MySQL表的四種分割區類型的程式碼詳解

黄舟
發布: 2017-03-18 14:33:01
原創
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以下四種資料庫的分區我只實現了下RANGE(範圍)分區還有三種之後都會嘗試去實現有實現的朋友可以分享下自己覺得寫的不錯的相關文章

MySQL表的四個分區類型

一、什麼是表分區
通俗地講表分區是將一大表,根據條件分割成若干個小表。 mysql5.1開始支援資料表分割區了。 如:某用戶表的記錄超過了600萬條,那麼就可以根據入庫日期將表格分區,也可以根據所在地將表格分區。當然也可依其他的條件分區。

二、為什麼要對錶進行分區
為了改善大型表以及具有各種存取模式的表的可擴展性,可管理性和提高資料庫效率。

分割區的一些優點包括:

與單一磁碟或檔案系統分割區相比,可以儲存更多的資料。
對於那些已經失去保存意義的數據,通常可以透過刪除與那些數據相關的分割區,很容易地刪除那些數據。相反地​​,在某些情況下,新增資料的過程又可以透過為那些新資料專門增加一個新的分區,來很方便地實現。通常和分區有關的其他優點包括下面列出的這些。 MySQL分區中的這些功能目前還沒有實現,但是在我們的優先列表中,具有高的優先權;我們希望在5.1的生產版本中,能包含這些功能。
有些查詢可以得到極大的最佳化,這主要是藉助於滿足一個給定WHERE語句的資料可以只保存在一個或多個分割區內,這樣在尋找時就不用找其他剩餘的分割區。因為分區可以在創建了分區表後進行修改,所以在第一次配置分區方案時還不曾這麼做時,可以重新組織數據,來提高那些常用查詢的效率。
涉及到例如SUM()和COUNT()這樣聚合函數的查詢,可以很容易地進行平行處理。這種查詢的一個簡單例子如 “SELECT salesperson_id, COUNT (orders) as order_total FROM sales GROUP BY salesperson_id;”。透過“並行”,這意味著該查詢可以在每個分區上同時進行,最終結果只需透過總計所有分區得到的結果。
透過跨多個磁碟來分散資料查詢,來獲得更大的查詢吞吐量。
三、分區類型
RANGE分區:基於屬於一個給定連續區間的列值,把多行分配給分區。

LIST分區:類似於按RANGE分區,差異在於LIST分區是基於列值匹配一個離散值集合中的某個值來進行選擇。

HASH分割區:基於使用者定義的表達式的傳回值來進行選擇的分割區,該表達式使用將要插入到表中的這些行的列值進行計算。這個函數可以包含MySQL 中有效的、產生非負整數值的任何表達式。

KEY分區:類似於按HASH分區,差別在於KEY分區只支援計算一列或多列,且MySQL伺服器提供自己的雜湊函數。必須有一列或多列包含整數值。

RANGE分區

基於屬於一個給定連續區間的列值,將多行分配給分區。

這些區間要連續且不能互相重疊,使用VALUES LESS THAN運算子來定義。以下是實例。

Sql程式碼:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT NOT NULL,
store_id INT NOT NULL
)
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partition BY RANGE (store_id) (
partition p0 VALUES LESS THAN (6),
partition p1 VALUES LESS THAN (11),
partition p2 VALUES LESS THAN (16),
partition p3 VALUES LESS THAN (21)
);
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按照這個分區方案,在商店1到5工作的僱員相對應的所有行被保存在分區P0中,商店6到10的僱員保存在P1中,依次類推。請注意,每個分區都是按順序定義,從最低到最高。這是PARTITION BY RANGE 語法的要求;在這點上,它類似於C或Java中的「switch … case」語句。對於包含資料(72, 'Michael', 'Widenius', '1998-06-25′, NULL, 13)的一個新行,可以很容易地確定它將插入到p2分區中,但是如果增加了一個編號為第21的商店,會發生什麼事?在這個方案下,由於沒有規則把store_id大於20的商店包含在內,伺服器將不知道要把該行保存在何處,將會導致錯誤。 要避免這種錯誤,可以透過在CREATE TABLE語句中使用一個「catchall」 VALUES LESS THAN子句,該子句提供給所有大於明確指定的最高值的值:

Sql程式碼:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT NOT NULL,
store_id INT NOT NULL
)
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PARTITION BY RANGE (store_id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
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MAXVALUE 表示最大的可能的整数值。现在,store_id 列值大于或等于16(定义了的最高值)的所有行都将保存在分区p3中。在将来的某个时候,当商店数已经增长到25, 30, 或更多 ,可以使用ALTER TABLE语句为商店21-25, 26-30,等等增加新的分区。在几乎一样的结构中,你还可以基于雇员的工作代码来分割表,也就是说,基于job_code 列值的连续区间。例如——假定2位数字的工作代码用来表示普通(店内的)工人,三个数字代码表示办公室和支持人员,四个数字代码表示管理层,你可以使用下面的语句创建该分区表:

