Introduction détaillée au partitionnement de table dans MySQL

Le partitionnement des tables MySQL est le même que la subdivision de la base de données et des tables, tous deux destinés à améliorer le débit de la base de données. Le partitionnement est similaire au partitionnement de table. Le partitionnement de table consiste à diviser logiquement une table contenant une grande quantité de données en plusieurs tables, qui peuvent être divisées horizontalement ou verticalement. Le partitionnement consiste à diviser un fichier de données d'une table en plusieurs fichiers de données. Différentes données sont divisées en différents fichiers. De cette façon, pour une table contenant une très grande quantité de données, plusieurs fichiers de données sont utilisés pour le stockage, ce qui améliore les performances d'E/S de la base de données.

Puisque nous opérons sur les fichiers de la table de données, nous devons d'abord comprendre le stockage de la table MySQL. Nous savons que MySQL dispose de plusieurs moteurs de stockage et que différents moteurs de stockage stockent différents formats de fichiers. Ici, nous utilisons principalement les deux moteurs de stockage InnoDB et MyISAM pour explication.

InnoDB

Structure de la table de données du fichier .frm

.idb fichier de données de la table Fichier, espace table exclusif, chaque table a un fichier .idb

fichier .ibdata fichier de données de table, espace table partagé, toutes les tables utilisent ces données

Fichier

MyISAM

.frm Structure de la table de données du fichier

fichier de données du fichier .myd

fichier d'index de fichier .myi

Tout d'abord, nous avons besoin pour vérifier si notre version actuelle de la base de données prend en charge le partitionnement

1 show variables like '%partition%';

Comment partitionner ? Lors de la segmentation horizontale de la base de données, nous savons que la segmentation horizontale peut être divisée en différentes tables en fonction du module des champs spécifiés, ou elle peut être divisée en fonction de la date, ou segmentée en fonction de l'identifiant, 1-1 million Dans la première table , 1 million et 1 à 2 millions dans le deuxième tableau et ainsi de suite. En bref, nous avons de nombreuses façons de procéder à la segmentation. Ensuite, la base de données nous offre également une variété d’options parmi lesquelles choisir sur les partitions de table.

Stratégie de partitionnement de table MySQL

Partitionnement RANGE basé sur les valeurs des colonnes ​​à intervalles continus, attribuez plusieurs lignes aux partitions

1 DROP TABLE IF EXISTS `p_range`;
2 CREATE TABLE `p_range` (
3 `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4 `name` char(20) NOT NULL,
5 PRIMARY KEY (`id`)
6 ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8
7 /*!50100 PARTITION BY RANGE (id)
8 (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (8) ENGINE = MyISAM) */;

Valeur maximale

1 PARTITION BY RANGE (id)
2 (
3 PARTITION p0 VALUES LESS THAN (8),
4 PARTITION p1 VALUES LESS THAN MAXVALUE)

Scénarios applicables :

Cela signifie que tous les enregistrements de données avec un identifiant supérieur à 7 existent dans la partition p1.

Le partitionnement RANGE est particulièrement utile dans les situations suivantes :

·Lorsque les "anciennes" données doivent être supprimées. Si vous utilisiez le schéma de partitionnement présenté dans l'exemple le plus récent ci-dessus, vous pouvez simplement utiliser "ALTER TABLE employés DROP PARTITION p0;" pour supprimer toutes les lignes des employés qui ont arrêté de travailler avant 1991. Pour les tables comportant un grand nombre de lignes, cela est beaucoup plus efficace que d'exécuter une requête DELETE telle que "DELETE FROM employés WHERE YEAR(separated) <=

1990;"

· Vous souhaitez utiliser une colonne qui contient des valeurs de date ou d'heure, ou des valeurs qui proviennent d'une autre série.

Exécutez fréquemment des requêtes qui dépendent directement des colonnes utilisées pour diviser la table. Par exemple, lors de l'exécution d'une requête telle que

“SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE YEAR(separated) = 2000 GROUP BY store_id；”

, MySQL peut rapidement déterminer que seule la partition p2 doit être analysée, car il est peu probable que les partitions restantes contiennent des données correspondant à cette requête. Tout enregistrement dans la clause WHERE

Le partitionnement LIST est similaire au partitionnement par RANGE, la différence est que le partitionnement LIST est basé sur la correspondance des valeurs de colonne Sélectionnez une valeur parmi un ensemble de valeurs discrètes.

