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MySQL分区表的使用_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:26 PM
伺服器 驅動器

bitsCN.com

MySQL使用分区表的好处:

1,可以把一些归类的数据放在一个分区中,可以减少服务器检查数据的数量加快查询。2,方便维护,通过删除分区来删除老的数据。3,分区数据可以被分布到不同的物理位置,可以做分布式有效利用多个硬盘驱动器。
MySQL可以建立四种分区类型的分区:          RANGE 分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。·         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。  www.bitsCN.com  ·         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。·         KEY 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。一般用得多的是range分区和list分区。RANGE分区这里以一个销售的业务来做测试销售表有日期/商品/销售额三个字段测试数据从2010年1月1日至2010年9月31日以“月”为单位进行分区初期分区定义首先需要查看,当前数据库是否支持分区mysql>SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';+-------------------+-------+| Variable_name     | Value |     +-------------------+-------+| have_partitioning | YES   | +-------------------+-------+1 row in set (0.03 sec) 创建分区表,按照年月的方式分区。
 1 mysql> CREATE TABLE sale_data ( 2     ->   sale_date  DATETIME NOT NULL, 3   4     ->   sale_item  VARCHAR(2) NOT NULL , 5   6     ->   sale_money DECIMAL(10,2) NOT NULL 7   8     -> )  www.bitsCN.com   9  10     -> PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)*100+MONTH(sale_date)) (11  12     ->   PARTITION p201001 VALUES LESS THAN (201002),13  14     ->   PARTITION p201002 VALUES LESS THAN (201003),15  16     ->   PARTITION p201003 VALUES LESS THAN (201004),17  18     ->   PARTITION p201004 VALUES LESS THAN (201005),19  20     ->   PARTITION p201005 VALUES LESS THAN (201006),21  22     ->   PARTITION p201006 VALUES LESS THAN (201007),23  24     ->   PARTITION p201007 VALUES LESS THAN (201008),25  26     ->   PARTITION p201008 VALUES LESS THAN (201009),27  28     ->   PARTITION p201009 VALUES LESS THAN (201010),29  30     ->   PARTITION pcatchall VLAUES LESS THAN MAXVALUE31     -> );32  33 Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
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新增分区

mysql> ALTER TABLE sale_data    ->   ADD PARTITION (PARTITION p201010 VALUES LESS THAN (201011)); Query OK, 0 rows affected (0.36 sec)Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
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删除分区

--当删除了一个分区,也同时删除了该分区中所有的数据。mysql> ALTER TABLE sale_data DROP PARTITION p201010;Query OK, 0 rows affected (0.22 sec)  www.bitsCN.com  Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
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分区的合并

下面的SQL,将p201001 - p201009 合并为3个分区p2010Q1 - p2010Q3

mysql> ALTER TABLE sale_data    ->   REORGANIZE PARTITION p201001,p201002,p201003,     ->                        p201004,p201005,p201006,     ->                        p201007,p201008,p201009 INTO     -> (     ->   PARTITION p2010Q1 VALUES LESS THAN (201004),     ->   PARTITION p2010Q2 VALUES LESS THAN (201007),     ->   PARTITION p2010Q3 VALUES LESS THAN (201010)     -> ); Query OK, 0 rows affected (1.14 sec)Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
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分区的拆分

下面的SQL,将p2010Q1 分区,拆分为s2009 与s2010 两个分区

mysql> ALTER TABLE sale_data REORGANIZE PARTITION p2010Q1 INTO (     ->     PARTITION s2009 VALUES LESS THAN (201001),             www.bitsCN.com      ->     PARTITION s2010 VALUES LESS THAN (201004)     -> ); Query OK, 0 rows affected (0.36 sec)Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
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一个利用不同物理位置数据源做分区的例子:

CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)     ENGINE=innodb     PARTITION BY RANGE(YEAR(purchased))     SUBPARTITION BY HASH(id)     (         PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990)         (             SUBPARTITION s0                  //在大的分区下又有小的分区            DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data0'      //数据源            INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index0',   //索引数据源            SUBPARTITION s1             DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data1'             INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index1'         ),         PARTITION p1 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)         (             SUBPARTITION s2             DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data1'             INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index1',             SUBPARTITION s3             DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data2'             INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index2'         )     ); 
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分区索引的局限:1,所有分区都要使用同样的引擎。2,分区表的每一个唯一索引必须包含由分区函数引用的列。3,mysql能避免查询所有的分区,但仍然锁定了所有分区。4,分区函数能使用的函数和表达式有限,例如函数有上面的4种。5,分区不支持外键。  www.bitsCN.com  6,不能使用LOAD INDEX INTO CACHE7,分区并不能总是改善性能,要进行性能评测。例如可以使用expalin partitions 来查看查询语句是否使用分区过滤了数据:mysql> explain partitions select * from fenqubiao where day
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