引用地址：http://blog.csdn.net/tjcyjd/article/details/11194489

自5.1开始对分区(Partition)有支持

= 水平分区（根据列属性按行分）=
举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。

=== 水平分区的几种模式：===
* Range（范围） – 这种模式允许DBA将数据划分不同范围。例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980's）的数据，90年代（1990's）的数据以及任何在2000年（包括2000年）后的数据。

* Hash（哈希） – 这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区，。例如DBA可以建立一个对表主键进行分区的表。

* Key（键值） – 上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。

* List（预定义列表） – 这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA建立了一个横跨三个分区的表，分别根据2004年2005年和2006年值所对应的数据。

* Composite（复合模式） - 很神秘吧，哈哈，其实是以上模式的组合使用而已，就不解释了。举例：在初始化已经进行了Range范围分区的表上，我们可以对其中一个分区再进行hash哈希分区。

= 垂直分区（按列分）=
举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。

[分区表和未分区表试验过程]

*创建分区表,按日期的年份拆分

  1. mysql> CREATE TABLE part_tab ( c1 int default NULL, c2 varchar(30) default NULL, c3 date default NULL) engine=myisam
  2. PARTITION BY RANGE (year(c3)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1995),
  3. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1997) ,
  4. PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1999) ,
  5. PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2000) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2001) ,
  6. PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2002) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2003) ,
  7. PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2004) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2010),
  8. PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );

注意最后一行，考虑到可能的最大值

*创建未分区表

  1. mysql> create table no_part_tab (c1 int(11) default NULL,c2 varchar(30) default NULL,c3 date default NULL) engine=myisam;

*通过存储过程灌入800万条测试数据

mysql> set sql_mode=''; /* 如果创建存储过程失败，则先需设置此变量, bug? */

mysql> delimiter //   /* 设定语句终结符为 //，因存储过程语句用;结束 */

  1. mysql> CREATE PROCEDURE load_part_tab()
  2. begin
  3. declare v int default 0;
  4. while v < 8000000
  5. do
  6. insert into part_tab
  7. values (v,'testing partitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));
  8. set v = v + 1;
  9. end while;
  10. end
  11. //
  12. mysql> delimiter ;
  13. mysql> call load_part_tab();

Query OK, 1 row affected (8 min 17.75 sec)

  1. mysql> insert into no_part_tab select * from part_tab;

Query OK, 8000000 rows affected (51.59 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

* 测试SQL性能

  1. mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

+----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+

1 row in set (0.55 sec)

  1. mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

+----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+
1 row in set (4.69 sec)
结果表明分区表比未分区表的执行时间少90%。

* 通过explain语句来分析执行情况

  1. mysql > explain select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'\G

/* 结尾的\G使得mysql的输出改为列模式 */                    
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: no_part_tab
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 8000000
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

  1. mysql> explain select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'\G

*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: part_tab
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 798458
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
explain语句显示了SQL查询要处理的记录数目

* 试验创建索引后情况

  1. mysql> create index idx_of_c3 on no_part_tab (c3);

Query OK, 8000000 rows affected (1 min 18.08 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

  1. mysql> create index idx_of_c3 on part_tab (c3);

Query OK, 8000000 rows affected (1 min 19.19 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建索引后的数据库文件大小列表：
2008-05-24 09:23             8,608 no_part_tab.frm
2008-05-24 09:24       255,999,996 no_part_tab.MYD
2008-05-24 09:24        81,611,776 no_part_tab.MYI
2008-05-24 09:25                 0 part_tab#P#p0.MYD
2008-05-24 09:26             1,024 part_tab#P#p0.MYI
2008-05-24 09:26        25,550,656 part_tab#P#p1.MYD
2008-05-24 09:26         8,148,992 part_tab#P#p1.MYI
2008-05-24 09:26        25,620,192 part_tab#P#p10.MYD
2008-05-24 09:26         8,170,496 part_tab#P#p10.MYI
2008-05-24 09:25                 0 part_tab#P#p11.MYD
2008-05-24 09:26             1,024 part_tab#P#p11.MYI
2008-05-24 09:26        25,656,512 part_tab#P#p2.MYD
2008-05-24 09:26         8,181,760 part_tab#P#p2.MYI
2008-05-24 09:26        25,586,880 part_tab#P#p3.MYD
2008-05-24 09:26         8,160,256 part_tab#P#p3.MYI
2008-05-24 09:26        25,585,696 part_tab#P#p4.MYD
2008-05-24 09:26         8,159,232 part_tab#P#p4.MYI
2008-05-24 09:26        25,585,216 part_tab#P#p5.MYD
2008-05-24 09:26         8,159,232 part_tab#P#p5.MYI
2008-05-24 09:26        25,655,740 part_tab#P#p6.MYD
2008-05-24 09:26         8,181,760 part_tab#P#p6.MYI
2008-05-24 09:26        25,586,528 part_tab#P#p7.MYD
2008-05-24 09:26         8,160,256 part_tab#P#p7.MYI
2008-05-24 09:26        25,586,752 part_tab#P#p8.MYD
2008-05-24 09:26         8,160,256 part_tab#P#p8.MYI
2008-05-24 09:26        25,585,824 part_tab#P#p9.MYD
2008-05-24 09:26         8,159,232 part_tab#P#p9.MYI
2008-05-24 09:25             8,608 part_tab.frm
2008-05-24 09:25                68 part_tab.par

