如何深入解析MySQL分區(qū)Partition功能

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)如何深入解析MySQL分區(qū)Partition功能，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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自5.1開始對分區(qū)(Partition)有支持

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

=== 水平分區(qū)的幾種模式：===
* Range（范圍） – 這種模式允許DBA將數(shù)據(jù)劃分不同范圍。例如DBA可以將一個表通過年份劃分成三個分區(qū)，80年代（1980's）的數(shù)據(jù)，90年代（1990's）的數(shù)據(jù)以及任何在2000年（包括2000年）后的數(shù)據(jù)。 

* 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，最后通過這個Hash碼不同數(shù)值對應的數(shù)據(jù)區(qū)域進行分區(qū)，。例如DBA可以建立一個對表主鍵進行分區(qū)的表。 

* Key（鍵值） – 上面Hash模式的一種延伸，這里的Hash Key是MySQL系統(tǒng)產(chǎn)生的。 

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

* 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(jīng)進行了Range范圍分區(qū)的表上，我們可以對其中一個分區(qū)再進行hash哈希分區(qū)。 

= 垂直分區(qū)（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(jīng)常被訪問，這時候就要把這些不經(jīng)常使用的text和BLOB了劃分到另一個分區(qū)，在保證它們數(shù)據(jù)相關(guān)性的同時還能提高訪問速度。


[分區(qū)表和未分區(qū)表試驗過程]

*創(chuàng)建分區(qū)表,按日期的年份拆分

[sql] view plain copy

  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，考慮到可能的最大值

*創(chuàng)建未分區(qū)表

[sql] view plain copy

  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(shù)據(jù)

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

MySQL> delimiter //   /* 設定語句終結(jié)符為 //，因存儲過程語句用;結(jié)束 */

[sql] view plain copy

  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)

[sql] view plain copy

  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

[sql] view plain copy

  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)

[sql] view plain copy

  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(jié)果表明分區(qū)表比未分區(qū)表的執(zhí)行時間少90%。

* 通過explain語句來分析執(zhí)行情況

[sql] view plain copy

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

/* 結(jié)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)

[sql] view plain copy

  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(shù)目

* 試驗創(chuàng)建索引后情況

[sql] view plain copy

  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

[sql] view plain copy

  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(chuàng)建索引后的數(shù)據(jù)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

[sql] view plain copy

  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)后，查詢時間降為0.89 sec,幾乎與分區(qū)表相同。

[sql] view plain copy

  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
** 增加日期范圍

[sql] view plain copy

  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)

[sql] view plain copy

  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

[sql] view plain copy

  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)

[sql] view plain copy

  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(jié)論 =
* 分區(qū)和未分區(qū)占用文件空間大致相同 （數(shù)據(jù)和索引文件）
* 如果查詢語句中有未建立索引字段，分區(qū)時間遠遠優(yōu)于未分區(qū)時間
* 如果查詢語句中字段建立了索引，分區(qū)和未分區(qū)的差別縮小，分區(qū)略優(yōu)于未分區(qū)。


= 最終結(jié)論 =
* 對于大數(shù)據(jù)量，建議使用分區(qū)功能。
* 去除不必要的字段
* 根據(jù)手冊， 增加myisam_max_sort_file_size 會增加分區(qū)性能

[分區(qū)命令詳解]

= 分區(qū)例子 = 
* RANGE 類型

[sql] view plain copy

  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.   

  11.        PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)  

  12.        DATA DIRECTORY = '/data2/data'  

  13.        INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',  

  14.   

  15.        PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000)  

  16.        DATA DIRECTORY = '/data4/data'  

  17.        INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',  

  18.   

  19.        PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE     DATA DIRECTORY = '/data6/data'   

  20.        INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'  

  21. );  

在這里，將用戶表分成4個分區(qū)，以每300萬條記錄為界限，每個分區(qū)都有自己獨立的數(shù)據(jù)、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(qū)可能也都是完全獨立的，可以提高磁盤IO吞吐量。
      
* LIST 類型

[sql] view plain copy

  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.        

  10.      PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13)  

  11.      DATA DIRECTORY = '/data2/data'  

  12.      INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',  

  13.        

  14.      PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14)  

  15.      DATA DIRECTORY = '/data4/data'  

  16.      INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',  

  17.        

  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(qū)，數(shù)據(jù)文件和索引文件單獨存放。

* HASH 類型     

[sql] view plain copy

  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.   

  11.      PARTITION p1  

  12.      DATA DIRECTORY = '/data2/data'  

  13.      INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',  

  14.   

  15.      PARTITION p2  

  16.      DATA DIRECTORY = '/data4/data'  

  17.      INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',  

  18.   

  19.      PARTITION p3  

  20.      DATA DIRECTORY = '/data6/data'  

  21.      INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'  

  22. );  

分成4個區(qū)，數(shù)據(jù)文件和索引文件單獨存放。

例子：

[sql] view plain copy

  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.   

  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

[sql] view plain copy

  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.        

  11.      PARTITION p1  

  12.      DATA DIRECTORY = '/data2/data'   

  13.      INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',  

  14.        

  15.      PARTITION p2   

  16.      DATA DIRECTORY = '/data4/data'  

  17.      INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',  

  18.        

  19.      PARTITION p3   

  20.      DATA DIRECTORY = '/data6/data'  

  21.      INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'  

  22. );     

分成4個區(qū)，數(shù)據(jù)文件和索引文件單獨存放。

* 子分區(qū)
子分區(qū)是針對 RANGE/LIST 類型的分區(qū)表中每個分區(qū)的再次分割。再次分割可以是 HASH/KEY 等類型。例如：

[sql] view plain copy

  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.   

  11.      PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)  

  12.      DATA DIRECTORY = '/data2/data'  

  13.      INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'  

  14. );  

對 RANGE 分區(qū)再次進行子分區(qū)劃分，子分區(qū)采用 HASH 類型。
或者

[sql] view plain copy

  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.   

  11.      PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)  

  12.      DATA DIRECTORY = '/data2/data'  

  13.      INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'  

  14. );  

對 RANGE 分區(qū)再次進行子分區(qū)劃分，子分區(qū)采用 KEY 類型。

= 分區(qū)管理 =

    * 刪除分區(qū)  

[sql] view plain copy

  1. ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;  

      刪除分區(qū) p0。

    * 重建分區(qū)
          o RANGE 分區(qū)重建

[sql] view plain copy

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

            將原來的 p0,p1 分區(qū)合并起來，放到新的 p0 分區(qū)中。
          o LIST 分區(qū)重建

[sql] view plain copy

  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(qū)合并起來，放到新的 p0 分區(qū)中。
          o HASH/KEY 分區(qū)重建

[sql] view plain copy

  1. ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2;  

            用 REORGANIZE 方式重建分區(qū)的數(shù)量變成2，在這里數(shù)量只能減少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。
    * 新增分區(qū)
          o 新增 RANGE 分區(qū)   

[sql] view plain copy

  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(qū)。
          o 新增 HASH/KEY 分區(qū)

[sql] view plain copy

  1. ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;  

            將分區(qū)總數(shù)擴展到8個。

[ 給已有的表加上分區(qū) ]

[sql] view plain copy

  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(qū)限制分區(qū)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

[sql] view plain copy

  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:

[sql] view plain copy

  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

[sql] view plain copy

  1. mysql> alter table results drop PRIMARY KEY;  

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

[sql] view plain copy

  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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