数据库分区与分表

今天统计数据的时候发现一张表使用了表分区,借此机会记录一下。

 

1. 什么是表分区?

 

表分区,是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成。

 

2. 表分区与分表的区别

 

分表:指的是通过一定规则,将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。 分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表。

 

3. 表分区有什么好处?

 

1)分区表的数据可以分布在不同的物理设备上,从而高效地利用多个硬件设备。 2)和单个磁盘或者文件系统相比,可以存储更多数据 3)优化查询。在where语句中包含分区条件时,可以只扫描一个或多个分区表来提高查询效率;涉及sum和count语句时,也可以在多个分区上并行处理,最后汇总结果。 4)分区表更容易维护。例如:想批量删除大量数据可以清除整个分区。 5)可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈,例如InnoDB的单个索引的互斥访问,ext3问价你系统的inode锁竞争等。

 

4. 分区表的限制因素

 

1)一个表最多只能有1024个分区 2) MySQL5.1中,分区表达式必须是整数,或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。 3)如果分区字段中有主键或者唯一索引的列,那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即:分区字段要么不包含主键或者索引列,要么包含全部主键和索引列。 4)分区表中无法使用外键约束 5)MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引,不能只对表数据分区而不对索引分区,也不能只对索引分区而不对表分区,也不能只对表的一部分数据分区。

 

5. 如何判断当前MySQL是否支持分区?

 

命令:show variables like '%partition%' 运行结果:

 

mysql> show variables like '%partition%';

+-------------------+-------+

| Variable_name     | Value |

+-------------------+-------+

| have_partitioning | YES   |

+-------------------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

 

have_partintioning 的值为YES,表示支持分区。

 

6. MySQL支持的分区类型有哪些?

 

1)RANGE分区:按照数据的区间范围分区 2)LIST分区:按照List中的值分区,与RANGE的区别是,range分区的区间范围值是连续的。 3)HASH分区 4)KEY分区 说明 在MySQL5.1版本中,RANGE,LIST,HASH分区要求分区键必须是INT类型,或者通过表达式返回INT类型。但KEY分区的时候,可以使用其他类型的列(BLOB,TEXT类型除外)作为分区键。

 

7. Range分区

 

利用取值范围进行分区,区间要连续并且不能互相重叠。 语法:

 

partition by range(exp)( //exp可以为列名或者表达式,比如to_date(created_date)

    partition p0 values less than(num)

)

 

例如:

 

mysql> create table emp(

    -> id INT NOT null,

    -> store_id int not null

    -> )

    -> partition by range(store_id)(  

    -> partition p0 values less than(10),  

    -> partition p1 values less than(20)  

    -> );

 

上面的语句创建了emp表,并根据store_id字段进行分区,小于10的值存在分区p0中,大于等于10,小于20的值存在分区p1中。 注意 每个分区都是按顺序定义的,从最低到最高。上面的语句,如果将less than(10) 和less than (20)的顺序颠倒过来,那么将报错,如下:

 

ERROR 1493 (HY000): VALUES LESS THAN value must be strictly increasing for each partition

 

RANGE分区存在的问题

 

1. range范围覆盖问题:当插入的记录中对应的分区键的值不在分区定义的范围中的时候,插入语句会失败。 上面的例子,如果我插入一条store_id = 30的记录会怎么样呢? 我们上面分区的时候,最大值是20,如果插入一条超过20的记录,会报错:

 

mysql> insert into emp(id,store_id) values(2,30);

ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value 30

 

2. 提示30这个值没有对应的分区。 解决办法 A. 预估分区键的值,及时新增分区。 B. 设置分区的时候,使用values less than maxvalue 子句,MAXVALUE表示最大的可能的整数值。 C. 尽量选择能够全部覆盖的字段作为分区键,比如一年的十二个月等。

 

Range分区中,分区键的值如果是NULL,将被作为一个最小值来处理。

 

8. LIST分区

 

List分区是建立离散的值列表告诉数据库特定的值属于哪个分区。 语法:

 

partition by list(exp)( //exp为列名或者表达式

        partition p0 values in (3,5)  //值为3和5的在p0分区

    )

 

与Range不同的是,list分区不必生命任何特定的顺序。例如:

 

mysql> create table emp1(

    -> id int not null,

    -> store_id int not null

    -> )

    -> partition by list(store_id)(

    ->   partition p0 values in (3,5),

    ->   partition p1 values in (2,6,7,9)

    -> );

 

注意 如果插入的记录对应的分区键的值不在list分区指定的值中,将会插入失败。并且,list不能像range分区那样提供maxvalue。

 

9. Columns分区

 

MySQL5.5中引入的分区类型,解决了5.5版本之前range分区和list分区只支持整数分区的问题。 Columns分区可以细分为 range columns分区和 list columns分区,他们都支持整数,日期时间,字符串三大数据类型。(不支持text和blob类型作为分区键) columns分区还支持多列分区(这里不详细展开)。

 

10. Hash分区

 