* 再次测试SQL性能

  1. mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

+----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+

1 row in set (2.42 sec)   /* 为原来4.69 sec 的51%*/

重启mysql ( net stop mysql, net start mysql)后，查询时间降为0.89 sec,几乎与分区表相同。

  1. mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

+----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+
1 row in set (0.86 sec)

* 更进一步的试验
** 增加日期范围

  1. mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1997-12-31';

+----------+
| count(*) |
+----------+
| 2396524 |
+----------+
1 row in set (5.42 sec)

  1. mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1997-12-31';

+----------+
| count(*) |
+----------+
| 2396524 |
+----------+

1 row in set (2.63 sec)

** 增加未索引字段查询

  1. mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date
  2. '1996-12-31' and c2='hello';

+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (0.75 sec)

  1. mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1996-12-31' and c2='hello';

+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (11.52 sec)

= 初步结论 =
* 分区和未分区占用文件空间大致相同 （数据和索引文件）
* 如果查询语句中有未建立索引字段，分区时间远远优于未分区时间
* 如果查询语句中字段建立了索引，分区和未分区的差别缩小，分区略优于未分区。

= 最终结论 =
* 对于大数据量，建议使用分区功能。
* 去除不必要的字段
* 根据手册， 增加myisam_max_sort_file_size 会增加分区性能

[分区命令详解]

= 分区例子 = 
* RANGE 类型

  1. CREATE TABLE users (
  2. uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  3. name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
  4. email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
  5. )
  6. PARTITION BY RANGE (uid) (
  7. PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
  8. DATA DIRECTORY = '/data0/data'
  9. INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
  10. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
  11. DATA DIRECTORY = '/data2/data'
  12. INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
  13. PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000)
  14. DATA DIRECTORY = '/data4/data'
  15. INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
  16. PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE     DATA DIRECTORY = '/data6/data'
  17. INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
  18. );

在这里，将用户表分成4个分区，以每300万条记录为界限，每个分区都有自己独立的数据、索引文件的存放目录，与此同时，这些目录所在的物理磁盘分区可能也都是完全独立的，可以提高磁盘IO吞吐量。
      
* LIST 类型

  1. CREATE TABLE category (
  2. cid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  3. name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
  4. )
  5. PARTITION BY LIST (cid) (
  6. PARTITION p0 VALUES IN (0,4,8,12)
  7. DATA DIRECTORY = '/data0/data'
  8. INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
  9. PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13)
  10. DATA DIRECTORY = '/data2/data'
  11. INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
  12. PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14)
  13. DATA DIRECTORY = '/data4/data'
  14. INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
  15. PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15)
  16. DATA DIRECTORY = '/data6/data'
  17. INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
  18. );

分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。

* HASH 类型

  1. CREATE TABLE users (
  2. uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  3. name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
  4. email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
  5. )
  6. PARTITION BY HASH (uid) PARTITIONS 4 (
  7. PARTITION p0
  8. DATA DIRECTORY = '/data0/data'
  9. INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
  10. PARTITION p1
  11. DATA DIRECTORY = '/data2/data'
  12. INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
  13. PARTITION p2
  14. DATA DIRECTORY = '/data4/data'
  15. INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
  16. PARTITION p3
  17. DATA DIRECTORY = '/data6/data'
  18. INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
  19. );

分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。

例子：

  1. CREATE TABLE ti2 (id INT, amount DECIMAL(7,2), tr_date DATE)
  2. ENGINE=myisam
  3. PARTITION BY HASH( MONTH(tr_date) )
  4. PARTITIONS 6;
  5. CREATE PROCEDURE load_ti2()
  6. begin
  7. declare v int default 0;
  8. while v < 80000
  9. do
  10. insert into ti2
  11. values (v,'3.14',adddate('1995-01-01',(rand(v)*3652) mod 365));
  12. set v = v + 1;
  13. end while;
  14. end
  15. //

