怎么給mysql數(shù)據(jù)分區(qū) mysql拆分分區(qū)

mysql分區(qū)之list分區(qū)

需要指定的每個分區(qū)數(shù)據(jù)的存儲條件。分區(qū)的字段一定要是主鍵!按照生日中的月份，分成春夏秋冬四個分區(qū)。

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下面新建一個list_1表,

分區(qū)創(chuàng)建成功之后,查看文件信息

注意:chun和dong兩個分區(qū),分別放入了數(shù)據(jù).這就說明我們的分區(qū)生效了.

1 list分區(qū)就是根據(jù)分區(qū)條件,將數(shù)據(jù)分為若干區(qū),也會生成相應的數(shù)據(jù)文件.

2 這個list()中也可以直接指定字段,但是這個字段一定要是整數(shù).

MySQL數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化之分區(qū)分表分庫

分表是分散數(shù)據(jù)庫壓力的好方法。

分表，最直白的意思，就是將一個表結(jié)構(gòu)分為多個表，然后，可以再同一個庫里，也可以放到不同的庫。

當然，首先要知道什么情況下，才需要分表。個人覺得單表記錄條數(shù)達到百萬到千萬級別時就要使用分表了。

分表的分類

**1、縱向分表**

將本來可以在同一個表的內(nèi)容，人為劃分為多個表。（所謂的本來，是指按照關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的第三范式要求，是應該在同一個表的。）

分表理由：根據(jù)數(shù)據(jù)的活躍度進行分離，（因為不同活躍的數(shù)據(jù)，處理方式是不同的）

案例：

對于一個博客系統(tǒng)，文章標題，作者，分類，創(chuàng)建時間等，是變化頻率慢，查詢次數(shù)多，而且最好有很好的實時性的數(shù)據(jù)，我們把它叫做冷數(shù)據(jù)。而博客的瀏覽量，回復數(shù)等，類似的統(tǒng)計信息，或者別的變化頻率比較高的數(shù)據(jù)，我們把它叫做活躍數(shù)據(jù)。所以，在進行數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計的時候，就應該考慮分表，首先是縱向分表的處理。

這樣縱向分表后：

首先存儲引擎的使用不同，冷數(shù)據(jù)使用MyIsam 可以有更好的查詢數(shù)據(jù)?；钴S數(shù)據(jù)，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，對冷數(shù)據(jù)進行更多的從庫配置，因為更多的操作時查詢，這樣來加快查詢速度。對熱數(shù)據(jù)，可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。

其實，對于一些特殊的活躍數(shù)據(jù)，也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存，等累計到一定量再去更新數(shù)據(jù)庫?；蛘適ongodb 一類的nosql 數(shù)據(jù)庫，這里只是舉例，就先不說這個。

**2、橫向分表**

字面意思，就可以看出來，是把大的表結(jié)構(gòu)，橫向切割為同樣結(jié)構(gòu)的不同表，如，用戶信息表，user_1,user_2等。表結(jié)構(gòu)是完全一樣，但是，根據(jù)某些特定的規(guī)則來劃分的表，如根據(jù)用戶ID來取模劃分。

分表理由：根據(jù)數(shù)據(jù)量的規(guī)模來劃分，保證單表的容量不會太大，從而來保證單表的查詢等處理能力。

案例：同上面的例子，博客系統(tǒng)。當博客的量達到很大時候，就應該采取橫向分割來降低每個單表的壓力，來提升性能。例如博客的冷數(shù)據(jù)表，假如分為100個表，當同時有100萬個用戶在瀏覽時，如果是單表的話，會進行100萬次請求，而現(xiàn)在分表后，就可能是每個表進行1萬個數(shù)據(jù)的請求（因為，不可能絕對的平均，只是假設(shè)），這樣壓力就降低了很多很多。

延伸：為什么要分表和分區(qū)？

日常開發(fā)中我們經(jīng)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。這樣的表過于龐大，導致數(shù)據(jù)庫在查詢和插入的時候耗時太長，性能低下，如果涉及聯(lián)合查詢的情況，性能會更加糟糕。分表和表分區(qū)的目的就是減少數(shù)據(jù)庫的負擔，提高數(shù)據(jù)庫的效率，通常點來講就是提高表的增刪改查效率。

什么是分表？

分表是將一個大表按照一定的規(guī)則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表，我們可以稱為子表，每個表都對應三個文件，MYD數(shù)據(jù)文件，.MYI索引文件，.frm表結(jié)構(gòu)文件。這些子表可以分布在同一塊磁盤上，也可以在不同的機器上。app讀寫的時候根據(jù)事先定義好的規(guī)則得到對應的子表名，然后去操作它。

