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您的位置:首页 > 数据库 >Mysql > mysql分区功能详解及实例代码分析

mysql分区功能详解及实例代码分析

作者:匿名 字体:[增加 减小] 来源:互联网 时间:2018-12-05

匿名通过本文主要向大家介绍了mysql,分区功能等相关知识,希望本文的分享对您有所帮助
下面小编就为大家带来一篇mysql分区功能详解,以及实例分析。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

一,什么是数据库分区

前段时间写过一篇关于mysql分表的 的文章,下面来说一下什么是数据库分区,以mysql为例。mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面 (可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三个文件,一个是frm存放表结构的,一个是myd存放表数据的,一个是myi存表 索引的。如果一张表的数据量太大的话,那么myd,myi就会变的很大,查找数据就会变的很慢,这个时候我们可以利用mysql的分区功能,在物理上将这 一张表对应的三个文件,分割成许多个小块,这样呢,我们查找一条数据时,就不用全部查找了,只要知道这条数据在哪一块,然后在那一块找就行了。如果表的数 据太大,可能一个磁盘放不下,这个时候,我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去。

分区的二种方式

1,横向分区

什么是横向分区呢?就是横着来分区了,举例来说明一下,假如有100W条数据,分成十份,前10W条数据放到第一个分区,第二个10W条数据放到第二个分区,依此类推。也就是把表分成了十分,根用merge来分表,有点像哦。取出一条数据的时候,这条数据包含了表结构中的所有字段,也就是说横向分区,并没有改变表的结构。

2,纵向分区

什么是纵向分区呢?就是竖来分区了,举例来说明,在设计用户表的时候,开始的时候没有考虑好,而把个人的所有信息都放到了一张表里面去,这样这个表里面就会有比较大的字段,如个人简介,而这些简介呢,也许不会有好多人去看,所以等到有人要看的时候,在去查找,分表的时候,可以把这样的大字段,分开来。

感觉数据库的分区好像是切苹果,到底是横着切呢,还是竖着切,根据个人喜好了,mysql提供的分区属于第一种,横向分区,并且细分成很多种方式。下面将举例说明一下。

二,mysql的分区

我觉着吧,mysql的分区只有一种方式,只不过运用不同的算法,規则将数据分配到不同的区块中而已。

1,mysql5.1及以上支持分区功能

安装安装的时候,我们就可以查看一下

[root@BlackGhost mysql-5.1.50]# ./configure --help |grep -A 3 Partition 
=== Partition Support === 
Plugin Name:   partition 
Description:   MySQL Partitioning Support 
Supports build:  static 
Configurations:  max, max-no-ndb

查看一下,如果发现有上面这个东西,说明他是支持分区的,默认是打开的。如果你已经安装过了mysql的话

mysql> show variables like "%part%"; 
+-------------------+-------+ 
| Variable_name   | Value | 
+-------------------+-------+ 
| have_partitioning | YES  | 
+-------------------+-------+ 
1 row in set (0.00 sec)

查看一下变量,如果支持的话,会有上面的提示的。

2,range分区

按照RANGE分区的表是通过如下一种方式进行分区的,每个分区包含那些分区表达式的值位于一个给定的连续区间内的行

//创建range分区表 
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男,1为女', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY RANGE (id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3), 
 ->   PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6), 
 ->   PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9), 
 ->   PARTITION p3 VALUES LESS THAN (12), 
 ->   PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
 -> ); 
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec) 
 
//插入一些数据 
mysql> INSERT INTO `test`.`user` (`name` ,`sex`)VALUES ('tank', '0') 
 -> ,('zhang',1),('ying',1),('张',1),('映',0),('test1',1),('tank2',1) 
 -> ,('tank1',1),('test2',1),('test3',1),('test4',1),('test5',1),('tank3',1) 
 -> ,('tank4',1),('tank5',1),('tank6',1),('tank7',1),('tank8',1),('tank9',1) 
 -> ,('tank10',1),('tank11',1),('tank12',1),('tank13',1),('tank21',1),('tank42',1); 
Query OK, 25 rows affected (0.05 sec) 
Records: 25 Duplicates: 0 Warnings: 0 
 
//到存放数据库表文件的地方看一下,my.cnf里面有配置,datadir后面就是 
[root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 
4.0K  user#P#p0.MYD 
4.0K  user#P#p0.MYI 
4.0K  user#P#p1.MYD 
4.0K  user#P#p1.MYI 
4.0K  user#P#p2.MYD 
4.0K  user#P#p2.MYI 
4.0K  user#P#p3.MYD 
4.0K  user#P#p3.MYI 
4.0K  user#P#p4.MYD 
4.0K  user#P#p4.MYI 
12K  user.frm 
4.0K  user.par 
 
//取出数据 
mysql> select count(id) as count from user; 
+-------+ 
| count | 
+-------+ 
|  25 | 
+-------+ 
1 row in set (0.00 sec) 
 
//删除第四个分区 
mysql> alter table user drop partition p4; 
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 
 
/**存放在分区里面的数据丢失了,第四个分区里面有14条数据,剩下的3个分区 
只有11条数据,但是统计出来的文件大小都是4.0K,从这儿我们可以看出分区的 
最小区块是4K 
*/ 
mysql> select count(id) as count from user; 
+-------+ 
| count | 
+-------+ 
|  11 | 
+-------+ 
1 row in set (0.00 sec) 
 
//第四个区块已删除 
[root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 
4.0K  user#P#p0.MYD 
4.0K  user#P#p0.MYI 
4.0K  user#P#p1.MYD 
4.0K  user#P#p1.MYI 
4.0K  user#P#p2.MYD 
4.0K  user#P#p2.MYI 
4.0K  user#P#p3.MYD 
4.0K  user#P#p3.MYI 
12K  user.frm 
4.0K  user.par 
 
/*可以对现有表进行分区,并且会按規则自动的将表中的数据分配相应的分区 
中,这样就比较好了,可以省去很多事情,看下面的操作*/ 
mysql> alter table aa partition by RANGE(id) 
 -> (PARTITION p1 VALUES less than (1), 
 -> PARTITION p2 VALUES less than (5), 
 -> PARTITION p3 VALUES less than MAXVALUE); 
Query OK, 15 rows affected (0.21 sec)  //对15数据进行分区 
Records: 15 Duplicates: 0 Warnings: 0 
 
//总共有15条 
mysql> select count(*) from aa; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
|    15 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec) 
 
//删除一个分区 
mysql> alter table aa drop partition p2; 
Query OK, 0 rows affected (0.30 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 
 
//只有11条了,说明对现有的表分区成功了 
mysql> select count(*) from aa; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
|    11 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec)

3,list分区

LIST分区中每个分区的定义和选择是基于某列的值从属于一个值列表集中的一个值,而RANGE分 区是从属于一个连续区间值的集合。

//这种方式失败 
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', 
 ->  `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男,1为女', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY LIST (province_id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5,6,7,8), 
 ->   PARTITION p1 VALUES IN (9,10,11,12,16,21), 
 ->   PARTITION p2 VALUES IN (13,14,15,19), 
 ->   PARTITION p3 VALUES IN (17,18,20,22,23,24) 
 -> ); 
ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function 
 
//这种方式成功 
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', 
 ->  `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男,1为女' 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 
 -&g
  


 
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