Introduction détaillée aux tables de partition dans MySQL
Cet article vous apporte une introduction détaillée à la table de partition dans MySQL. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Pour les utilisateurs, la table de partition est une table logique indépendante, mais elle est composée de plusieurs sous-tables physiques en bas. Le code qui implémente le partitionnement est en fait une encapsulation des objets handle d'un ensemble de tables sous-jacentes. Les demandes de tables de partition seront converties en appels d'interface au moteur de stockage via les objets handle
Signification
MySQL peut définir les données stockées dans chaque partition en utilisant la clause PARTITION BY lors de la création d'une table. Lors de l'exécution d'une requête, l'optimiseur filtre les partitions qui ne contiennent pas les données dont nous avons besoin en fonction de la définition de la partition, de sorte que la requête n'a pas besoin d'analyser toutes les partitions - seules les partitions contenant les données requises peuvent être trouvées.
L'un des principaux objectifs du partitionnement est de stocker les données dans différentes tables avec une granularité plus grossière. Cela permet de stocker les données associées ensemble. De plus, cela sera très pratique lorsque nous souhaitons supprimer par lots les données de la partition entière en une seule fois.
Le partitionnement peut jouer un rôle important dans les scénarios suivants :
La table est trop grande pour contenir tout la mémoire, ou seulement dans la table. La dernière partie contient un point chaud les données et le reste sont des données historiques
Les données de la table de partition sont plus faciles à maintenir
Les données de la table de partition peuvent être distribuées dans différents Sur les appareils physiques
Les tables de partition peuvent être utilisées pour éviter certains goulots d'étranglement particuliers
Si nécessaire, des partitions indépendantes peuvent être sauvegardées et restaurées
La table de partition elle-même présente également quelques limitations, les points suivants sont particulièrement importants :
Une table ne peut avoir qu'un maximum de 1024 partitions
Dans MySQL 5.1, l'expression de partition doit être un entier ou une expression qui renvoie un entier. Dans MySQL5.5, les colonnes peuvent être utilisées directement pour le partitionnement dans certains scénarios
Les contraintes de clé étrangère ne peuvent pas être utilisées dans les tables partitionnées
Si la partition S'il y a des colonnes de clé primaire ou d'index unique dans le champ, alors toutes les colonnes de clé primaire et les colonnes d'index uniques doivent être incluses
Principe de la table partitionnée
Il n'y a aucune différence entre la gestion du moteur de stockage de chaque table sous-jacente dans la partition et la gestion des tables ordinaires (toutes les tables sous-jacentes doivent utiliser le même moteur de stockage)
L'index de la table de partition est juste à ajouter. un index identique à chaque table sous-jacente. Du point de vue du moteur de stockage, il n'y a aucune différence entre la table sous-jacente et une table ordinaire, et le moteur de stockage n'a pas besoin de savoir s'il s'agit d'une table ordinaire ou d'une partie d'une table partitionnée.
Les opérations sur la table de partition sont effectuées selon la logique de fonctionnement suivante :
Requête SELECT
Lors de l'interrogation d'une table de partition, la couche de partition s'ouvre d'abord et verrouille tout dans la table des couches inférieures, l'optimiseur détermine d'abord si certaines partitions peuvent être filtrées, puis appelle l'interface du moteur de stockage correspondante pour accéder aux données de chaque partition
Opération INSÉRER
Lors de l'écriture d'un enregistrement, la couche de partition Ouvrez et verrouillez d'abord toutes les tables sous-jacentes, puis déterminez quelle partition reçoit l'enregistrement, puis écrivez l'enregistrement dans la table sous-jacente correspondante
Opération DELETE
Lors de la suppression d'un enregistrement, la partition La couche ouvre et verrouille d'abord toutes les tables sous-jacentes, puis détermine la partition correspondant aux données, et enfin effectue une opération de suppression sur la table sous-jacente correspondante
Opération UPDATE
Lorsqu'un enregistrement est mis à jour, la couche de partition est ouverte en premier et verrouille toutes les tables sous-jacentes. MySQL détermine d'abord dans quelle partition l'enregistrement doit être mis à jour, puis extrait les données et les met à jour, puis détermine dans quelle partition les données mises à jour doivent être placées et enfin dans laquelle écrire. la table sous-jacente et met à jour les données d'origine. Supprimez la table sous-jacente là où elle se trouve.
Ces opérations prennent en charge le filtrage.
Bien que chaque opération "ouvre et verrouille d'abord toutes les tables sous-jacentes", cela ne signifie pas que la table de partition verrouille la table entière pendant le traitement . Si le moteur de stockage peut implémenter lui-même des verrous au niveau des lignes, le verrou de table correspondant sera libéré au niveau de la partition. Ce processus de verrouillage et de déverrouillage est similaire aux requêtes sur InnoDB ordinaire.
Types de tables de partition
MySQL prend en charge une variété de tables de partition. La plus courante que nous voyons est le partitionnement basé sur des plages. Chaque stockage de partition se situe dans une certaine plage. . L'expression de partition peut être une colonne ou une expression contenant des colonnes.