* KEY 类型

  1. CREATE TABLE users (
  2. uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  3. name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
  4. email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
  5. )
  6. PARTITION BY KEY (uid) PARTITIONS 4 (
  7. PARTITION p0
  8. DATA DIRECTORY = '/data0/data'
  9. INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
  10. PARTITION p1
  11. DATA DIRECTORY = '/data2/data'
  12. INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
  13. PARTITION p2
  14. DATA DIRECTORY = '/data4/data'
  15. INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
  16. PARTITION p3
  17. DATA DIRECTORY = '/data6/data'
  18. INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
  19. );

分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。

* 子分区
子分区是针对 RANGE/LIST 类型的分区表中每个分区的再次分割。再次分割可以是 HASH/KEY 等类型。例如：

  1. CREATE TABLE users (
  2. uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  3. name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
  4. email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
  5. )
  6. PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY HASH (uid % 4) SUBPARTITIONS 2(
  7. PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
  8. DATA DIRECTORY = '/data0/data'
  9. INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
  10. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
  11. DATA DIRECTORY = '/data2/data'
  12. INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'
  13. );

对 RANGE 分区再次进行子分区划分，子分区采用 HASH 类型。
或者

  1. CREATE TABLE users (
  2. uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  3. name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
  4. email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
  5. )
  6. PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY KEY(uid) SUBPARTITIONS 2(
  7. PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
  8. DATA DIRECTORY = '/data0/data'
  9. INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
  10. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
  11. DATA DIRECTORY = '/data2/data'
  12. INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'
  13. );

对 RANGE 分区再次进行子分区划分，子分区采用 KEY 类型。

= 分区管理 =

* 删除分区

  1. ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;

删除分区 p0。

* 重建分区
          o RANGE 分区重建

  1. ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6000000));

将原来的 p0,p1 分区合并起来，放到新的 p0 分区中。
          o LIST 分区重建

  1. ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES IN(0,1,4,5,8,9,12,13));

将原来的 p0,p1 分区合并起来，放到新的 p0 分区中。
          o HASH/KEY 分区重建

  1. ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2;

用 REORGANIZE 方式重建分区的数量变成2，在这里数量只能减少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。
    * 新增分区
          o 新增 RANGE 分区

  1. ALTER TABLE category ADD PARTITION (PARTITION p4 VALUES IN (16,17,18,19)
  2. DATA DIRECTORY = '/data8/data'
  3. INDEX DIRECTORY = '/data9/idx');

新增一个RANGE分区。
          o 新增 HASH/KEY 分区

  1. ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;

将分区总数扩展到8个。

[ 给已有的表加上分区 ]

  1. alter table results partition by RANGE (month(ttime))
  2. (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1),
  3. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3) ,
  4. PARTITION p3 VALUES LESS THAN (4) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (5) ,
  5. PARTITION p5 VALUES LESS THAN (6) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (7) ,
  6. PARTITION p7 VALUES LESS THAN (8) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (9) ,
  7. PARTITION p9 VALUES LESS THAN (10) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (11),
  8. PARTITION p11 VALUES LESS THAN (12),
  9. PARTITION P12 VALUES LESS THAN (13) );

默认分区限制分区字段必须是主键（PRIMARY KEY)的一部分，为了去除此
限制：
[方法1] 使用ID

  1. mysql> ALTER TABLE np_pk
  2. ->     PARTITION BY HASH( TO_DAYS(added) )
  3. ->     PARTITIONS 4;

ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function

However, this statement using the id column for the partitioning column is valid, as shown here:

  1. mysql> ALTER TABLE np_pk
  2. ->     PARTITION BY HASH(id)
  3. ->     PARTITIONS 4;

Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

[方法2] 将原有PK去掉生成新PK

  1. mysql> alter table results drop PRIMARY KEY;

Query OK, 5374850 rows affected (7 min 4.05 sec)
Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0

  1. mysql> alter table results add PRIMARY KEY(id, ttime);

Query OK, 5374850 rows affected (6 min 14.86 sec)

Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0

MySQL分区（Partition）功能的更多相关文章

  1. 实战mysql分区(PARTITION)

    http://lobert.iteye.com/blog/1955841 前些天拿到一个表,将近有4000w数据,没有任何索引,主键.(建这表的绝对是个人才) 这是一个日志表,记录了游戏中物品的产出与 ...

