mysql 表分區技術

表分區，是指根據必定規則，將數據庫中的一張表分解成多個更小的，容易管理的部分。從邏輯上看，只有一張表，可是底層倒是由多個物理分區組成。

表分區有什麼好處：
a.分區表的數據能夠分佈在不一樣的物理設備上，從而高效地利用多個硬件設備。 
b.和單個磁盤或者文件系統相比，能夠存儲更多數據 
c.優化查詢。在where語句中包含分區條件時，能夠只掃描一個或多個分區表來提升查詢效率；涉及sum和count語句時，也能夠在多個分區上並行處理，最後彙總結果。
d.分區表更容易維護。例如：想批量刪除大量數據能夠清除整個分區。 
e.可使用分區表來避免某些特殊的瓶頸，例如InnoDB的單個索引的互斥訪問，ext3問價你係統的inode鎖競爭等。

   今天，我經過查閱相關資料與動手操做，學習了一下數據庫表分區的技術。我的理解，其實就是當有大數據的數據表時，將數據表中的數據按照必定的規則，分門別類存儲到規定的區域空間，
 若是要對錶進行「增刪改查」的操做時，執行操做的區域不會是整張表，而是該表中的某個區域，實際就是「以空間換時間」，無疑會提升執行效率。

  分區表的限制因素

  a.一個表最多隻能有1024個分區

  b.MySQL5.1中，分區表達式必須是整數，或者返回整數的表達式。在MySQL5.5中提供了非整數表達式分區的支持。

  c.若是分區字段中有主鍵或者惟一索引的列，那麼多有主鍵列和惟一索引列都必須包含進來。即：分區字段要麼不包含主鍵或者索引列，要麼包含所有主鍵和索引列。

  d.分區表中沒法使用外鍵約束

  e.MySQL的分區適用於一個表的全部數據和索引，不能只對表數據分區而不對索引分區，也不能只對索引分區而不對錶分區，也不能只對表的一部分數據分區。

  如何判斷當前MySQL是否支持分區

  命令：show variables like '%partition%'

    

   其中 Variable_name 的Value = 1,我測試過了，表示能夠正常分區的。我數據庫的版本是：

  

    MySQL支持的分區類型有：RANGE分區，LIST分區，HASH分區，KEY分區。其中RANGE,LIST,HASH分區等通常使用Int類型，KEY分區使用BLOB，TEXT類型等。

 接下來建立數據表
 
 緊接着：
 
 以上的報錯，說明partition by 不可以單獨的使用（stand-alone）.此處要注意！
 而後採起第二種用法，如圖所示：  
  

  

  
     分區成功了，呵呵呵！

  

 有幾點注意：
 a. 對於分區s1,表示 1 <= id < 10;對於分區s2,表示 10<= id < 20;對於分區s3，表示 20<= id < 30；對於分區s4,表示 id >= 30,無上限                                  
 b. 若是將less than(10) 和less than (20)的順序顛倒過來，那麼將報錯,如： VALUES LESS THAN value must be strictly increasing for each partition，
    因此也用注意順序問題                                                                                                       
 c. 一個表最大分區爲：1024.(上面已經提到過)，在有限的表分區內，最後加上 ：partition xxx values less than maxvalue,是頗有必要的。 
 d. 無論哪一種分區類型，分區鍵必須是主鍵或惟一鍵，除非二者都沒有，否者將會報以下錯誤。

若是是將註冊日期做爲分區鍵，則需要使用日期處理函數轉換爲整型，例如year(regDate),to_days(regDate),to_seconds(regDate),且只支持這三個函數。

或者使用RANGE COLUMNS分區，則不須要轉換日期，以下所示

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 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分區特別適用於刪除過時數據或者某範圍數據，只須要alter table tbl_name truncate partition partition_name便可，
比delete語句效率要高不少，還有就是常用分區鍵的查詢，能夠提升查詢性能，由於只需掃描某些分區就OK

Error Code: 1503. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function

 接下來，咱們查看，咱們創建的分區，相關的語法： EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `demo`

 

  固然,咱們須要作測試，「實踐是檢驗真理的惟一標準」嘛。

 

 

 

 語法： explain partitions sql語句，如

 

 等等，也能夠作其餘的測試。

 接下來，嘗試其餘方式的表分區形式。

  List 表分區建立：

語法：desc partitions select * from table_name;

同時，語法：show create table table_name;

Hash表分區建立：

Key分區建立與Hash分區相似。能夠參考上面的。

子分區的建立：分區表中對每一個分區再次分割，又成爲複合分區。可參考：數據切分——Mysql分區表的創建及性能分析



地址：http://www.cnblogs.com/zmxmumu/p/4450857.html

分區管理補充
RANGE和LIST分區在刪除，添加，從新定義等分區管理上很是相似，以下所示。
刪除分區(alter table tbl_name drop partition partition_name)，分區被刪除後，該分區的數據一塊兒被刪除。

mysql> alter table users_par drop partition p0; Query OK, 0 rows affected (0.24 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

添加分區(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 --這裏報錯是由於添加分區必須在原分區的最大端添加，在爲LIST分區添加分區時，新分區的值列表的值不能包含任意一個現有分區中值列表中的值，不然報錯 mysql> alter table student add partition (partition p2 values in ('男')); ERROR 1495 (HY000): Multiple definition of same constant in list partitioning

從新定義分區(alter table tbl_name reorganize partition partition_name into)，能夠將一個分區拆開成多個，反之能夠合併多個成一個或多個。

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

須要注意的是：RANGE和LIST分區在從新定義時，只能從新定義相鄰的分區，不能夠跳過度區，而且從新定義的分區區間必須和原分區區間一致，也不能夠改變分區的類型。

HASH和KEY分區的管理

減小分區數量，使用coaleace關鍵字

mysql> alter table hash_par coalesce partition 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

增長分區數量

mysql> alter table hash_par add partition partitions 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

MySQL分區有利於查詢優化，快速刪除過時數據，提升查詢吞吐量等。

補充：http://www.cnblogs.com/zmxmumu/p/4450857.html