1 DROP TABLE IF EXISTS `p_list`;
2 CREATE TABLE `p_list` (
3 `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4 `typeid` mediumint(10) NOT NULL DEFAULT '0',
5 `typename` char(20) DEFAULT NULL,
6 PRIMARY KEY (`id`,`typeid`)
7 ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8
8 /*!50100 PARTITION BY LIST (typeid)
9 (PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4) ENGINE = MyISAM, PARTITION p1 VALUES IN (5,6,7,8) ENGINE = MyISAM) */;

Partitionnement HASH Sélectionnez des partitions en fonction de la valeur de retour d'une expression définie par l'utilisateur à l'aide du tableau à insérer dans Les valeurs de colonne ​​de ces lignes sont calculées. Cette fonction peut contenir n'importe quelle expression valide dans MySQL qui produit une valeur entière non négative. Le partitionnement HASH est principalement utilisé pour garantir que les données sont réparties uniformément entre un nombre prédéterminé de partitions. Dans le partitionnement RANGE et LIST, vous devez spécifier explicitement dans quelle partition une valeur de colonne donnée ou un ensemble de valeurs de colonne doit être enregistrée ; dans le partitionnement HASH, MySQL le fait automatiquement, et tout ce que vous avez à faire est basé sur la valeur à être. haché. La valeur de la colonne spécifie une valeur ou une expression de colonne et spécifie le nombre de partitions dans lesquelles la table partitionnée sera divisée

1 DROP TABLE IF EXISTS `p_hash`;
2 CREATE TABLE `p_hash` (
3 `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4 `storeid` mediumint(10) NOT NULL DEFAULT '0',
5 `storename` char(255) DEFAULT NULL,
6 PRIMARY KEY (`id`,`storeid`)
7 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8
8 /*!50100 PARTITION BY HASH (storeid)9 PARTITIONS 4 */;

简单点说就是数据的存入可以按 partition by hash(expr); 这里的 expr 可以

是键名也可以是表达式比如 YEAR(time)，如果是表达式的情况下

“但是应当记住，每当插入或更新（或者可能删除）一行，这个表达式都要计

算一次；这意味着非常复杂的表达式可能会引起性能问题，尤其是在执行同时

影响大量行的运算（例如批量插入）的时候。 ”

在执行删除、写入、更新时这个表达式都会计算一次。

数据的分布采用基于用户函数结果的模数来确定使用哪个编号的分区。换句话，对于一个表达式“expr”，将要保存记录的分区编号为 N ，其中“N = MOD(expr, num)”。

比如上面的 storeid 为 10；那么 N=MOD(10,4) ;N 是等于 2 的，那么这条记录就存储在 p2 的分区里面。

如果插入一个表达式列值为'2005-09-15′的记录到表中，那么保存该条记录的分区确定如下：MOD(YEAR('2005-09-01′),4) = MOD(2005,4) = 1 ; 就存储在 p1 分区里面了。

 

分区注意点

1、重新分区时，如果原分区里面存在 maxvalue 则新的分区里面也必须包含

maxvalue 否则就错误。

alter table p_range2x
reorganize partition p1,p2
into (partition p0 values less than (5), partition p1 values less than maxvalue);
[Err] 1520 – Reorganize of range partitions cannot change total ranges except for last partition where it can extend the range

2、分区删除时，数据也同样会被删除 alter table p_range drop partition p0;

3、如果 range 分区列表里面没有 maxvalue 则如有新数据大于现在分区 range 数据值那么这个数据是无法写入到数据库表的。

 

4、修改表名不需要 删除分区后在进行更改，修改表名后分区存储 myd myi 对应也会自动更改。

 

如果希望从所有分区删除所有的数据，但是又保留表的定义和表的分区模式，使用 TRUNCATE TABLE 命令。（请参见 13.2.9 节，“TRUNCATE 语法”）。

 

如果希望改变表的分区而又不丢失数据，使用“ALTER TABLE … REORGANIZE PARTITION”语句。参见下面的内容，或者在 13.1.2 节，“ALTER TABLE 语法” 中参考关于 REORGANIZE PARTITION 的信息。

 

5、对表进行分区时，不论采用哪种分区方式如果表中存在主键那么主键必须在分区列中。表分区的局限性。

 

6、list 方式分区没有类似于 range 那种 less than maxvalue 的写法，也就是说 list 分区表的所有数据都必须在分区字段的值列表集合中。

 

7、在 MySQL 5.1 版中，同一个分区表的所有分区必须使用同一个存储引擎；例如，不能对一个分区使用 MyISAM，而对另一个使用 InnoDB。

 

8、分区的名字是不区分大小写的，myp1 与 MYp1 是相同的。

  

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