MySQL数据库分区功能的使用教程_MySQL-Mysql Tutorial-php.cn

零，什么是数据库分区
来说一下什么是数据库分区，以mysql为例。mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看），一张表主要对应着三个文件，一个是frm存放表结构的，一个是myd存放表数据的，一个是myi存表索引的。如果一张表的数据量太大的话，那么myd,myi就会变的很大，查找数据就会变的很慢，这个时候我们可以利用mysql的分区功能，在物理上将这一张表对应的三个文件，分割成许多个小块，这样呢，我们查找一条数据时，就不用全部查找了，只要知道这条数据在哪一块，然后在那一块找就行了。如果表的数据太大，可能一个磁盘放不下，这个时候，我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去。

一，横向分区
什么是横向分区呢？就是横着来分区了，举例来说明一下，假如有100W条数据，分成十份，前10W条数据放到第一个分区，第二个10W条数据放到第二个分区，依此类推。也就是把表分成了十分，根用merge来分表，有点像哦。取出一条数据的时候，这条数据包含了表结构中的所有字段，也就是说横向分区，并没有改变表的结构。

ALTER TABLE `yl_hospital_url` PARTITION BY RANGE(ID) ( 
PARTITION `p0` VALUES LESS THAN (100000) ,  
PARTITION `p1` VALUES LESS THAN (200000) ,  
PARTITION `p2` VALUES LESS THAN (300000) ,  
PARTITION `p3` VALUES LESS THAN (400000) ,  
PARTITION `p4` VALUES LESS THAN (500000) ,  
PARTITION `p5` VALUES LESS THAN (600000) ,  
PARTITION `p6` VALUES LESS THAN (700000) , 
PARTITION `p6` VALUES LESS THAN (700000) ,  
PARTITION `p7` VALUES LESS THAN (MAXVALUE)  
) ;

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分区前查询速度

201657150301061.jpg (600×170)

分区前查询速度

201657150325809.jpg (465×146)

二，mysql的分区
我觉着吧，mysql的分区只有一种方式，只不过运用不同的算法，規则将数据分配到不同的区块中而已。
1，mysql5.1及以上支持分区功能
安装安装的时候，我们就可以查看一下

[root@BlackGhost mysql-5.1.50]# ./configure --help |grep -A 3 Partition 
 === Partition Support === 
 Plugin Name:   partition 
 Description:   MySQL Partitioning Support 
 Supports build:  static 
 Configurations:  max, max-no-ndb

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查看一下，如果发现有上面这个东西，说明他是支持分区的，默认是打开的。如果你已经安装过了mysql的话

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

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查看一下变量，如果支持的话，会有上面的提示的。

2，range分区
按照RANGE分区的表是通过如下一种方式进行分区的，每个分区包含那些分区表达式的值位于一个给定的连续区间内的行

创建range分区表

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男，1为女', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY RANGE (id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3), 
 ->   PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6), 
 ->   PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9), 
 ->   PARTITION p3 VALUES LESS THAN (12), 
 ->   PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
 -> ); 
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

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插入一些数据

mysql> INSERT INTO `test`.`user` (`name` ,`sex`)VALUES ('tank', '0') 
 -> ,('zhang',1),('ying',1),('张',1),('映',0),('test1',1),('tank2',1) 
 -> ,('tank1',1),('test2',1),('test3',1),('test4',1),('test5',1),('tank3',1) 
 -> ,('tank4',1),('tank5',1),('tank6',1),('tank7',1),('tank8',1),('tank9',1) 
 -> ,('tank10',1),('tank11',1),('tank12',1),('tank13',1),('tank21',1),('tank42',1); 
Query OK, 25 rows affected (0.05 sec) 
Records: 25 Duplicates: 0 Warnings: 0

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到存放数据库表文件的地方看一下，my.cnf里面有配置，datadir后面就是

[root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 
4.0K  user#P#p0.MYD 
4.0K  user#P#p0.MYI 
4.0K  user#P#p1.MYD 
4.0K  user#P#p1.MYI 
4.0K  user#P#p2.MYD 
4.0K  user#P#p2.MYI 
4.0K  user#P#p3.MYD 
4.0K  user#P#p3.MYI 
4.0K  user#P#p4.MYD 
4.0K  user#P#p4.MYI 
12K  user.frm 
4.0K  user.par