什么是分區(qū)？

分區(qū)和分表相似，都是按照規(guī)則分解表。不同在于分表將大表分解為若干個獨立的實體表，而分區(qū)是將數(shù)據(jù)分段劃分在多個位置存放，可以是同一塊磁盤也可以在不同的機器。分區(qū)后，表面上還是一張表，但數(shù)據(jù)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(qū)的數(shù)據(jù)。

**MySQL分表和分區(qū)有什么聯(lián)系呢？**

1、都能提高mysql的性高，在高并發(fā)狀態(tài)下都有一個良好的表現(xiàn)。

2、分表和分區(qū)不矛盾，可以相互配合的，對于那些大訪問量，并且表數(shù)據(jù)比較多的表，我們可以采取分表和分區(qū)結(jié)合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區(qū)配合的話，可以用其他的分表試），訪問量不大，但是表數(shù)據(jù)很多的表，我們可以采取分區(qū)的方式等。

3、分表技術(shù)是比較麻煩的，需要手動去創(chuàng)建子表，app服務(wù)端讀寫時候需要計算子表名。采用merge好一些，但也要創(chuàng)建子表和配置子表間的union關(guān)系。

4、表分區(qū)相對于分表，操作方便，不需要創(chuàng)建子表。

我們知道對于大型的互聯(lián)網(wǎng)應用，數(shù)據(jù)庫單表的數(shù)據(jù)量可能達到千萬甚至上億級別，同時面臨這高并發(fā)的壓力。Master-Slave結(jié)構(gòu)只能對數(shù)據(jù)庫的讀能力進行擴展，寫操作還是集中在Master中，Master并不能無限制的掛接Slave庫，如果需要對數(shù)據(jù)庫的吞吐能力進行進一步的擴展，可以考慮采用分庫分表的策略。

**1、分表**

在分表之前，首先要選中合適的分表策略（以哪個字典為分表字段，需要將數(shù)據(jù)分為多少張表），使數(shù)據(jù)能夠均衡的分布在多張表中，并且不影響正常的查詢。在企業(yè)級應用中，往往使用org_id(組織主鍵)做為分表字段，在互聯(lián)網(wǎng)應用中往往是userid。在確定分表策略后，當數(shù)據(jù)進行存儲及查詢時，需要確定到哪張表里去查找數(shù)據(jù)，

數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)表 = 分表字段的內(nèi)容 % 分表數(shù)量

**2、分庫**

分表能夠解決單表數(shù)據(jù)量過大帶來的查詢效率下降的問題，但是不能給數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問帶來質(zhì)的提升，面對高并發(fā)的寫訪問，當Master無法承擔高并發(fā)的寫入請求時，不管如何擴展Slave服務(wù)器，都沒有意義了。我們通過對數(shù)據(jù)庫進行拆分，來提高數(shù)據(jù)庫的寫入能力，即所謂的分庫。分庫采用對關(guān)鍵字取模的方式，對數(shù)據(jù)庫進行路由。

數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)庫=分庫字段的內(nèi)容%數(shù)據(jù)庫的數(shù)量

**3、即分表又分庫**

數(shù)據(jù)庫分表可以解決單表海量數(shù)據(jù)的查詢性能問題，分庫可以解決單臺數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問壓力問題。

當數(shù)據(jù)庫同時面臨海量數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)訪問的時候，需要同時采取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下：

中間變量 = 關(guān)鍵字%（數(shù)據(jù)庫數(shù)量*單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）

庫 = 取整（中間變量/單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）

表 = （中間變量%單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）

實例：

1、分庫分表

很明顯，一個主表（也就是很重要的表，例如用戶表）無限制的增長勢必嚴重影響性能，分庫與分表是一個很不錯的解決途徑，也就是性能優(yōu)化途徑，現(xiàn)在的案例是我們有一個1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢，同事的做法是將其散列到100個表中，分別從members0到members99，然后根據(jù)mid分發(fā)記錄到這些表中，牛逼的代碼大概是這樣子：

復制代碼 代碼如下:

?php

for($i=0;$i 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

?

