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mysql分割區概述
分區類型
RANGE分區
LIST分區
HASH分區
KEY分區
分区和性能
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mysql是否支援分割區

Jun 16, 2022 am 11:34 AM
mysql

mysql從5.1版本開始支援分割區功能。 MySQL5.1中分區表達式必須是整數,或傳回整數的表達式;而MySQL5.5中提供了非整數表達式分割的支援。 MySQL資料庫的分區是局部分區索引,一個分區中既存了數據,又放了索引;也就是說,每個區的聚集索引和非聚集索引都放在各自區的(不同的物理文件)。 MySQL支援4種分區類型:RANGE分區,LIST分區,HASH分區,KEY分區。

mysql是否支援分割區

本教學操作環境:windows7系統、mysql8版本、Dell G3電腦。

mysql支援分割區。

mysql分割區概述

MySQL在5.1時加入了對水平分割區的支援。分區是將一個表或索引分解成多個更小,更可管理的部分。每個區都是獨立的,可以獨立處理,也可以作為一個更大物件的一部分來處理。這個是MySQL支援的功能,業務程式碼無需改動。要知道MySQL是面向OLTP的數據,它不像TIDB等其他DB。那麼對於分區的使用應該要非常小心,如果不清楚如何使用分區可能會對效能產生負面的影響。

MySQL資料庫的分割區是局部分割區索引,一個分割區中既存了數據,又放了索引。也就是說,每個區的聚集索引和非聚集索引都放在各自區的(不同的實體檔案)。目前MySQL資料庫還不支援全域分區。

無論哪種類型的分割區,如果表中存在主鍵或唯一索引時,分割區列必須是唯一索引的一個組成部分。

分區表的限制因素

(1)、一個表格最多只能有1024個分割區。

(2)、 MySQL5.1中,分割區表達式必須是整數,或是傳回整數的表達式。在MySQL5.5中提供了非整數表達式分區的支援。

(3)、如果分區欄位中有主鍵或唯一索引的列,那麼多有主鍵列和唯一索引列都必須包含進來。即:分區欄位要麼不包含主鍵或索引列,要麼包含全部主鍵和索引列。

(4)、分區表中無法使用外鍵約束。

(5)、MySQL的分區適用於一個表的所有資料和索引,不能只對錶資料分區而不對索引分區,也不能只對索引分區而不對錶分區,也不能只對錶的一部分資料分區。

分區類型

目前MySQL支援幾種類型的分區,RANGE分區,LIST分區,HASH分區,KEY分區。如果表存在主鍵或唯一索引時,分區列必須是唯一索引的一個組成部分。實戰十有八九都是用RANGE分區。

RANGE分區

RANGE分區是實戰最常用的一種分區類型,行資料是基於屬於一個給定的連續區間的列值被放入分區。但是記住,當插入的資料不在一個分區中定義的值的時候,會拋異常。

RANGE分區主要用於日期列的分區,例如交易表啊,銷售表啊等。可以根據年月來存放資料。如果你分區走的唯一索引中date類型的數據,那麼注意了,優化器只能對YEAR(),TO_DAYS(),TO_SECONDS(),UNIX_TIMESTAMP()這類函數進行最佳化選擇。實戰中可以用int型,那麼只用存子yyyyMM就好了。也不必關心函數了。

CREATE TABLE `m_test_db`.`Order` (
    `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `partition_key` INT NOT NULL,
    `amt` DECIMAL(5) NULL,
    PRIMARY KEY (`id` , `partition_key`)
) PARTITION BY RANGE (partition_key) PARTITIONS 5 (
PARTITION part0 VALUES LESS THAN (201901) , 
PARTITION part1 VALUES LESS THAN (201902) , 
PARTITION part2 VALUES LESS THAN (201903) , 
PARTITION part3 VALUES LESS THAN (201904) , 
PARTITION part4 VALUES LESS THAN (201905));
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這時候我們先插入一些資料

INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('1', '201901', '1000');
INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('2', '201902', '800');
INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('3', '201903', '1200');
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現在我們查詢一下,透過EXPLAIN PARTITION指令發現SQL優化器只需搜尋對應的區,不會搜尋所有分割區

#如果sql語句有問題,那麼就會走所有區。會很危險。所以分區表後,select語句必須走分區鍵。

 

以下3種不是太常用,就一筆帶過了。

LIST分區

LIST分區和RANGE分區很相似,只是分區列的值是離散的,不是連續的。 LIST分區使用VALUES IN,因為每個分區的值是離散的,因此只能定義值。

HASH分區

說到哈希,那麼目的很明顯了,將資料均勻的分佈到預先定義的各個分區中,保證每個分區的數量大致相同。

KEY分區

KEY分區和HASH分區相似,不同之處在於HASH分區使用使用者定義的函數進行分區,KEY分區使用資料庫提供的函數進行分區。

分区和性能

一项技术,不是用了就一定带来益处。比如显式锁功能比内置锁强大,你没玩好可能导致很不好的情况。分区也是一样,不是启动了分区数据库就会运行的更快,分区可能会给某些sql语句性能提高,但是分区主要用于数据库高可用性的管理。

数据库应用分为2类,一类是OLTP(在线事务处理),一类是OLAP(在线分析处理)。对于OLAP应用分区的确可以很好的提高查询性能,因为一般分析都需要返回大量的数据,如果按时间分区,比如一个月用户行为等数据,则只需扫描响应的分区即可。在OLTP应用中,分区更加要小心,通常不会获取一张大表的10%的数据,大部分是通过索引返回几条数据即可。

比如一张表1000w数据量,如果一句select语句走辅助索引,但是没有走分区键。那么结果会很尴尬。如果1000w的B+树的高度是3,现在有10个分区。那么不是要(3+3)*10次的逻辑IO?(3次聚集索引,3次辅助索引,10个分区)。所以在OLTP应用中请小心使用分区表。

在日常开发中,如果想查看sql语句的分区查询结果可以使用explain partitions + select sql来获取,partitions标识走了哪几个分区。

mysql> explain partitions select * from TxnList where startTime>&#39;2016-08-25 00:00:00&#39; and startTime<&#39;2016-08-25 23:59:00&#39;;  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
| id | select_type | table             | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra       |  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
|  1 | SIMPLE      | ClientActionTrack | p20160825  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 33868 | Using where |  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
1 row in set (0.00 sec)
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注:

1.MySQL Workbench下添加分区的截图

2. Table has no partition for value 12

在12月的某一天,我查看了生产的日志文件,忽然发现系统一直在报错:Table has no partition for value 12。仔细检查分区sql发现分区的时候用的是less than

也就是说我在注释1截图里面的分区是不包括12月的区的。执行以下命令增加分区:

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (PARTITION p_12 VALUES LESS THAN (13));
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如果没有进行适当的处理,将会报错。所以在进行 RANGE 分区时,要思考这种情况。一般情况下,就时在最后添加一个 MAXVALUE 分区,如下:

PARTITION p_max VALUES LESS THAN MAXVALUE
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