Par exemple, le tableau suivant stocke les ventes de chaque année dans différentes partitions :
CREATE TABLE sales( order_date DATETIME NOT NULL, .... )ENGINE=InnoDB PARTITION BY RANGE(YEAR(order_date))( PARTITION p_2010 VALUES LESS THAN (2010), PARTITION p_2011 VALUES LESS THAN (2011), PARTITION p_2012 VALUES LESS THAN (2012), PARTITION p_catchall VALUES LESS THAN MAXVALUE; )
PARTITION Différentes fonctions peuvent être utilisées dans la clause de partition. Mais il y a une exigence, la valeur renvoyée par l'expression doit être un entier défini et ne peut pas être une constante.
MySQL prend également en charge les valeurs de clé, le partitionnement de hachage et de liste, etc.
Comment utiliser les tables partitionnées
Si nous voulons interroger des enregistrements sur une période donnée à partir d'une très grande table, comment devons-nous interroger cette table et comment pouvons-nous le rendre plus efficace ?
Étant donné que la quantité de données est très importante, nous ne pouvons certainement pas analyser la table entière à chaque fois que nous interrogeons. Compte tenu de la consommation d'espace et de la maintenance des index, nous ne souhaitons pas utiliser d'index. Même si vous utilisez des index, vous constaterez que les données ne sont pas agrégées de la manière souhaitée, ce qui entraîne une grande fragmentation et finit par amener une requête à générer des milliers d'E/S aléatoires. En effet, Lorsque la quantité de données est extrêmement importante, l'index B-Tree ne peut plus fonctionner.
Nous pouvons donc choisir des méthodes plus grossières mais moins coûteuses pour récupérer des données, comme l'indexation uniquement d'un petit morceau de métadonnées correspondantes sur une grande quantité de données.
C'est exactement ce que fait le partitionnement. Comprendre le partitionnement peut être considéré comme la forme initiale d'un index. Parce que les partitions n'ont pas besoin de structures de données supplémentaires pour enregistrer les données dans chaque partition - les partitions n'ont pas besoin de localiser avec précision l'emplacement de chaque élément de données, il n'y a donc pas besoin de structures de données supplémentaires - le coût est donc très faible . Seule une expression simple est nécessaire pour exprimer quelles données sont stockées dans chaque partition.
Afin d'assurer l'évolutivité de grandes quantités de données, il existe généralement deux stratégies :
Scanner les données dans leur intégralité sans aucun index : Tant que la condition WHERE peut être utilisée pour limiter les données requises à quelques partitions, l'efficacité est très élevée. L'utilisation de cette stratégie suppose que les données n'ont pas besoin d'être entièrement placées en mémoire et suppose également que toutes les données requises se trouvent sur le disque. La mémoire étant relativement petite, les données seront rapidement extraites de la mémoire, le cache ne jouera donc aucun rôle. Cette stratégie convient lorsque de grandes quantités de données sont accessibles de manière normale.
Indexer les données et séparer les points chauds : Si les données présentent des "points chauds" évidents et qu'à l'exception de cette partie des données, d'autres données sont rarement consultées, alors vous pouvez placer ces données de point d'accès dans une partition distincte afin que les données de cette partition puissent être mises en cache en mémoire. De telles requêtes ne peuvent accéder qu'à une petite table partitionnée, peuvent utiliser des index et peuvent également utiliser efficacement le cache.
Dans quelles circonstances des problèmes surviendront-ils
Les deux stratégies de partitionnement présentées ci-dessus reposent sur deux hypothèses très importantes : les requêtes peuvent être filtrées. un grand nombre de partitions supplémentaires et les partitions elles-mêmes n'entraîneront pas beaucoup de coûts supplémentaires.
Il s'avère que ces deux hypothèses peuvent poser problème dans certains scénarios :
Les colonnes de partition et les colonnes d'index ne correspondent pas : Si défini Le une incompatibilité entre la colonne d'index et la colonne de partition empêchera la requête d'effectuer le filtrage des partitions.
Choisir une partition peut coûter cher : Différents types de partitions sont implémentés différemment, leurs performances varient donc. En particulier avec le partitionnement par plages, le coût de l'interrogation des partitions auxquelles appartient une ligne qualifiante peut être très élevé car le serveur doit analyser la liste de toutes les définitions de partition pour trouver la bonne réponse.
Le coût d'ouverture et de verrouillage de toutes les tables sous-jacentes peut être élevé : Lorsqu'une requête accède à une table partitionnée, MySQL doit ouvrir et verrouiller toutes les tables sous-jacentes. est une autre surcharge des tables partitionnées.
Le coût de maintenance des partitions peut être élevé : Certaines opérations de maintenance de partitions peuvent être très rapides, comme l'ajout ou la suppression de partitions. Certaines opérations, telles que la réorganisation des partitions ou des instructions ALTER similaires, peuvent être très coûteuses car ces opérations nécessitent la copie de données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Vous pouvez ouvrir PHPMYADMIN via les étapes suivantes: 1. Connectez-vous au panneau de configuration du site Web; 2. Trouvez et cliquez sur l'icône PHPMYADMIN; 3. Entrez les informations d'identification MySQL; 4. Cliquez sur "Connexion".