2、不停機修改mysql表結(jié)構(gòu)

同樣還是members表，前期設(shè)計的表結(jié)構(gòu)不盡合理，隨著數(shù)據(jù)庫不斷運行，其冗余數(shù)據(jù)也是增長巨大，同事使用了下面的方法來處理：

先創(chuàng)建一個臨時表：

/*創(chuàng)建臨時表*/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表結(jié)構(gòu)為新結(jié)構(gòu)，接著使用上面那個for循環(huán)來導出數(shù)據(jù)，因為1000萬的數(shù)據(jù)一次性導出是不對的，mid是主鍵，一個區(qū)間一個區(qū)間的導，基本是一次導出5萬條吧，這里略去了

接著重命名將新表替換上去：

/*這是個頗為經(jīng)典的語句哈*/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是這樣，基本可以做到無損失，無需停機更新表結(jié)構(gòu)，但實際上RENAME期間表是被鎖死的，所以選擇在線少的時候操作是一個技巧。經(jīng)過這個操作，使得原先8G多的表，一下子變成了2G多。

MySQL-分區(qū)表

對底層表的封裝，意味著索引也是按照分區(qū)的子表定義的，而沒有全局索引。（所以即使有唯一性索引，在不同子表中可能會有重復數(shù)據(jù)）

單表數(shù)據(jù)量超大時索引失效

將單表分區(qū)成數(shù)個區(qū)域，通過分區(qū)函數(shù)，可以快速地定位到數(shù)據(jù)的區(qū)域。而且相比于索引，分區(qū)不需要額外的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)記錄每個分區(qū)的數(shù)據(jù)，代價更低。只需要一個簡單的表達式就可以指向正確的分區(qū)

可以只是用簡單的分區(qū)方式存放表，不要任何索引，只要將查詢定位到需要的大致數(shù)據(jù)位置，通過where條件，將需要的數(shù)據(jù)限制在少數(shù)分區(qū)中，則效率是很高的。WARNNING：查詢需要掃描的分區(qū)個數(shù)限制在一個很小的數(shù)量。

如果數(shù)據(jù)有明顯的“熱點”，可以將熱點數(shù)據(jù)單獨放在一個分區(qū)，讓這個分區(qū)的數(shù)據(jù)能夠有機會都緩存在內(nèi)存中。

如果分區(qū)表達式的值可以是NULL：第一個分區(qū)會使一個特殊分區(qū)。以partition by range year(order_date)為例，所有在order_date列為NULL或者非法值的數(shù)據(jù)都會被放到第一個分區(qū)。那么所有的查詢在定位分區(qū)后都會增加掃描第一個分區(qū)。而且如果第一個分區(qū)很大的時候，查詢的成本會被這個“拖油瓶”分區(qū)無情的增加。

創(chuàng)建一個無用的第一分區(qū)可以解決這個問題，partition p_nulls values less than (0);

對于分區(qū)列和索引列不匹配的查詢，雖然查詢能夠使用索引，但是無法通過分區(qū)定位到目標數(shù)據(jù)的分區(qū)（也就是數(shù)據(jù)分布相對更加分散）,需要遍歷每個分區(qū)內(nèi)的索引，除非查詢中的條件同時也包含分區(qū)條件。所以期望分區(qū)條件范圍被熱門查詢索引所包含。

對于 范圍分區(qū) 技術(shù)，需要適當限制分區(qū)的數(shù)量，否則對于大量數(shù)據(jù)批量導入的場景，選擇分區(qū)的成本過高。對于大多數(shù)系統(tǒng)，100個左右的分區(qū)是沒有問題的。

十、MySQL表分區(qū)

??表分區(qū)是將?個表的數(shù)據(jù)按照?定的規(guī)則?平劃分為不同的邏輯塊，并分別進?物理存儲，這個規(guī)則就叫做分區(qū)函數(shù)，可以有不同的分區(qū)規(guī)則。5.7可以通過show plugins語句查看當前MySQL是否?持表分區(qū)功能。

??但當表中含有主鍵或唯?鍵時，則每個被?作 分區(qū)函數(shù)的字段必須是表中唯?鍵和主鍵的全部或?部分 ，否則就?法創(chuàng)建分區(qū)表。?如下?的表由于唯?鍵和主鍵沒有相同的字段，所以?法創(chuàng)建表分區(qū)

上述例?中刪除唯?鍵，確保主鍵中的字段包含分區(qū)函數(shù)中的所有字段，創(chuàng)建成功

或者將主鍵擴展為包含ref字段

表分區(qū)的主要優(yōu)勢在于：

??可以允許在?個表?存儲更多的數(shù)據(jù)，突破磁盤限制或者?件系統(tǒng)限制

??對于從表?將過期或歷史的數(shù)據(jù)移除在表分區(qū)很容易實現(xiàn)，只要將對應的分區(qū)移除即可

??對某些查詢和修改語句來說，可以 ?動 將數(shù)據(jù)范圍縮?到?個或?個表分區(qū)上，優(yōu)化語句執(zhí)?效率。?且可以通過 顯示指定表分區(qū) 來執(zhí)?語句，?如 SELECT * FROM t PARTITION (p0,p1) WHERE c 5

