1.分区一般用于非常大的表,采用“分而治之”的策略,将一个很大的对象分成多个小对象进行管理,每个分区都是一个独立的对象。
分区使用分区键将数据根据范围值,特定列值或HASH值等规则分布在不同的分区中。查看当前MySQL是否支持分区,如下所示。
mysql> show variables like '%partition%'; --或者使用select @@have_partitioning; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | have_partitioning | YES | +-------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
2.分区类型,主要分为以下四种:
RANGE:基于一个连续的区间范围,将数据分配到不同的分区。
LIST:基于枚举出的值列表分区
HASH:基于给定的分区数,将数据分配到不同的分区
KEY:类似于HASH分区,但不允许用户自定义表达式
3.设置表的分区,类似指定表的存储引擎,分区不支持CSV和merge引擎对象,如下所示
create table student( sno int not null, sname varchar(30) not null, sclass varchar(10) not null, sage int not null, sgender varchar(6) )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by list columns(sgender)( partition p0 values in ('男'), partition p1 values in ('女') );
不管哪种分区类型,分区键必须是主键或唯一键,除非两者都没有,否者将会报如下错误。
Error Code: 1503. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function
4.RANGE分区
RANGE分区利用取值范围来进行分区,区间必须连续且不重叠,使用values less than进行分区定义,分区键必须是INT,或者表达式返回INT。
create table users_par( id int not null, usrName varchar(50) not null, usrEmail varchar(50) not null, age int not null, regDate date not null )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by range(age)( partition p0 values less than(20), partition p1 values less than(30), partition p2 values less than maxvalue --防止插入大于30岁的用户,出现错误 );
如果是将注册日期作为分区键,则须要使用日期处理函数转换为整型,例如year(regDate),to_days(regDate),to_seconds(regDate),且只支持这三个函数。
或者使用RANGE COLUMNS分区,则不需要转换日期,如下所示
create table users_par( id int not null, usrName varchar(50) not null, usrEmail varchar(50) not null, age int not null, regDate date not null )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by range columns(regDate)( partition p0 values less than('2005-05-05'), partition p1 values less than('2009-09-09'), partition p2 values less than('2015-05-05'), );
RANGE分区特别适用于删除过期数据或者某范围数据,只需要alter table tbl_name truncate partition partition_name即可,比delete语句效率要高很多,还有就是经常使用分区键的查询,可以提高查询性能,因为只需扫描某些分区就OK,如下所示。
mysql> explain partitions select * from users_par where age=30; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | users_par | p2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using where | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
5.LIST分区
LIST分区是建立离散的值列表来实现特定的值属于哪个分区,使用partition by list来实现,values in 来定义。
CREATE TABLE `student` ( `sno` int(11) NOT NULL, `sname` varchar(30) NOT NULL, `sclass` varchar(10) NOT NULL, `sage` int(11) NOT NULL, `sgender` varchar(6) DEFAULT NULL )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY LIST COLUMNS(sgender)( PARTITION p0 VALUES IN ('男'), PARTITION p1 VALUES IN ('女') );
如果试图插入的值不在分区值列表中,插入语句将会报错,将要匹配的值必须在分区值列表中找到。
6.COLUMNS分区
columns分区是对range,list分区的补充,弥补了后两者只支持整型数分区(或者通过转换为整型数),使得支持数据类型增加很多(所有整数类型,日期时间类型,字符类型),还支持多列分区。
columns分区可细分为range columns分区和list columns分区,多列分区示例:
create table range_columns( a int not null, b int not null ) partition by range columns(a,b)( partition p0 values less than(0,10), partition p1 values less than(10,20), partition p2 values less than(10,30), partition p3 values less than(maxvalue,maxvalue) );
在多列分区表上插入数据时,采用元组的比较,即多列排序,先根据field1排序,再根据field2排序,根据排序结果来来分区存储数据。
mysql> insert into range_columns values (0,9); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select PARTITION_NAME,PARTITION_EXPRESSION,TABLE_ROWS from information_schema.partitions where table_schema=schema() and table_name='range_columns'; +----------------+----------------------+------------+ | PARTITION_NAME | PARTITION_EXPRESSION | TABLE_ROWS | +----------------+----------------------+------------+ | p0 | `a`,`b` | 1 | | p1 | `a`,`b` | 0 | | p2 | `a`,`b` | 1 | | p3 | `a`,`b` | 0 | +----------------+----------------------+------------+ 4 rows in set (0.01 sec)
7.HASH分区
