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Erreur de partition MySQL et comment optimiser la nouvelle table d'abonnement ?

CREATE TABLE `yy_subscribe2` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL comment '用户id',
  `book_id` int(10) unsigned NOT NULL comment '小说id',
  `chapter_id` int(10) unsigned NOT NULL comment '章节id',
  PRIMARY KEY (`id`),
  key book_id(book_id),
  key user_id(user_id),
  key chapter_id(chapter_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8  
PARTITION BY RANGE (user_id) 
( 
    PARTITION s0 values LESS THAN (100000),
    PARTITION s1 values LESS THAN (200000),
    PARTITION s2 values LESS THAN (300000),
    PARTITION s3 values LESS THAN (400000),
    PARTITION s4 values LESS THAN (500000),
    PARTITION s5 values LESS THAN (600000),
    PARTITION s6 values LESS THAN (700000),
    PARTITION s7 values LESS THAN (800000),
    PARTITION s8 values LESS THAN (900000),
    PARTITION s9 values LESS THAN (1000000),
    PARTITION s10 values LESS THAN (1100000),
    PARTITION s11 values LESS THAN (1200000),
    PARTITION s12 values LESS THAN (1300000),
    PARTITION s13 values LESS THAN (1400000), 
    PARTITION s999 values LESS THAN MAXVALUE
);

mysql a signalé cette erreur lors de la création d'une partition : Pour les partitions RANGE, chaque partition doit être définie.
Quelle est la raison ?

De plus, il s'agit d'un formulaire d'abonnement au chapitre du roman. Utilisé pour enregistrer à quel chapitre du livre l'utilisateur s'est abonné. Il existe actuellement 3 000 W de données. L'indexation a déjà été effectuée. L’utilisation prévue des partitions aura-t-elle un effet sur la croissance ultérieure des données ? Ou utiliser une autre méthode sans partitionner ?

仅有的幸福仅有的幸福2752 Il y a quelques jours839

répondre à tous(1)je répondrai

  • 滿天的星座

    滿天的星座2017-05-18 10:55:57

    Je n'ai pas encore joué avec la création de partitions dans MySQL. Est-il possible que vous ayez fait une faute de frappe dans la syntaxe ? De plus, pour les besoins d'abonnement, il semble qu'il soit désormais recommandé d'utiliser NoSQL comme redis.

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