Sql代码:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT NOT NULL,
store_id INT NOT NULL
)
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PARTITION BY RANGE (job_code) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1000),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (10000)
);
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在这个例子中, 店内工人相关的所有行将保存在分区p0中,办公室和支持人员相关的所有行保存在分区p1中,管理层相关的所有行保存在分区p2中。在VALUES LESS THAN 子句中使用一个表达式也是可能的。这里最值得注意的限制是MySQL 必须能够计算表达式的返回值作为LESS THAN (<)比较的一部分;因此,表达式的值不能为NULL 。由于这个原因,雇员表的hired, separated, job_code,和store_id列已经被定义为非空(NOT NULL)。除了可以根据商店编号分割表数据外,你还可以使用一个基于两个DATE (日期)中的一个的表达式来分割表数据。例如,假定你想基于每个雇员离开公司的年份来分割表,也就是说,YEAR(separated)的值。实现这种分区模式的CREATE TABLE 语句的一个例子如下所示:

Sql代码:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT &#39;1970-01-01&#39;,
separated DATE NOT NULL DEFAULT &#39;9999-12-31&#39;,
job_code INT,
store_id INT
)
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PARTITION BY RANGE (YEAR(separated)) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1991),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2001),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
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在这个方案中,在1991年前雇佣的所有雇员的记录保存在分区p0中,1991年到1995年期间雇佣的所有雇员的记录保存在分区p1中, 1996年到2000年期间雇佣的所有雇员的记录保存在分区p2中,2000年后雇佣的所有工人的信息保存在p3中。

RANGE分区在如下场合特别有用:1)、当需要删除一个分区上的“旧的”数据时,只删除分区即可。如果你使用上面最近的那个例子给出的分区方案,你只需简单地使用”ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0;”来删除所有在1991年前就已经停止工作的雇员相对应的所有行。对于有大量行的表,这比运行一个如”DELETE FROM employees WHERE YEAR (separated) <= 1990;”这样的一个DELETE查询要有效得多。 2)、想要使用一个包含有日期或时间值,或包含有从一些其他级数开始增长的值的列。3)、经常运行直接依赖于用于分割表的列的查询。例如,当执行一个如”SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE YEAR(separated) = 2000 GROUP BY store_id;”这样的查询时,MySQL可以很迅速地确定只有分区p2需要扫描,这是因为余下的分区不可能包含有符合该WHERE子句的任何记录。

注释:这种优化还没有在MySQL 5.1源程序中启用,但是,有关工作正在进行中。

LIST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。

LIST分区通过使用“PARTITION BY LIST(expr)”来实现,其中“expr”是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式,然后通过“VALUES IN (value_list)”的方式来定义每个分区,其中“value_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。 注释:在MySQL 5.1中,当使用LIST分区时,有可能只能匹配整数列表。

Sql代码:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT &#39;1970-01-01&#39;,
separated DATE NOT NULL DEFAULT &#39;9999-12-31&#39;,
job_code INT,
store_id INT
);
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假定有20个音像店,分布在4个有经销权的地区,如下表所示:

====================
地区      商店ID 号
北区      3, 5, 6, 9, 17
东区      1, 2, 10, 11, 19, 20
西区      4, 12, 13, 14, 18
中心区   7, 8, 15, 16
====================
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要按照属于同一个地区商店的行保存在同一个分区中的方式来分割表,可以使用下面的“CREATE TABLE”语句:

Sql代码:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT &#39;1970-01-01&#39;,
separated DATE NOT NULL DEFAULT &#39;9999-12-31&#39;,
job_code INT,
store_id INT
)
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PARTITION BY LIST(store_id)
PARTITION pNorth VALUES IN (3,5,6,9,17),
PARTITION pEast VALUES IN (1,2,10,11,19,20),
PARTITION pWest VALUES IN (4,12,13,14,18),
PARTITION pCentral VALUES IN (7,8,15,16)
);
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这使得在表中增加或删除指定地区的雇员记录变得容易起来。例如,假定西区的所有音像店都卖给了其他公司。那么与在西区音像店工作雇员相关的所有记录(行)可以使用查询“ALTER TABLE employees DROP PARTITION pWest;”来进行删除,它与具有同样作用的DELETE(删除)查询“DELETE query DELETE FROM employees WHERE store_id IN (4,12,13,14,18);”比起来,要有效得多。【要点】:如果试图插入列值(或分区表达式的返回值)不在分区值列表中的一行时,那么“INSERT”查询将失败并报错。例如,假定LIST分区的采用上面的方案,下面的查询将失败:

