큰 테이블 용 MySQL에서 파티션을 어떻게 사용합니까?

큰 테이블의 경우 MySQL에서 파티셔닝을 사용하는 방법

MySQL에서 분할하면 큰 테이블을 파티션이라는 더 작고 관리하기 쉬운 작품으로 나눕니다. 이것은 테이블의 논리적 구조를 변경하지 않습니다. 물리적 분열입니다. 테이블과 단일 장치로 상호 작용하지만 MySQL은 파티션에서 내부적으로 데이터를 처리합니다. 가장 일반적인 분할 방법은 다음과 같습니다.

• 범위 파티셔닝 : 지정된 열의 숫자 범위의 값 범위를 기반으로 한 데이터 (예 : 주문 날짜별로 orders 테이블을 분할하고, 각 파티션은 한 달 또는 연도를 다루고 있음). 이것은 시계열 데이터에 이상적입니다. PARTITION BY RANGE (column_name) .
• 목록 파티셔닝 : 지정된 열의 개별 값을 기반으로 한 데이터 (예 : 지역별 customers 테이블을 분할하고, 각 파티션은 특정 지역을 나타냅니다). 이것은 비교적 작고 고정 된 값 세트가있을 때 유용합니다. PARTITION BY LIST (column_name) 사용하여 목록을 정의합니다.
• 해시 파티셔닝 : 지정된 열에 적용되는 해시 함수를 기반으로 데이터를 파티션합니다. 이것은 파티션에 걸쳐 데이터를 고르게 배포하지만 고유 한 순서를 제공하지는 않습니다. 로드를 고르게 분배하는 데 유용합니다. PARTITION BY HASH (column_name) 사용하여 파티션 수를 정의합니다.
• 주요 파티셔닝 : 해시 파티셔닝과 유사하지만 키 기반 해시 기능을 사용합니다. 클러스터 된 기본 키가있는 InnoDB 테이블을 사용하지 않는 한 일반적으로 해시 파티셔닝보다 효율적입니다. PARTITION BY KEY (column_name) 사용하여 파티션 수를 정의합니다.

파티션 된 테이블을 만들려면 CREATE TABLE 문에서 PARTITION BY 절을 사용합니다. 예를 들어, 주문 날짜 (범위 파티셔닝)별로 분할 된 orders 테이블을 작성합니다.

 <code class="sql">CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, order_date DATE, customer_id INT, amount DECIMAL(10, 2) ) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2022), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2023), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE );</code>

이것은 2021 년과 2022 년의 p0 , 2023 년의 p2 , 2024 년 이상 p3 p1 4 가지 파티션을 만듭니다. 나중에 테이블을 변경하여 필요에 따라 파티션을 추가하거나 드롭 할 수 있습니다. 성능 이점을 극대화하기 위해 WHERE 에서 자주 사용되는 파티션 열을 선택하십시오.

MySQL에서 파티셔닝을 사용하면 성능 이점은 무엇입니까?

파티셔닝은 큰 테이블에 대한 몇 가지 성능 이점을 제공합니다.

• 더 빠른 쿼리 : 쿼리 실행 중에 스캔 한 데이터 양을 제한함으로써 파티셔닝은 파티션 열을 기반으로 데이터를 필터링하는 쿼리 속도를 크게 높입니다. MySQL은 전체 테이블 대신 관련 파티션 만 스캔하면됩니다.
• 개선 된 인서트, 업데이트 및 삭제 성능 : 특정 파티션 내에서 데이터 추가, 수정 또는 삭제는 일반적으로 테이블의 하위 집합에만 영향을 미치기 때문에 더 빠릅니다.
• 단순화 된 테이블 유지 보수 : 파티셔닝을 사용하면 오래된 데이터를 삭제하거나 재구성하는 것과 같은 테이블 유지 보수 작업을 더 쉽게 할 수 있습니다. 전체 테이블이 아닌 개별 파티션을 떨어 뜨리거나자를 수 있습니다. 이는 이전 데이터를 보관하거나 삭제하는 데 특히 유리합니다.
• 강화 확장 성 : 파티셔닝을 통해 여러 물리적 스토리지 위치에 데이터를 배포하여 스토리지 시스템을 지원하는 경우). 이것은 I/O 성능을 향상시키고 경합을 줄일 수 있습니다.
• 병렬 처리 : 일부 작업의 경우 MySQL은 파티션을 병렬로 처리하여 쿼리 실행을 추가로 가속화 할 수 있습니다.