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取出数据

mysql> select count(id) as count from user; 
+-------+ 
| count | 
+-------+ 
|  25 | 
+-------+ 
1 row in set (0.00 sec)

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删除第四个分区

mysql> alter table user drop partition p4; 
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

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/**存放在分区里面的数据丢失了，第四个分区里面有14条数据，剩下的3个分区 
只有11条数据，但是统计出来的文件大小都是4.0K，从这儿我们可以看出分区的 
最小区块是4K 
*/ 
mysql> select count(id) as count from user; 
+-------+ 
| count | 
+-------+ 
|  11 | 
+-------+ 
1 row in set (0.00 sec)

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第四个区块已删除

[root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 
4.0K  user#P#p0.MYD 
4.0K  user#P#p0.MYI 
4.0K  user#P#p1.MYD 
4.0K  user#P#p1.MYI 
4.0K  user#P#p2.MYD 
4.0K  user#P#p2.MYI 
4.0K  user#P#p3.MYD 
4.0K  user#P#p3.MYI 
12K  user.frm 
4.0K  user.par

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/*可以对现有表进行分区,并且会按規则自动的将表中的数据分配相应的分区 
中，这样就比较好了，可以省去很多事情，看下面的操作*/ 
mysql> alter table aa partition by RANGE(id) 
 -> (PARTITION p1 VALUES less than (1), 
 -> PARTITION p2 VALUES less than (5), 
 -> PARTITION p3 VALUES less than MAXVALUE); 
Query OK, 15 rows affected (0.21 sec)  //对15数据进行分区 
Records: 15 Duplicates: 0 Warnings: 0

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总共有15条

mysql> select count(*) from aa; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
|    15 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec)

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删除一个分区

mysql> alter table aa drop partition p2; 
Query OK, 0 rows affected (0.30 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

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只有11条了，说明对现有的表分区成功了

mysql> select count(*) from aa; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
|    11 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec)

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3，list分区
LIST分区中每个分区的定义和选择是基于某列的值从属于一个值列表集中的一个值，而RANGE分区是从属于一个连续区间值的集合。

//这种方式失败 
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', 
 ->  `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男，1为女', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY LIST (province_id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5,6,7,8), 
 ->   PARTITION p1 VALUES IN (9,10,11,12,16,21), 
 ->   PARTITION p2 VALUES IN (13,14,15,19), 
 ->   PARTITION p3 VALUES IN (17,18,20,22,23,24) 
 -> ); 
ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function

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//这种方式成功 
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', 
 ->  `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男，1为女' 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 
 -> PARTITION BY LIST (province_id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5,6,7,8), 
 ->   PARTITION p1 VALUES IN (9,10,11,12,16,21), 
 ->   PARTITION p2 VALUES IN (13,14,15,19), 
 ->   PARTITION p3 VALUES IN (17,18,20,22,23,24) 
 -> ); 
Query OK, 0 rows affected (0.33 sec)

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上面的这个创建list分区时，如果有主銉的话，分区时主键必须在其中，不然就会报错。如果我不用主键，分区就创建成功了，一般情况下，一个张表肯定会有一个主键，这算是一个分区的局限性吧。
如果对数据进行测试，请参考range分区的测试来操作

4，hash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，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。

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hash_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论ID', 
 ->  `comment` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '评论', 
 ->  `ip` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '来源IP', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY HASH(id) 
 -> PARTITIONS 3; 
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

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测试请参考range分区的操作

5，key分区
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。

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `key_part` ( 
 ->  `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新闻ID', 
 ->  `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新闻内容', 
 ->  `u_id` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '来源IP', 
 ->  `create_time` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '时间' 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 
 -> PARTITION BY LINEAR HASH(YEAR(create_time)) 
 -> PARTITIONS 3; 
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

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测试请参考range分区的操作

6，子分区
子分区是分区表中每个分区的再次分割，子分区既可以使用HASH希分区，也可以使用KEY分区。这也被称为复合分区（composite partitioning ）。
1，如果一个分区中创建了子分区，其他分区也要有子分区
2，如果创建了了分区，每个分区中的子分区数必有相同
3，同一分区内的子分区，名字不相同，不同分区内的子分区名子可以相同（5.1.50不适用）