Hash分区主要用来分散热点读,确保数据在预先确定个数的分区中尽可能平均分布。 MySQL支持两种Hash分区:常规Hash分区和线性Hash分区。 A. 常规Hash分区:使用取模算法 语法:

 

partition by hash(store_id) partitions 4;

 

上面的语句,根据store_id对4取模,决定记录存储位置。 比如store_id = 234的记录,MOD(234,4)=2,所以会被存储在第二个分区。

 

常规Hash分区的优点和不足 优点:能够使数据尽可能的均匀分布。 缺点:不适合分区经常变动的需求。假如我要新增加两个分区,现在有6个分区,那么MOD(234,6)的结果与之前MOD(234,4)的结果就会出现不一致,这样大部分数据就需要重新计算分区。为解决此问题,MySQL提供了线性Hash分区。

 

B. 线性Hash分区:分区函数是一个线性的2的幂的运算法则。 语法:

 

partition by LINER hash(store_id) partitions 4;

 

与常规Hash的不同在于,“Liner”关键字。 算法介绍: 假设要保存记录的分区编号为N,num为一个非负整数,表示分割成的分区的数量,那么N可以通过以下步骤得到:

 

Step 1. 找到一个大于等于num的2的幂,这个值为V,V可以通过下面公式得到:

 

V = Power(2,Ceiling(Log(2,num)))

 

例如:刚才设置了4个分区,num=4,Log(2,4)=2,Ceiling(2)=2,power(2,2)=4,即V=4

 

Step 2. 设置N=F(column_list)&(V-1)

 

例如:刚才V=4,store_id=234对应的N值,N = 234&(4-1) =2

 

Step 3. 当N>=num,设置V=Ceiling(V/2),N=N&(V-1)

 

例如:store_id=234,N=2<4,所以N就取值2,即可。

 

假设上面算出来的N=5,那么V=Ceiling(4/2)=2,N=5&(2-1)=1,即在第一个分区。

 

线性Hash的优点和不足 优点:在分区维护(增加,删除,合并,拆分分区)时,MySQL能够处理得更加迅速。 缺点:与常规Hash分区相比,线性Hash各个分区之间的数据分布不太均衡。

 

11. Key分区

 

类似Hash分区,Hash分区允许使用用户自定义的表达式,但Key分区不允许使用用户自定义的表达式。Hash仅支持整数分区,而Key分区支持除了Blob和text的其他类型的列作为分区键。 语法:

 

partition by key(exp) partitions 4;//exp是零个或多个字段名的列表

 

key分区的时候,exp可以为空,如果为空,则默认使用主键作为分区键,没有主键的时候,会选择非空惟一键作为分区键。

 

12. 子分区

 

分区表中对每个分区再次分割,又成为复合分区。

 

13. 分区对于NULL值的处理

 

MySQ允许分区键值为NULL,分区键可能是一个字段或者一个用户定义的表达式。一般情况下,MySQL在分区的时候会把NULL值当作零值或者一个最小值进行处理。

 

注意

 

Range分区中:NULL值被当作最小值来处理

 

List分区中:NULL值必须出现在列表中,否则不被接受

 

Hash/Key分区中:NULL值会被当作零值来处理

 

14. 分区管理

 

分区管理包括对于分区的增加,删除,以及查询。

 

1. 增加分区:

 

对于Range分区和LIst分区来说:

 

alter table table_name add partition (partition p0 values ...(exp))

 

values后面的内容根据分区的类型不同而不同。

 

对于Hash分区和Key分区来说:

 

alter table table_name add partition partitions 8;

 

上面的语句,指的是新增8个分区 。

 

2. 删除分区

 

对于Range分区和List分区:

 

alter table table_name drop partition p0; //p0为要删除的分区名称

 

删除了分区,同时也将删除该分区中的所有数据。同时,如果删除了分区导致分区不能覆盖所有值,那么插入数据的时候会报错。

 

对于Hash和Key分区:

 

alter table table_name coalesce partition 2; //将分区缩减到2个

 

coalesce [ˌkəʊəˈles] vi. 联合,合并

 

3. 分区查询 1)查询某张表一共有多少个分区

 

mysql> select

->   partition_name,

->   partition_expression,

->   partition_description,

->   table_rows

-> from

->   INFORMATION_SCHEMA.partitions

-> where

->   table_schema='test'

->   and table_name = 'emp';

+----------------+----------------------+-----------------------+------------+

| partition_name | partition_expression | partition_description | table_rows |

+----------------+----------------------+-----------------------+------------+

| p0             | store_id             | 10                    |          0 |

| p1             | store_id             | 20                    |          1 |

+----------------+----------------------+-----------------------+------------+

 

即,可以从information_schema.partitions表中查询。

 

2)查看执行计划,判断查询数据是否进行了分区过滤

 

mysql> explain partitions select * from emp where store_id=10 G;

*************************** 1. row ***************************

        id: 1

select_type: SIMPLE

     table: emp

partitions: p1

      type: system

possible_keys: NULL

       key: NULL

   key_len: NULL

       ref: NULL

      rows: 1

     Extra:

1 row in set (0.00 sec)