MySQL에서 큰 테이블을 분할하기위한 모범 사례는 무엇입니까?

• 올바른 파티션 전략 선택 : 데이터 및 쿼리 패턴에 가장 잘 맞는 파티션 방법을 선택하십시오. 범위는 시계열 데이터, 범주 형 데이터 목록 및 짝수 데이터 배포의 경우 해시에 일반적입니다.
• 파티션 열 선택 : 조항이 자주 사용되고 WHERE 이 우수한 열을 선택하십시오. 비뚤어진 데이터 배포가있는 열을 피하십시오.
• 파티션 크기 : 부하 분포를 보장하기 위해 대략 동일한 크기의 파티션을 목표로합니다. 지나치게 크거나 작은 파티션을 피하십시오.
• 파티션 수 : 너무 많은 파티션이 오버 헤드로 이어질 수 있습니다. 합리적인 수의 파티션으로는 일반적으로 충분합니다. 최적의 균형을 찾기 위해 실험.
• 정기적 인 파티션 유지 보수 : 정기적으로 파티션을 검토하고 유지합니다. 여기에는 새로운 파티션을 추가하거나 오래된 파티션을 떨어 뜨리거나 기존 파티션을 재구성하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 모니터 성능 : 파티션을 구현 한 후 쿼리 성능에 미치는 영향을 모니터링하십시오. 성능이 개선되거나 저하되지 않으면 파티션 전략 조정을 고려하십시오.
• 철저히 테스트 : 생산 테이블에 분할을 적용하기 전에 개발 또는 준비 환경에서 철저히 테스트하십시오.

큰 MySQL 테이블에 대한 올바른 파티션 전략을 어떻게 선택합니까?

적절한 파티셔닝 전략을 선택하는 것은 특정 데이터 및 쿼리 패턴에 크게 의존합니다. 이러한 요소를 고려하십시오.

• 데이터 특성 : 데이터 시대 기반 (사용 범위), 범주형 (사용 목록) 또는 짝수 배포 (해시 사용)가 필요합니까? 잠재적 파티셔닝 열에서 값의 분포를 분석하십시오.
• 쿼리 패턴 : 테이블에 대해 어떤 종류의 쿼리가 가장 자주 실행됩니까? 대부분의 쿼리가 특정 열을 기반으로 필터 데이터를 쿼리하는 경우 파티션 열의 좋은 후보입니다.
• 데이터 성장률 : 테이블이 얼마나 빨리 성장할 것으로 예상됩니까? 선택한 전략이 미래의 데이터 성장을 어떻게 처리 할 것인지 고려하십시오. 파티션을 정기적으로 추가해야합니까?
• 유지 보수 요구 사항 : 파티션 유지 보수에 얼마나 많은 노력을 기꺼이 투자 하시겠습니까? 일부 전략 (예 : 범위)은 다른 전략보다 더 많은 경영이 필요합니다.
• 데이터 위치 : 스토리지 제약 조건이 있거나 데이터 로컬을 활용하려는 경우 파티셔닝을 고려하여 다른 스토리지 위치에 데이터를 배포하십시오.

일반 가이드 라인으로 :

• 범위 파티셔닝 은 쿼리가 종종 날짜 또는 타임 스탬프 범위에 의해 필터링되는 시계열 데이터에 적합합니다.
• 데이터가 비교적 작고 고정 된 값 세트로 분류 될 때 목록 파티셔닝은 잘 작동합니다.
• 파티션 전체에 걸쳐 데이터 배포가 필요할 때 해시 및 키 파티셔닝은 WHERE 의 파티션 열에 의해 크게 영향을받지 않습니다. 키는 일반적으로 기본 키가 클러스터 된 InnoDB 테이블에 대해서만 선호됩니다.

다른 전략을 실험하고 쿼리 성능에 미치는 영향을 측정하여 특정 사용 사례에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 것이 좋습니다. 결정을 내리기 전에 데이터 및 쿼리 패턴을 신중하게 분석해야합니다.

위 내용은 큰 테이블 용 MySQL에서 파티션을 어떻게 사용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!