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `sub_part` ( 
 ->  `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新闻ID', 
 ->  `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新闻内容', 
 ->  `u_id` int(11) NOT NULL DEFAULT 0s COMMENT '来源IP', 
 ->  `create_time` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '时间' 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 
 -> PARTITION BY RANGE(YEAR(create_time)) 
 -> SUBPARTITION BY HASH(TO_DAYS(create_time))( 
 -> PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990)(SUBPARTITION s0,SUBPARTITION s1,SUBPARTITION s2), 
 -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000)(SUBPARTITION s3,SUBPARTITION s4,SUBPARTITION good), 
 -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE(SUBPARTITION tank0,SUBPARTITION tank1,SUBPARTITION tank3) 
 -> ); 
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

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官方网站说不同分区内的子分区可以有相同的名字，但是mysql5.1.50却不行会提示以下错误
ERROR 1517 (HY000): Duplicate partition name s1
7，Columns分区
Columns分区是在MySQL 5.5引入的分区类型，引入Columns分区解决了MySQL 5.5版本之前RANGE分区和LIST分区只支持整数分区，从而导致需要额外的函数计算得到整数或者通过额外的转换表来转换为整数再分区的问题。 Columns分区可以细分为RANGE Columns分区和LIST Columns分区，RANGE Columns分区和LIST Columns分区都支持整数、日期时间、字符串三大数据类型。
应用场景：
商品销售的日报表，年报表等
每天分一张表,表名用年月日每张表分24个分区，每个小时的数据分1个区.

CREATE TABLE `year_log` ( 
 `id` int(11) DEFAULT NULL, 
 `money` int(11) unsigned NOT NULL, 
 `date` datetime DEFAULT NULL 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 
PARTITION BY RANGE (year(date)) 
( 
PARTITION p2007 VALUES LESS THAN (2008), 
PARTITION p2008 VALUES LESS THAN (2009), 
PARTITION p2009 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
); 
 
CREATE TABLE `daily_log` ( 
`id` int(11) NOT NULL, 
`sid` char(36) NOT NULL, 
`sname` char(20) DEFAULT NULL, 
`date` datetime NOT NULL, 
PRIMARY KEY (`id`,`date`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 
PARTITION BY RANGE COLUMNS(`date`) 
(PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2000-01-02'), 
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2000-01-03'), 
PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2000-01-04'), 
PARTITION p4 VALUES LESS THAN ('2000-01-05'), 
PARTITION p5 VALUES LESS THAN ('2000-01-06'), 
PARTITION p6 VALUES LESS THAN ('2000-01-07'), 
PARTITION p7 VALUES LESS THAN ('2000-01-08'), 
PARTITION p367 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));

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三，分区管理
1，删除分区

mysql> alter table user drop partition p4;

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2，新增分区

range添加新分区 
mysql> alter table user add partition(partition p4 values less than MAXVALUE); 
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

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list添加新分区
mysql> alter table list_part add partition(partition p4 values in (25,26,28));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

hash重新分区

mysql> alter table hash_part add partition partitions 4; 
Query OK, 0 rows affected (0.12 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

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key重新分区

mysql> alter table key_part add partition partitions 4; 
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)  //有数据也会被重新分配 
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

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子分区添加新分区，虽然我没有指定子分区，但是系统会给子分区命名的

mysql> alter table sub1_part add partition(partition p3 values less than MAXVALUE); 
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

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mysql> show create table sub1_part\G; 
*************************** 1. row *************************** 
 Table: sub1_part 
Create Table: CREATE TABLE `sub1_part` ( 
 `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新闻ID', 
 `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新闻内容', 
 `u_id` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '来源IP', 
 `create_time` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00' COMMENT '时间' 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 
!50100 PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)) 
SUBPARTITION BY HASH (TO_DAYS(create_time)) 
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) 
 (SUBPARTITION s0 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION s1 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION s2 ENGINE = InnoDB), 
 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) 
 (SUBPARTITION s3 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION s4 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION good ENGINE = InnoDB), 
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3000) 
 (SUBPARTITION tank0 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION tank1 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION tank3 ENGINE = InnoDB), 
 PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
 (SUBPARTITION p3sp0 ENGINE = InnoDB,  //子分区的名子是自动生成的 
 SUBPARTITION p3sp1 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION p3sp2 ENGINE = InnoDB)) 
1 row in set (0.00 sec)

