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mysql partition分區

阿新 • • 發佈：2017-07-04
clas possible 鍵值 中一 pla 詳解 執行 ace 生成

(轉)

自5.1開始對分區(Partition)有支持

= 水平分區（根據列屬性按行分）=
舉個簡單例子：一個包含十年發票記錄的表可以被分區為十個不同的分區，每個分區包含的是其中一年的記錄。

=== 水平分區的幾種模式：===
* Range（範圍） – 這種模式允許DBA將數據劃分不同範圍。例如DBA可以將一個表通過年份劃分成三個分區，80年代（1980‘s）的數據，90年代（1990‘s）的數據以及任何在2000年（包括2000年）後的數據。

* Hash（哈希） – 這中模式允許DBA通過對表的一個或多個列的Hash Key進行計算，最後通過這個Hash碼不同數值對應的數據區域進行分區，。例如DBA可以建立一個對表主鍵進行分區的表。

* Key（鍵值）

– 上面Hash模式的一種延伸，這裏的Hash Key是MySQL系統產生的。

* List（預定義列表） – 這種模式允許系統通過DBA定義的列表的值所對應的行數據進行分割。例如：DBA建立了一個橫跨三個分區的表，分別根據2004年2005年和2006年值所對應的數據。

* Composite（復合模式） - 很神秘吧，哈哈，其實是以上模式的組合使用而已，就不解釋了。舉例：在初始化已經進行了Range範圍分區的表上，我們可以對其中一個分區再進行hash哈希分區。

= 垂直分區（按列分）=
舉個簡單例子：一個包含了大text和BLOB列的表，這些text和BLOB列又不經常被訪問，這時候就要把這些不經常使用的text和BLOB了劃分到另一個分區，在保證它們數據相關性的同時還能提高訪問速度。


[分區表和未分區表試驗過程]

*創建分區表,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 );

註意最後一行，考慮到可能的最大值

*創建未分區表

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


*通過存儲過程灌入800萬條測試數據

mysql> set sql_mode=‘‘; /* 如果創建存儲過程失敗，則先需設置此變量, bug? */

MySQL> delimiter // /* 設定語句終結符為 //，因存儲過程語句用;結束 */

  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

* 測試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)
結果表明分區表比未分區表的執行時間少90%。

* 通過explain語句來分析執行情況

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

/* 結尾的\G使得mysql的輸出改為列模式 */
*************************** 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語句顯示了SQL查詢要處理的記錄數目

* 試驗創建索引後情況

  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
創建索引後的數據庫文件大小列表：
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

* 再次測試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) /* 為原來4.69 sec 的51%*/

重啟mysql ( net stop mysql, net start mysql)後，查詢時間降為0.89 sec,幾乎與分區表相同。

  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)

* 更進一步的試驗
** 增加日期範圍

  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)

** 增加未索引字段查詢

  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)


= 初步結論 =
* 分區和未分區占用文件空間大致相同 （數據和索引文件）
* 如果查詢語句中有未建立索引字段，分區時間遠遠優於未分區時間
* 如果查詢語句中字段建立了索引，分區和未分區的差別縮小，分區略優於未分區。


= 最終結論 =
* 對於大數據量，建議使用分區功能。
* 去除不必要的字段
* 根據手冊， 增加myisam_max_sort_file_size 會增加分區性能

[分區命令詳解]

= 分區例子 =
* RANGE 類型

  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‘,
  11. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
  12. DATA DIRECTORY = ‘/data2/data‘
  13. INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx‘,
  15. PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000)
  16. DATA DIRECTORY = ‘/data4/data‘
  17. INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx‘,
  19. PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE DATA DIRECTORY = ‘/data6/data‘
  20. INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx‘
  21. );

在這裏，將用戶表分成4個分區，以每300萬條記錄為界限，每個分區都有自己獨立的數據、索引文件的存放目錄，與此同時，這些目錄所在的物理磁盤分區可能也都是完全獨立的，可以提高磁盤IO吞吐量。

* LIST 類型

  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‘,
  10. PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13)
  11. DATA DIRECTORY = ‘/data2/data‘
  12. INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx‘,
  14. PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14)
  15. DATA DIRECTORY = ‘/data4/data‘
  16. INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx‘,
  18. PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15)
  19. DATA DIRECTORY = ‘/data6/data‘
  20. INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx‘
  21. );

分成4個區，數據文件和索引文件單獨存放。

* HASH 類型

  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‘,
  11. PARTITION p1
  12. DATA DIRECTORY = ‘/data2/data‘
  13. INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx‘,
  15. PARTITION p2
  16. DATA DIRECTORY = ‘/data4/data‘
  17. INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx‘,
  19. PARTITION p3
  20. DATA DIRECTORY = ‘/data6/data‘
  21. INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx‘
  22. );

