es eine andere Möglichkeit, die Partition aufzuteilen: Verwenden Sie die Tabellenstruktur, die zuvor die pmax-Partition hatte, und teilen Sie sie dann mit der Split-Partition-Anweisung in pmax auf. Ein Beispiel ist wie folgt:

ALTER TABLE emp REORGANIZE PARTITION pmax INTO(
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
PARTITION pmax VALUES LESS THAN maxvalue
)

然后我们再用查询分区情况的语句查询，便可以看到结果变成这样：

很显然，多出来了一个p2分区，拆分成功的同事不影响其他的功能。
那么这里分区拆分的语法整理如下：

alter table tablename reorganize partition 要拆分的分区名 into（
partition 拆分后的分区名1 values less than （条件），
partition 拆分后的分区名2 values lessthan （条件），...)

好了，到这里基本上算是完成了，但是我们知道数据库一般的操作都是增删改查，我们这里已经有了增改查，却自然也不能少了删。
按理说正常的生产环境的数据库应该是不能随意删除数据的，但是并不代表就不能删，反而有的时候还必须要删。
就比如我们项目中那个库，由于数据量太大，即便是分区了也依旧会在大量数据的情况下变慢。而与此同时，我们是按时间分区的，实际使用过程中只需要用到几天的数据，那么实际上很早以前的数据是可以删除不要的，或者说备份以后删除这个表的，这样就需要用到删除语句。
当然了，删除可以用delete，但是这样的话分区信息还在库中，实际上也是没必要要的，完全可以直接删除分区，因为删除分区的时候也同时会删除这个区内的所有数据。
示例之前我们先查一下之前插入的所有数据，如图：

这里示例删除p0分区代码如下：

ALTER TABLE emp  DROP PARTITION p0

然后先用查询分区的代码看一下，如图

可以看到p0区不见了，在select * 一下，如图：

可以看到id小于6的数据已经没有了，数据删除成功。

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