MySQL表的四种分区类型.docx

MySQL表的四种分区类型一、什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。二、为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性，可管理性和提高数据库效率。分区的一些优点包括： 与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。 对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区，来很方便地实现。通常和分区有关的其他优点包括下面列出的这些。MySQL分区中的这些功能目前还没有实现，但是在我们的优先级列表中，具有高的优先级；我们希望在5.1的生产版本中，能包括这些功能。 一些查询可以得到极大的优化，这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以只保存在一个或多个分区内，这样在查找时就不用查找其他剩余的分区。因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高那些常用查询的效率。 涉及到例如SUM()和COUNT()这样聚合函数的查询，可以很容易地进行并行处理。这种查询的一个简单例子如 “SELECT salesperson_id, COUNT (orders) as order_total FROM sales GROUP BY salesperson_id；”。通过“并行”，这意味着该查询可以在每个分区上同时进行，最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。 通过跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量。三、分区类型RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。RANGE分区基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。这些区间要连续且不能相互重叠，使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。以下是实例。Sql代码：CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30), lname VARCHAR(30), hired DATE NOT NULL DEFAULT 1970-01-01, separated DATE NOT NULL DEFAULT 9999-12-31, job_code INT NOT NULL, store_id INT NOT NULL)partition BY RANGE (store_id) ( partition p0 VALUES LESS THAN (6), partition p1 VALUES LESS THAN (11), partition p2 VALUES LESS THAN (16), partition p3 VALUES LESS THAN (21);按照这种分区方案，在商店1到5工作的雇员相对应的所有行被保存在分区P0中，商店6到10的雇员保存在P1中，依次类推。注意，每个分区都是按顺序进行定义，从最低到最高。这是PARTITION BY RANGE 语法的要求；在这点上，它类似于C或Java中的“switch case”语句。对于包含数据(72, Michael, Widenius, 1998-06-25, NULL, 13)的一个新行，可以很容易地确定它将插入到p2分区中，但是如果增加了一个编号为第21的商店，将会发生什么呢？在这种方案下，由于没有规则把store_id大于20的商店包含在内，服务器将不知道把该行保存在何处，将会导致错误。 要避免这种错误，可以通过在CREATE TABLE语句中使用一个“catchall” VALUES LESS THAN子句，该子句提供给所有大于明确指定的最高值的值：Sql代码：CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30), lname VARCHAR(30), hired DATE NOT NULL DEFAULT 1970-01-01, separated DATE NOT NULL DEFAULT 9999-12-31, job_code INT NOT NULL, store_id INT NOT NULL)PARTITION BY RANGE (store_id) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16), PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE);MAXVALUE 表示最大的可能的整数值。现在，store_id 列值大于或等于16（定义了的最高值）的所有行都将保存在分区p3中。在将来的某个时候，当商店数已经增长到25, 30, 或更多 ，可以使用ALTER TABLE语句为商店21-25, 26-30,等等增加新的分区。在几乎一样的结构中，你还可以基于雇员的工作代码来分割表，也就是说，基于job_code 列值的连续区间。例如假定2位数字的工作代码用来表示普通（店内的）工人，三个数字代码表示办公室和支持人员，四个数字代码表示管理层，你可以使用下面的语句创建该分区表：Sql代码：CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30), lname VARCHAR(30), hired DATE NOT NULL DEFAULT 1970-01-01, separated DATE NOT NULL DEFAULT 9999-12-31, job_code INT NOT NULL, store_id INT NOT NULL)PARTITION BY RANGE (job_code) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (10000);在这个例子中, 店内工人相关的所有行将保存在分区p0中，办公室和支持人员相关的所有行保存在分区p1中，管理层相关的所有行保存在分区p2中。在VALUES LESS THAN 子句中使用一个表达式也是可能的。这里最值得注意的限制是MySQL 必须能够计算表达式的返回值作为LESS THAN ()比较的一部分；因此，表达式的值不能为NULL。由于这个原因，雇员表的hired, separated, job_code,和store_id列已经被定义为非空（NOT NULL）。除了可以根据商店编号分割表数据外，你还可以使用一个基于两个DATE （日期）中的一个的表达式来分割表数据。例如，假定你想基于每个雇员离开公司的年份来分割表，也就是说，YEAR(separated)的值。实现这种分区模式的CREATE TABLE 语句的一个例子如下所示：Sql代码：CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30), lname VARCHAR(30), hired DATE NOT NULL DEFAULT 1970-01-01, separated DATE NOT NULL DEFAULT 9999-12-31, job_code INT, store_id INT)PARTITION BY RANGE (YEAR(separated) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1991), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2001), PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE);在这个方案中，在1991年前雇佣的所有雇员的记录保存在分区p0中，1991年到1995年期间雇佣的所有雇员的记录保存在分区p1中， 1996年到2000年期间雇佣的所有雇员的记录保存在分区p2中，2000年后雇佣的所有工人的信息保存在p3中。RANGE分区在如下场合特别有用：1）、当需要删除一个分区上的“旧的”数据时,只删除分区即可。如果你使用上面最近的那个例子给出的分区方案，你只需简单地使用”ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0;”来删除所有在1991年前就已经停止工作的雇员相对应的所有行。对于有大量行的表，这比运行一个如”DELETE FROM employees WHERE YEAR (separated) = num: 设置 V = CEIL(V / 2) 设置 N = N & (V 1) 例如，假设表t1，使用线性哈希分区且有4个分区，是通过下面的语句创建的： CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE) PARTITION BY LINEAR HASH( YEAR(col3) ) PARTITIONS 6; 现在假设要插入两行记录到表t1中，其中一条记录col3列值为2003-04-14，另一条记录col3列值为1998-10-19。第一条记录将要保存到的分区确定如下： V = POWER(2, CEILING(LOG(2,7) = 8 N = YEAR(2003-04-14) & (8 1) = 2003 & 7 = 3 (3 = 6 为假（FALSE）: 记录将被保存到#3号分区中) 第二条记录将要保存到的分区序号计算如下： V = 8 N = YEAR(1998-10-19) & (8-1) = 1998 & 7 = 6 (6 = 4 为真（TRUE）: 还需要附加的步骤) N = 6 & CEILING(5 / 2) = 6 & 3 = 2 (2 = 4 为假（FALSE）: 记录将被保存到#2分区中) 按照线性哈希分区的优点在于增加、删除、合并和拆分分区将变得更加快捷，有利于处理含有极其大量（1000吉）数据的表。它的缺点在于，与使用常规HASH分区得到的数据分布相比，各个分区间数据的分布不大可能均衡。KSY分区类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多