分成4個區，數據文件和索引文件單獨存放。

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;
  6. CREATE PROCEDURE load_ti2()
  7. begin
  8. declare v int default 0;
  9. while v < 80000
  10. do
  11. insert into ti2
  12. values (v,‘3.14‘,adddate(‘1995-01-01‘,(rand(v)*3652) mod 365));
  13. set v = v + 1;
  14. end while;
  15. end
  16. //

* KEY 類型

  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‘,
  11. PARTITION p1
  12. DATA DIRECTORY = ‘/data2/data‘
  13. INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx‘,
  15. PARTITION p2
  16. DATA DIRECTORY = ‘/data4/data‘
  17. INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx‘,
  19. PARTITION p3
  20. DATA DIRECTORY = ‘/data6/data‘
  21. INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx‘
  22. );

分成4個區，數據文件和索引文件單獨存放。

* 子分區
子分區是針對 RANGE/LIST 類型的分區表中每個分區的再次分割。再次分割可以是 HASH/KEY 等類型。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‘,
  11. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
  12. DATA DIRECTORY = ‘/data2/data‘
  13. INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx‘
  14. );

對 RANGE 分區再次進行子分區劃分，子分區采用 HASH 類型。
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‘,
  11. PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
  12. DATA DIRECTORY = ‘/data2/data‘
  13. INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx‘
  14. );

對 RANGE 分區再次進行子分區劃分，子分區采用 KEY 類型。

= 分區管理 =

* 刪除分區

  1. ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;

刪除分區 p0。

* 重建分區
o RANGE 分區重建

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

將原來的 p0,p1 分區合並起來，放到新的 p0 分區中。
o LIST 分區重建

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

將原來的 p0,p1 分區合並起來，放到新的 p0 分區中。
o HASH/KEY 分區重建

  1. ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2;

用 REORGANIZE 方式重建分區的數量變成2，在這裏數量只能減少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。
* 新增分區
o 新增 RANGE 分區

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

新增一個RANGE分區。
o 新增 HASH/KEY 分區

  1. ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;

將分區總數擴展到8個。

[ 給已有的表加上分區 ]

  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) );



默認分區限制分區字段必須是主鍵（PRIMARY KEY)的一部分，為了去除此
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] 將原有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

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sql char 根據 blank 服務端 lpad one urn 聯系 為什麽要分表和分區？ 日常開發中我們經常會遇到大表的情況，所謂的大表是指存儲了百萬級乃至千萬級條記錄的表。這樣的表過於龐大，導致數據庫在查詢和插入的時候耗時太長，性能低下，如果涉及聯合查詢的情況，性

MySQL分區

hash分區 mysql 分表是將一個大表按照一定的規則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表，app讀寫的時候根據事先定義好的規則得到對應的子表名，然後去操作它。而分區是將數據分段劃分在多個位置存放，分區後，表面上還是一張表，但數據散列到多個位置了。app讀寫的時候操作的還是大表名字，db自動去組織分區

mysql分區表的原理和優缺點

得到 class 平分 訪問 所在 range分區 作用 全文索引 不同的 1.分區表的原理 分區表是由多個相關的底層表實現，這些底層表也是由句柄對象表示，所以我們也可以直接訪問各個分區，存儲引擎管理分區的各個底層表和管理普通表一樣（所有的底層表都必須使用相同的存儲引擎

mysql分區表

包含 自己 操作 寫入 5.1 整數 並不是 del 文件系統 　　對用戶來說，分區表是一個獨立的邏輯表，但是底層由多個物理子表組成。實現分區的代碼實際上是對一組底層表的句柄對象的封裝。 　　mysql在創建表時使用PARTITION BY子句定義每個分區存放的數據。在執行

MySQL-分區表-1

create roc 計算 call matlab pla org def -a mysql中數據庫learn文件夾結構: 看一下表sales的定義： show create table sales \G **********

實戰mysql分區

times family range empty 整理 integer 不能 alter tac 前些天拿到一個表，將近有4000w數據，沒有任何索引，主鍵。（建這表的絕對是個人才） 這是一個日誌表，記錄了遊戲中物品的產出與消耗，原先有一個後臺對這個表進行統計。。。。。（這

kali 2016：mount ntfs 分區只讀 --Falling back to read-only mount because the NTFS partition is in an unsafe state.

start ack umount part fas mnt fast pan fsp mount ntfs 分區 mount /dev/sdb1 /mnt/d 提示： The disk contains an unclean file system (0, 0).Metad