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3，重新分区

range重新分区

mysql> ALTER TABLE user REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN MAXVALUE); 
Query OK, 11 rows affected (0.08 sec) 
Records: 11 Duplicates: 0 Warnings: 0

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list重新分区

mysql> ALTER TABLE list_part REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES in (1,2,3,4,5)); 
Query OK, 0 rows affected (0.28 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

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hash和key分区不能用REORGANIZE，官方网站说的很清楚

mysql> ALTER TABLE key_part REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 9; 
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'PARTITION 9' at line 1

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四，分区优点
1，分区可以分在多个磁盘，存储更大一点
2，根据查找条件，也就是where后面的条件，查找只查找相应的分区不用全部查找了
3，进行大数据搜索时可以进行并行处理。
4，跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量

MySQL分表、分区的区别和联系

一，什么是MySQL分表，分区
什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表
什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，具体请参考mysql分区功能详细介绍，以及实例

二，mysql分表和分区有什么区别呢
1，实现方式上
a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。

[root@BlackGhost test]# ls |grep user  
alluser.MRG  
alluser.frm  
user1.MYD  
user1.MYI  
user1.frm  
user2.MYD  
user2.MYI  
user2.frm

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简单说明一下，上面的分表呢是利用了merge存储引擎（分表的一种），alluser是总表，下面有二个分表，user1，user2。他们二个都是独立的表，取数据的时候，我们可以通过总表来取。这里总表是没有.MYD,.MYI这二个文件的，也就是说，总表他不是一张表，没有数据，数据都放在分表里面。我们来看看.MRG到底是什么东西

[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more  
user1  
user2  
#INSERT_METHOD=LAST

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从上面我们可以看出，alluser.MRG里面就存了一些分表的关系，以及插入数据的方式。可以把总表理解成一个外壳，或者是联接池。
b），分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了。

[root@BlackGhost test]# ls |grep aa  
aa#P#p1.MYD  
aa#P#p1.MYI  
aa#P#p3.MYD  
aa#P#p3.MYI  
aa.frm  
aa.par

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从上面我们可以看出，aa这张表，分为二个区，p1和p3，本来是三个区，被我删了一个区。我们都知道一张表对应三个文件.MYD,.MYI,.frm。分区呢根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割，还多出了一个.par文件，打开.par文件后你可以看出他记录了，这张表的分区信息，根分表中的.MRG有点像。分区后，还是一张，而不是多张表。

2，数据处理上
a），分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。看下面的例子：
select * from alluser where id='12'表面上看，是对表alluser进行操作的，其实不是的。是对alluser里面的分表进行了操作。
b），分区呢，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表。数据处理还是由自己来完成。

3，提高性能上
a）分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同的查询，将并发压力分到不同的小表里面。磁盘I/O性能怎么搞高了呢，本来一个非常大的.MYD文件现在也分摊到各个小表的.MYD中去了。
b）mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。eg:百万行的表划分为10个分区，每个分区就包含十万行数据，那么查询分区需要的时间仅仅是全表扫描的十分之一了，很明显的对比。同时对十万行的表建立索引的速度也会比百万行的快得多得多。如果你能把这些分区建立在不同的磁盘上，这时候的I/O读写速度就“不堪设想”了（没用错词，真的太快了，理论上100倍的速度提升啊，这是多么快的响应速度啊，所以有点不堪设想了）
在这一点上，分区和分表的测重点不同，分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。

4），实现的难易度上
a），分表的方法有很多，用merge来分表，是最简单的一种方式。这种方式根分区难易度差不多，并且对程序代码来说可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分区麻烦了。
b），分区实现是比较简单的，建立分区表，根建平常的表没什么区别，并且对开代码端来说是透明的。

三，mysql分表和分区有什么联系呢
1，都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表面。
2，分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。