表分區(qū)類型分為：

范圍表分區(qū)，按照?定的范圍值來確定每個分區(qū)包含的數(shù)據(jù)，分區(qū)函數(shù)使?的字段必須只能是 整數(shù)類型，分區(qū)的定義范圍必須是連續(xù)的，且不能有重疊部分，通過使?VALUES LESS THAN來定義分區(qū)范圍，表分區(qū)的范圍定義是從?到?定義的

?如：

??Store_id6的數(shù)據(jù)被放在p0分區(qū)?，6=store_id10之間的數(shù)據(jù)被放在p1分區(qū)?，以此類推，當新插?的數(shù)據(jù)為(72, ‘Mitchell’, ‘Wilson’, ‘1998-06-25’, NULL, 13) 時，則新數(shù)據(jù)被插?到p2分區(qū)?，但當插?的數(shù)據(jù)的store_id為21時，由于沒有分區(qū)去容納此數(shù)據(jù)，所以會報錯，我們需要修改?下表的定義

報錯：

修改表的定義：

?? MAXVALUE關(guān)鍵詞的作?是表示可能的最?值，所以任何store_id=16的數(shù)據(jù)都會被寫?到p3分區(qū)?。分區(qū)函數(shù)中也可以使?表達式 ，?如：

?? 對timestamp字段類型可以使?的表達式?前僅有unix_timestamp ，其他的表達式都不允許

列表表分區(qū)，按照?個?個確定的值來確定每個分區(qū)包含的數(shù)據(jù)，通過PARTITION BY LIST(expr)分區(qū)函數(shù)表達式必須返回整數(shù)，取值范圍通過VALUES IN (value_list)定義

對List表分區(qū)來說，沒有MAXVALUE特殊值，所有的可能取值都需要再VALUES IN中包含，如果有未定義的取值則會報錯

同樣，當有主鍵或者唯?鍵存在的情況下，分區(qū)函數(shù)字段需要包含在主鍵或唯?鍵中

對range和list表分區(qū)來說，分區(qū)函數(shù)可以包含多個字段，分區(qū)多字段函數(shù)(column partition) 所涉及的字段類型可以包括：

范圍多字段分區(qū)函數(shù)與普通的范圍分區(qū)函數(shù)的區(qū)別在于：

a) 字段類型多樣化

b) 范圍多字段分區(qū)函數(shù) 不?持表達式，只能?字段名

c) 范圍多字段分區(qū)函數(shù)?持?個或多個字段

再?如創(chuàng)建如下的表分區(qū)：

對多列對?來說：

當然只要保證取值范圍是增?的，表分區(qū)就能創(chuàng)建成功，?如：

但如果 取值范圍不是增?的，就會返回錯誤 ：

對其他數(shù)據(jù)類型的?持：

list列表多字段表分區(qū)，例如：你有一個在12個城市客戶的業(yè)務(wù), 為了銷售和市場的目的, 你的組織每3個城市劃分為一個區(qū)域針對LIST COLUMNS分區(qū), 你可以基于城市的名稱創(chuàng)建一個客戶數(shù)據(jù)表并聲明4個分區(qū)當你的客戶在對應的這個區(qū)域:

使用日期分區(qū)

但是這種情況在日期增長到非常大的時候是很復雜的, 所以這種還是使用RANGE 分區(qū)方式比較好

??按照?個?定義的函數(shù)返回值來確定每個分區(qū)包含的數(shù)據(jù)，這個 ?定義函數(shù)也可以僅僅是?個字段名字

??通過PARTITION BY HASH (expr)?句來表達哈希表分區(qū)，其中的 expr表達式必須返回?個整數(shù)，基于分區(qū)個數(shù)的取模（%）運算。根據(jù)余數(shù)插?到指定的分區(qū)

??對哈希表分區(qū)來說只需要定義分區(qū)的個數(shù)，其他的事情由內(nèi)部完成

如果沒有寫明PARTITIONS字段，則默認為1，表達式可以是整數(shù)類型字段，也可以是?個函數(shù)，?如

?如： CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE) PARTITION BY HASH( YEAR(col3) ) PARTITIONS 4;

