十四、mysql 分区之 HASH && KEY_MySQL
1.hash分区 PS::个人觉得HASH分区很好很强大,简单确分布极其均匀 创建实例: CREATE TABLE HASH_EMP ( tid int, tname char(255) ) PARTITION BY HASH (tid) PARTITIONS 8; 将hash_emp进行的tid进行hash分区,并分为8个区 查询分区的数据分布情况: select partition_name,partition_expression,partition_description,table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name = 'hash_emp'; +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | partition_name | partition_expression | partition_description | table_rows | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | p0 | tid | NULL | 0 | | p1 | tid | NULL | 0 | | p2 | tid | NULL | 0 | | p3 | tid | NULL | 0 | | p4 | tid | NULL | 0 | | p5 | tid | NULL | 0 | | p6 | tid | NULL | 0 | | p7 | tid | NULL | 0 | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ 创建1个event,用来不间断写入数据,测试分布情况: create event hash_emp_event on scheduler every 1 second do insert into hash_emp values (NULL,now()); set GLOBAL event_scheduler = 1; //开启调度器 再次查看分区数据分布情况: +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | partition_name | partition_expression | partition_description | table_rows | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | p0 | tid | NULL | 41 | | p1 | tid | NULL | 42 | | p2 | tid | NULL | 42 | | p3 | tid | NULL | 42 | | p4 | tid | NULL | 42 | | p5 | tid | NULL | 42 | | p6 | tid | NULL | 42 | | p7 | tid | NULL | 42 | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ 可以看出来,hash分布极其均匀:;2.Key分区 PS::所谓key分区则是指mysql默认使用表的主键或唯一建进行分区管理 创建实例: CREATE TABLE KEY_EMP ( tid int, tname char(255) ) PARTITION BY KEY (tid) PARTITIONS 8; PS::因为跟hash差不多,就不进行过多测试了!!!3.子分区 PS::顾名思义就是在分区上再建分区 PS::支持子分区的分区模式有range || list ,它们2者都可以支持hash或list的子分区 创建实例:: CREATE TABLE ZI_EMP ( tid int, tname char(255) ) PARTITION BY RANGE (tid) SUBPARTITION BY HASH (tid) SUBPARTITIONS 2 ( PARTITION p0 values less than (1990), PARTITION p1 values less than (2028), PARTITION p2 values less than (MAXVALUE) ); 将zi_emp分成了3个range分区,每个分区在分为2个子分区,如是,有了下面的分区结构: +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | partition_name | partition_expression | partition_description | table_rows | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | p0 | tid | 1990 | 0 | | p0 | tid | 1990 | 0 | | p1 | tid | 2028 | 0 | | p1 | tid | 2028 | 0 | | p2 | tid | MAXVALUE | 0 | | p2 | tid | MAXVALUE | 0 | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ 也就是说,如果tid小于1990,那么数据会被hash分配到p0这2个子分区中

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
