MySQL 从 5.1.x 的版本开始支持分区表,直到现在的最新版本 5.1.56 分区表已经比较成熟,并且该版本也是很稳定的 MySQL 版本。另
MySQL 从 5.1.x 的版本开始支持分区表,直到现在的最新版本 5.1.56 分区表已经比较成熟,并且该版本也是很稳定的 MySQL 版本。另外,MySQL 5.5开始支持RANGE COLUMNS和LIST COLUMNS的分区,也就是说非整型的列不再需要通过函数转化为整型,同时也可以对多个列进行分区。
由于分区功能并不是在存储引擎完成的,因此大部分常见的引擎都支持,例如 InnoDB、MyISAM 和 NDB 等,但 CSV、FEDERATED和MERGE等不支持。并且仅支持水平分区,不支持垂直分区。
分区表的优势可想而知,正如官方的参考手册中所提到的:与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据;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;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;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等等。
MySQL 支持四种类型的分区:
1、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;
2、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;
3、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;
4、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。
MySQL 5.1 提供了许多修改分区表的方式。添加、删除、重新定义、合并或拆分已经存在的分区是可能的。所有这些操作都可以通过使用ALTER TABLE 命令的分区扩展来实现。关于如何添加和删除分区的处理,RANGE和LIST分区非常相似,,HASH和KEY分区也非常相似。基于这个原因,我们先介绍RANGE和HASH这两种分区的管理。
下面通过 RANGE 分区的实例操作学习分区表的所支持的操作,稍候将介绍 HASH 分区的实例操作:
首先,可以通过使用SHOW VARIABLES命令来确定MySQL是否支持分区(注意:mysql> 为提示符)
mysql> show variables like '%partition%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-----------------------+-------+
| have_partition_engine | YES |
+-----------------------+-------+
如果 value 值为 YES,则说明可以继续接下来的操作。
按照官方手册中提供的例子(稍有改动),创建 RANGE 类型的分区表:
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 (1),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (21)
)
增加分区,名称为 p3
mysql> alter table employees add partition ( partition p3 values less than (31));
删除名称为 p3 分区
mysql> alter table employees drop partition p3;
拆分名称为 p2 分区为 p2 p3 两个分区,注意被拆分的分区只能是分区表的最后一个分区
mysql> alter table employees reorganize partition p2 into (partition p2 values less than (21), partition p3 values less than (31));
合并 名称为 p2 p3 的两个分区为一个分区 p2 ,注意合并后分区 p2 的值不能小于原来 p3 分区的值
mysql> alter table employees reorganize partition p2,p3 into (partition p2 values less than (31));
注意:
1、如果不存在手工扩展分区的问题,可以使用 “VALUES LESS THAN MAXVALUE” 定义分区。
2、LIST分区没有类似如 “VALUES LESS THAN MAXVALUE” 这样的包含其他值在内的定义,将要匹配的任何值都必须在值列表中找到。
3、值为 NULL 的情况,如果是RANGE分区则MySQL 会将该值放到最左边的分区,因为 NULL 值被视为小于任何一个非 NULL 值得,这和 Oracle 刚好相反;如果是LIST分区则必须明确的指出哪个分区放 NULL 值。
再创建 HASH 分区表
CREATE TABLE employees2 (
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 HASH(store_id)
PARTITIONS 4
增加分区数量
mysql> alter table employees2 add partition partitions 1;
减少分区数量
mysql> alter table employees2 coalesce partition 1;
注意:“ALTER TABLE ... REORGANIZE PARTITION”不能用于按照HASH或HASH分区的表。
同样,也可以优化上述的两张表
mysql> alter table employees rebuild partition p0,p1;
注意:“ALTER TABLE ... REORGANIZE PARTITION”也能让分区的数据文件重建。
查看 SQL 执行计划
mysql> explain partitions select * from employees;
同时,MySQL 也支持子分区,也可以每个RANGE分区的数据和索引都使用一个单独的磁盘。
CREATE TABLE employees3 (
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 (YEAR(hired))
SUBPARTITION BY HASH(TO_DAYS(hired)) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010) (
SUBPARTITION s0 DATA DIRECTORY = '/disk0/data' INDEX DIRECTORY = '/disk0/idx',
SUBPARTITION s1 DATA DIRECTORY = '/disk1/data' INDEX DIRECTORY = '/disk1/idx'
),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011) (
SUBPARTITION s2 DATA DIRECTORY = '/disk2/data' INDEX DIRECTORY = '/disk2/idx',
SUBPARTITION s3 DATA DIRECTORY = '/disk3/data' INDEX DIRECTORY = '/disk3/idx'
),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2012) (
SUBPARTITION s4 DATA DIRECTORY = '/disk4/data' INDEX DIRECTORY = '/disk4/idx',
SUBPARTITION s5 DATA DIRECTORY = '/disk5/data' INDEX DIRECTORY = '/disk5/idx'
)
);
需要注意的是 InnoDB 存储引擎会忽略 DATA DIRECTORY 和 INDEX DIRECTORY语法,因此上述分区表的数据和索引文件分开放置是无效的。
详细请参考官方的手册。

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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