Créez une base de données à l'aide de NAVICAT Premium: Connectez-vous au serveur de base de données et entrez les paramètres de connexion. Cliquez avec le bouton droit sur le serveur et sélectionnez Créer une base de données. Entrez le nom de la nouvelle base de données et le jeu de caractères spécifié et la collation. Connectez-vous à la nouvelle base de données et créez le tableau dans le navigateur d'objet. Cliquez avec le bouton droit sur le tableau et sélectionnez Insérer des données pour insérer les données.

Vous pouvez créer une nouvelle connexion MySQL dans NAVICAT en suivant les étapes: ouvrez l'application et sélectionnez une nouvelle connexion (CTRL N). Sélectionnez "MySQL" comme type de connexion. Entrez l'adresse Hostname / IP, le port, le nom d'utilisateur et le mot de passe. (Facultatif) Configurer les options avancées. Enregistrez la connexion et entrez le nom de la connexion.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

Redis utilise une architecture filetée unique pour fournir des performances élevées, une simplicité et une cohérence. Il utilise le multiplexage d'E / S, les boucles d'événements, les E / S non bloquantes et la mémoire partagée pour améliorer la concurrence, mais avec des limites de limitations de concurrence, un point d'échec unique et inadapté aux charges de travail à forte intensité d'écriture.

La récupération des lignes supprimées directement de la base de données est généralement impossible à moins qu'il n'y ait un mécanisme de sauvegarde ou de retour en arrière. Point clé: Rollback de la transaction: Exécutez Rollback avant que la transaction ne s'engage à récupérer les données. Sauvegarde: la sauvegarde régulière de la base de données peut être utilisée pour restaurer rapidement les données. Instantané de la base de données: vous pouvez créer une copie en lecture seule de la base de données et restaurer les données après la suppression des données accidentellement. Utilisez la déclaration de suppression avec prudence: vérifiez soigneusement les conditions pour éviter la suppression accidentelle de données. Utilisez la clause WHERE: Spécifiez explicitement les données à supprimer. Utilisez l'environnement de test: testez avant d'effectuer une opération de suppression.

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.