如果插??條數(shù)據(jù)對應的col3為‘2005-09-15’時，則插?數(shù)據(jù)的分區(qū)計算?法為：

??與哈希表分區(qū)類似，只不過哈希表分區(qū)依賴于?定義的函數(shù)，?key表分區(qū)的哈希算法是依賴MySQL本身， CREATE TABLE ... PARTITION BY KEY () 創(chuàng)建key表分區(qū)， 括號??可以包含0個或者多個字段，所引?的字段必須是主鍵或者主鍵的?部分 ，如果括號??沒有字段，則代表使?主鍵

如果表中沒有主鍵但有唯?鍵，則使?唯?鍵，但 唯?鍵字段必須定義為not null ，否則報錯

所引?的字段未必必須是整數(shù)類型，其他的類型也可以使?，?如：

?表分區(qū)，是在表分區(qū)的基礎(chǔ)上再創(chuàng)建表分區(qū)的概念， 每個表分區(qū)下的?表分區(qū)個數(shù)必須?致 ，?如：

ts表擁有三個范圍分區(qū)，同時每個分區(qū)都各?有兩個?分區(qū)，所以總共有6個分區(qū)

?表分區(qū)必須是范圍/列表分區(qū)+哈希/key?表分區(qū)的組合

?表分區(qū)也可以顯示的指定?表分區(qū)的名字，?如：

不同的表分區(qū)對NULL值的處理?式不同

對范圍表分區(qū)來說，如果插?的是NULL值，則將數(shù)據(jù)放到最?的分區(qū)表?

對list表分區(qū)來說，?持NULL值的唯?情況就是某個分區(qū)的允許值中包含NULL

對哈希表分區(qū)和Key表分區(qū)來說，NULL值會被當成0值對待

通過alter table命令可以執(zhí)?增加，刪除，重新定義，合并或者拆分表分區(qū)的管理動作

對范圍表分區(qū)和列表表分區(qū)來說，刪除?個表分區(qū)命令如下：

刪除表分區(qū)的動作不光會把分區(qū)刪掉，也會把表分區(qū)?原來的數(shù)據(jù)給刪除掉

在原分區(qū)上增加?個表分區(qū)可以通過alter table … add partition語句來完成

但對范圍表分區(qū)來說，增加的表分區(qū)必須在尾部增加，在頭部或者在中間增加都會失?。?/p>

為解決這個問題，可以使? REORGANIZE 命令：

對列表表分區(qū)來說，只要新增加的分區(qū)對應的值在之前的表分區(qū)中沒有出現(xiàn)過，就可以通過alter table… add partition來增加

當然， 也可以通過REORGANIZE命令將之前的多個分區(qū)合并成?個或?個分區(qū)，但要保持分區(qū)值?致：

更復雜的?如將多個分區(qū)重組成多個分區(qū)：

mysql 分區(qū)PARTITIONS之基本使用

當數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)量很大時，分區(qū)帶來的效率提升才會顯現(xiàn)出來。

只有檢索字段為分區(qū)字段時，分區(qū)帶來的效率提升才會比較明顯。因此， 分區(qū)字段的選擇很重要 ，并且 業(yè)務(wù)邏輯要盡可能地根據(jù)分區(qū)字段做相應調(diào)整 （盡量使用分區(qū)字段作為查詢條件）。

1、分區(qū)表對業(yè)務(wù)透明，只需要維護一個表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、DML操作加鎖僅影響操作的分區(qū)，不會影響未訪問分區(qū)。

3、通過分區(qū)交換快速將數(shù)據(jù)換入和換出分區(qū)表。

4、通過TRUNCATE操作快速清理特定分區(qū)數(shù)據(jù)。

5、通過強制分區(qū)僅訪問特定分區(qū)數(shù)據(jù)，減少操作影響。

6、通過大數(shù)據(jù)量分區(qū)能有效降低索引層數(shù)，提高查詢性能。

1、創(chuàng)建表時指定分區(qū)

物理文件：

2、插入數(shù)據(jù)

3、查詢 information_schema.partitions 表得到該表的分區(qū)信息

4、查詢計劃分析

5、添加分區(qū)

若報錯：

6、修改/覆蓋/合并分區(qū)

報錯

所以需要添加pmax 分區(qū)，一同修改

7、刪除分區(qū)

8、查詢具體分區(qū)的下數(shù)據(jù)

MySQL分區(qū)的限制

當前題目：怎么給mysql數(shù)據(jù)分區(qū) mysql拆分分區(qū)
當前地址：http://muchs.cn/article26/hjchcg.html

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