  2. 【转载】实战mysql分区(PARTITION)

    转载地址:http://lobert.iteye.com/blog/1955841 前些天拿到一个表,将近有4000w数据,没有任何索引,主键.(建这表的绝对是个人才) 这是一个日志表,记录了游戏中物 ...

  3. mysql分区partition

    分区后 会产生多个 数据存储文件MYD,MYI ,把内容读取分散到多个文件上,这样减少并发读取,文件锁的概率,提高IO === 水平分区的几种模式:===1. Range(范围) – 这种模式允许DB ...

  4. mysql分区partition详解

    分区管理  论坛 1. RANGE和LIST分区的管理 针对非整形字段进行RANG\LIST分区建议使用COLUMNS分区.  RANGE COLUMNS是RANGE分区的一种特殊类型,它与RANGE ...

  5. 深入解析MySQL分区（Partition）功能

    自5.1开始对分区(Partition)有支持 = 水平分区(根据列属性按行分)= 举个简单例子:一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区,每个分区包含的是其中一年的记录. === 水平分区 ...

  6. mysql表分区 partition

    表分区 partition 当一张表的数据非常多的时候,比如单个.myd文件都达到10G, 这时,必然读取起来效率降低. 可不可以把表的数据分开在几张表上? 1: 从业务角度可以解决.. (分表,水平 ...

  7. mysql分区功能（三个文件储存一张表）（分区作用）（分区方式）

    mysql分区功能(三个文件储存一张表)(分区作用)(分区方式) 一.总结 1.mysql数据表的存储方式(三个文件储存一张表): 一张表主要对应着三个文件,一个是frm存放表结构的,一个是myd存放 ...

  8. 理解MySQL——并行数据库与分区(Partition)

    1.并行数据库 1.1.并行数据库的体系结构并行机的出现,催生了并行数据库的出现,不对,应该是关系运算本来就是高度可并行的.对数据库系统性能的度量主要有两种方式:(1)吞吐量(Throughput), ...

  9. mysql的partition分区

    前言:当一个表里面存储的数据特别多的时候,比如单个.myd数据都已经达到10G了的话,必然导致读取的效率很低,这个时候我们可以采用把数据分到几张表里面来解决问题.方式一:通过业务逻辑根据数据的大小通过 ...

随机推荐

  1. ELKStack生产案例

    需求分析: 访问日志:apache访问日志,nginx访问日志,tomcat file 错误日志: error log,java日志 直接收 java异常需要处理 系统日志:/var/log/*   ...

  2. 第九次CSP第四题 - 压缩编码

    给定一段文字,已知单词a1, a2, …, an出现的频率分别t1, t2, …, tn.可以用01串给这些单词编码,即将每个单词与一个01串对应,使得任何一个单词的编码(对应的01串)不是另一个单词 ...

  3. https://pyobjc.readthedocs.io/en/latest/

    https://pyobjc.readthedocs.io/en/latest/ The PyObjC project aims to provide a bridge between the Pyt ...

  4. cdn，wsgi框架

    CDN:分布式服务器 wsgi:http请求----wsgi----web框架

  5. 20144306《网络对抗》MAL_PC平台逆向破解_Advanced

    PC平台逆向破解_Advanced 一.注入shellcode并执行 1.什么是shellcode? shellcode顾名思义就是一段为了获取交互式shell的机器指令,是用来发送到服务器利用特定漏 ...

  6. sql server低版本到高版本还原，找不到备份集

    关键词:sql server低版本到高版本还原 故障问题,图中备份集(红色框线部分)没有数据,无法选择,导致无法还原 解决办法: [1] 低版本的备份到高版本的,用语句可以还原 注意事项: 低版本不一 ...

  7. UILabel富文本 段落格式以及UILabel添加图片

    之前文本整理有一点乱,这边重新整理一下,下面是效果图,一共两个UILabel, 富文本整理: /*NSForegroundColorAttributeName设置字体颜色,对象UIColor; NSP ...

  8. Redis的五种数据结构的内部编码

    type命令实际返回的就是当前键的数据结构类型,它们分别是:string(字符串).hash(哈希). list(列表).set(集合).zset(有序集合),但这些只是Redis对外的数据结构. 实 ...

  9. cube-ui的用法

    .安装:npm install cube-ui -S .修改 .babelrc:(添加到plugins中去) { "plugins": [ ["transform-mod ...

  10. dp训练

    根据这位大佬的https://www.cnblogs.com/Bunnycxk/p/7360183.html 题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3 ...