Sql代码:

INSERT INTO employees VALUES(224, &#39;Linus&#39;, &#39;Torvalds&#39;, &#39;2002-05-01&#39;, &#39;2004-10-12&#39;, 42, 21);
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这是因为“store_id”列值21不能在用于定义分区pNorth, pEast, pWest,或pCentral的值列表中找到。要重点注意的是,LIST分区没有类似如“VALUES LESS THAN MAXVALUE”这样的包含其他值在内的定义。将要匹配的任何值都必须在值列表中找到。
LIST分区除了能和RANGE分区结合起来生成一个复合的子分区,与HASH和KEY分区结合起来生成复合的子分区也是可能的。

HASH分区

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。

要使用HASH分区来分割一个表,要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句,其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以仅仅是字段类型为MySQL整型的一列的名字。此外,你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句,其中num是一个非负的整数,它表示表将要被分割成分区的数量。

Sql代码:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT &#39;1970-01-01&#39;,
separated DATE NOT NULL DEFAULT &#39;9999-12-31&#39;,
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY HASH(store_id)
PARTITIONS 4;
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如果没有包括一个PARTITIONS子句,那么分区的数量将默认为1。例外:对于NDB Cluster(簇)表,默认的分区数量将与簇数据节点的数量相同,这种修正可能是考虑任何MAX_ROWS设置,以便确保所有的行都能合适地插入到分区中。

LINER HASH
MySQL还支持线性哈希功能,它与常规哈希的区别在于,线性哈希功能使用的一个线性的2的幂(powers-of-two)运算法则,而常规哈希使用的是求哈希函数值的模数。线性哈希分区和常规哈希分区在语法上的唯一区别在于,在“PARTITION BY”子句中添加“LINEAR”关键字。

Sql代码:

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT &#39;1970-01-01&#39;,
separated DATE NOT NULL DEFAULT &#39;9999-12-31&#39;,
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY LINEAR HASH(YEAR(hired))
PARTITIONS 4;
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假设一个表达式expr,当使用线性哈希功能时,记录将要保存到的分区是num 个分区中的分区N,其中N是根据下面的算法得到: 1. 找到下一个大于num.的、2的幂,我们把这个值称为V ,它可以通过下面的公式得到: 2. V = POWER(2, CEILING(LOG(2, num))) (例如,假定num是13。那么LOG(2,13)就是3.7004397181411。 CEILING(3.7004397181411)就是4,则V = POWER(2,4), 即等于16)。 3. 设置 N = F(column_list) & (V – 1). 4. 当 N >= num: · 设置 V = CEIL(V / 2) · 设置 N = N & (V – 1) 例如,假设表t1,使用线性哈希分区且有4个分区,是通过下面的语句创建的: CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE) PARTITION BY LINEAR HASH( YEAR(col3) ) PARTITIONS 6; 现在假设要插入两行记录到表t1中,其中一条记录col3列值为’2003-04-14′,另一条记录col3列值为’1998-10-19′。第一条记录将要保存到的分区确定如下: V = POWER(2, CEILING(LOG(2,7))) = 8 N = YEAR(’2003-04-14′) & (8 – 1) = 2003 & 7 = 3 (3 >= 6 为假(FALSE): 记录将被保存到#3号分区中) 第二条记录将要保存到的分区序号计算如下: V = 8 N = YEAR(’1998-10-19′) & (8-1) = 1998 & 7 = 6 (6 >= 4 为真(TRUE): 还需要附加的步骤) N = 6 & CEILING(5 / 2) = 6 & 3 = 2 (2 >= 4 为假(FALSE): 记录将被保存到#2分区中) 按照线性哈希分区的优点在于增加、删除、合并和拆分分区将变得更加快捷,有利于处理含有极其大量(1000吉)数据的表。它的缺点在于,与使用常规HASH分区得到的数据分布相比,各个分区间数据的分布不大可能均衡。

KSY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。

Sql代码:

CREATE TABLE tk (
col1 INT NOT NULL,
col2 CHAR(5),
col3 DATE
)
PARTITION BY LINEAR KEY (col1)
PARTITIONS 3;
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在KEY分区中使用关键字LINEAR和在HASH分区中使用具有同样的作用,分区的编号是通过2的幂(powers-of-two)算法得到,而不是通过模数算法。

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