HASH主要是为了让数据在设定个数的分区中尽可能分布平均,执行哈希分区时,mysql会对分区键执行哈希函数,以确定数据放在哪个分区中。HASH分区分为常规HASH分区和线性HASH分区,前者使用取模算法,后者使用线性2的幂的运算规则。HASH分区示例如下,
create table hash_par( id int not null, name varchar(50) not null ) partition by hash(id) partitions 4; ----如果要指定为线性hash,可以使用partition by linear hash
插入一个id为31的数据,如下所示
mysql> insert into hash_par values (31,'zhumuxian'); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> explain partitions select * from hash_par where id=31; +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | hash_par | p3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using where | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec)
HASH分区尽可能让数据平均地分布在每个分区上,提高了查询效率,但是增加了分区管理的代价,比如以前有5个分区,现在要加上一个分区,算法有mod(expr,5)变成(expr,6),原来5个分区的数据大部分要重新结算重新分区。虽然使用线性HASH分区会降低分区管理的代价,但是数据却没有常规HASH分布得那么均匀。
8.KEY分区
KEY分区类似与HASH分区,但是不能自定义表达式,不过支持分区键的类型很多,除却Text,Blob等文本类型。KEY分区的设置如下:
create table hash_par( id int not null, name varchar(50) not null ) partition by key(id) partitions 4;
KEY分区的分区键可以不指定,默认会使用表的主键作为分区键,如果没有主键,就使用唯一键,两者都没有的话就必须指定分区键了。
9.子分区(关键字subparttition)
RANGE分区或者LIST分区可以再次分割形成子分区,子分区可以是HASH分区或者KEY分区,例如:
create table users_par( id int not null, usrName varchar(50) not null, usrEmail varchar(50) not null, age int not null, birth date not null )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by range(age) subpartition by hash(age) subpartitions 2( partition p0 values less than(20), partition p1 values less than(30), partition p2 values less than maxvalue );
10.分区时NULL值的处理
一般情况下,MYSQL把NULL当成零值后者最小值来处理。
在RANGE分区中,NULL会被当成最小值处理;LIST分区中,NULL值必须出现在枚举值列表中,否则报错;HASH/KEY分区中,NULL值被当成零值处理。
mysql> insert into student values (4010404,'zhumuxian','A1114',20,'男'); Query OK, 1 row affected (0.04 sec) mysql> insert into student values (4010405,'zhongzhaoxi','A1114',20,NULL); ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value from column_list mysql> select PARTITION_NAME,PARTITION_EXPRESSION,PARTITION_DESCRIPTION,TABLE_ROWS from information_schema.partitions where table_schema=schema() and table_name='student'; +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | PARTITION_NAME | PARTITION_EXPRESSION | PARTITION_DESCRIPTION | TABLE_ROWS | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | p0 | `sgender` | '男' | 1 | | p1 | `sgender` | '女' | 0 | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ 2 rows in set (0.01 sec)
11.分区管理
RANGE和LIST分区在删除,添加,重新定义等分区管理上非常类似,如下所示。
删除分区(alter table tbl_name drop partition partition_name),分区被删除后,该分区的数据一起被删除。
mysql> alter table users_par drop partition p0; Query OK, 0 rows affected (0.24 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
添加分区(alter table tbl_name add partition)
mysql> alter table users_par add partition (partition p0 values less than (20)); ERROR 1481 (HY000): MAXVALUE can only be used in last partition definition --这里报错是因为添加分区必须在原分区的最大端添加,在为LIST分区添加分区时,新分区的值列表的值不能包含任意一个现有分区中值列表中的值,否则报错 mysql> alter table student add partition (partition p2 values in ('男')); ERROR 1495 (HY000): Multiple definition of same constant in list partitioning
重新定义分区(alter table tbl_name reorganize partition partition_name into),可以将一个分区拆开成多个,反之可以合并多个成一个或多个。
mysql> alter table users_par reorganize partition p1 into (partition p0 values less than (20),partition p1 values less t han(30)); Query OK, 1 row affected (0.05 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
需要注意的是:RANGE和LIST分区在重新定义时,只能重新定义相邻的分区,不可以跳过分区,并且重新定义的分区区间必须和原分区区间一致,也不可以改变分区的类型。
HASH和KEY分区的管理
减少分区数量,使用coaleace关键字
mysql> alter table hash_par coalesce partition 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
增加分区数量
mysql> alter table hash_par add partition partitions 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
MySQL分区有利于查询优化,快速删除过期数据,提高查询吞吐量等。