MySQL 파티셔닝이란 무엇입니까?

MySQL 파티셔닝은 성능을 향상시키고 유지 보수를 단순화합니다. 1) 큰 테이블을 특정 기준 (예 : 날짜 범위)으로 작은 조각으로 나누고, 2) 데이터를 독립적 인 파일로 물리적으로 나눌 수 있습니다.

MySQL 파티셔닝은 큰 테이블을 파티션이라고하는 더 작고 관리하기 쉬운 작품으로 나눌 수있는 강력한 기능입니다. 대규모 데이터 세트를 저글링하고 있다고 상상해보십시오. 한 번에 처리하는 대신 관리 및 분석하기 쉬운 덩어리로 분해 할 수 있습니다. 이는 성능을 향상시킬뿐만 아니라 백업 및 데이터 보관과 같은 유지 보수 작업을 단순화합니다.

파티션을 처음 만났을 때 데이터베이스 툴킷에서 비밀 무기를 발견하는 것 같은 느낌이 들었습니다. 쿼리 성능이 끌리는 프로젝트를 진행하고 있었고 파티셔닝을 구현 한 후 차이는 밤낮이었습니다. 단지 속도에 관한 것이 아닙니다. 데이터베이스를보다 확장 가능하고 작업하기 쉽게 만드는 것입니다.

이 매혹적인 주제에 대해 더 깊이 다이빙합시다.

MySQL 파티셔닝 이해

핵심적으로 MySQL 파티셔닝은 특정 기준에 따라 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 부품으로 나누는 것입니다. 이것은 범위, 목록 또는 해시 값을 기반으로 할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 데이터를 다루는 경우 날짜 범위별로 분할 할 수 있으므로 각 파티션에는 특정 월 또는 연도에 대한 데이터가 포함되어 있습니다.

설명 할 간단한 예는 다음과 같습니다.

 테이블 판매 생성 (
    id int,
    sale_date 날짜,
    소수액 금액 (10, 2)
) 범위 별 파티션 (Year (sale_date)) (
    파티션 P0 값 (2020),
    파티션 P1 값은 (2021)보다 적습니다.
    파티션 P2 값은 (2022)보다 적습니다.
    파티션 P3 값은 MaxValue보다 적습니다
);

이 예에서 sales 테이블은 sale_date 의 해에 의해 분할됩니다. 각 파티션 ( p0 , p1 , p2 , p3 )에는 여러 해 동안의 데이터가 포함되어있어 쉽게 관리하고 쿼리 할 수 ​​있습니다.

분할이 어떻게 작동 하는가

파티션은 데이터를 디스크의 별도 파일로 물리적으로 나누어 작동합니다. 테이블을 쿼리 할 때 MySQL은 관련 파티션에 중점을 두어 스캔 해야하는 데이터의 양을 크게 줄일 수 있습니다. 이것은 종종 데이터의 하위 집합을 쿼리하는 대형 데이터 세트에 특히 유용합니다.

파티셔닝의 주요 측면 중 하나는 쿼리 실행에 어떻게 영향을 미치는지입니다. 쿼리를 실행하면 MySQL의 쿼리 최적화기는 파티션 치기를 사용하여 관련없는 파티션을 건너 뛸 수 있습니다. 예를 들어, 2021 년 판매 데이터를 쿼리하는 경우 MySQL은 p1 파티션 만 스캔하여 다른 파티션을 무시합니다.

분할의 실제 사례

기본 사용

날짜 범위별로 테이블을 분할하는 기본 사용 사례를 살펴 보겠습니다.

 테이블 주문 생성 (
    id int,
    Order_Date 날짜,
    customer_id int,
    총 10 진수 (10, 2)
) 범위 별 파티션 (Year (Order_Date)) (
    파티션 P0 값 (2020),
    파티션 P1 값은 (2021)보다 적습니다.
    파티션 P2 값은 (2022)보다 적습니다.
    파티션 P3 값은 MaxValue보다 적습니다
);

이 설정을 사용하면 해마다 주문을 쉽게 관리하고 쿼리 할 수 ​​있습니다. 오래된 데이터를 보관 해야하는 경우 가장 오래된 파티션을 삭제할 수 있습니다.

고급 사용

보다 복잡한 시나리오의 경우 파티셔닝 방법의 조합을 사용할 수 있습니다. 날짜와 지역별로 분할 해야하는 시나리오를 고려하십시오.

 테이블 생성 Global_Sales (
    id int,
    sale_date 날짜,
    지역 바르 차 (50),
    소수액 금액 (10, 2)
) 범위 별 파티션 (Year (Sale_Date)) 하슈 (To_days (sale_date)) 하위 파티션 4 (4)
    파티션 P0 값 (2020)보다 적습니다 (
        하위 파티션 S0,
        하위 파티션 S1,
        하위 파티션 S2,
        하위 파티션 S3
    ),)
    파티션 P1 값 (2021)보다 적습니다 (
        하위 파티션 S0,
        하위 파티션 S1,
        하위 파티션 S2,
        하위 파티션 S3
    ),)
    파티션 P2 값 (2022)보다 적습니다 (
        하위 파티션 S0,
        하위 파티션 S1,
        하위 파티션 S2,
        하위 파티션 S3
    ),)
    파티션 P3 값은 MaxValue보다 적습니다 (
        하위 파티션 S0,
        하위 파티션 S1,
        하위 파티션 S2,
        하위 파티션 S3
    ))
);

이 설정을 통해 해마다 분할 한 다음 매년 데이터를 판매 당일에 따라 매년 데이터를 하위 파티션으로 더 나눌 수 있습니다.

일반적인 함정 및 디버깅 팁

일반적인 실수 중 하나는 파티션 전략을 쿼리 패턴과 제대로 정렬하지 않습니다. 날짜별로 분할하지만 다른 기준으로 자주 쿼리하는 경우 예상되는 성능 혜택이 표시되지 않을 수 있습니다. 파티션을 구현하기 전에 항상 쿼리 패턴을 분석하십시오.

또 다른 함정은 파티션을 유지하는 것을 잊고 있습니다. 데이터가 커지면 새로운 파티션을 추가하고 오래된 파티션을 추가해야합니다. 다음은 새로운 파티션을 추가하는 빠른 스크립트입니다.

 테이블 판매 변경
파티션 추가 (파티션 P4 값은 (2023));

성능 최적화 및 모범 사례

공연과 관련하여 파티셔닝은 게임 체인저가 될 수 있지만은 총알은 아닙니다. 다음은 최대한 활용하기위한 몇 가지 팁입니다.

• 올바른 파티션 전략을 선택하십시오 : 파티션을 가장 일반적인 쿼리 패턴으로 정렬하십시오. 날짜별로 자주 쿼리하는 경우 범위 파티셔닝이 가장 좋습니다. 특정 값 세트로 쿼리하는 경우 목록 파티셔닝을 고려하십시오.

• 정기적 인 유지 보수 : 파티션을 최신 상태로 유지하십시오. 정기적으로 새로운 파티션을 추가하고 아카이브를 추가하거나 오래된 것들을 떨어 뜨려 성능을 유지합니다.

• 모니터링 및 분석 : EXPLAIN PARTITIONS 같은 도구를 사용하여 MySQL이 파티션을 사용하는 방법을 확인하십시오. 이것은 전략을 미세 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 과도한 분수를 피하십시오 : 너무 많은 파티션이 오버 헤드 증가로 인해 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 데이터 세트에 대한 올바른 균형을 찾으십시오.

내 경험상, 분할의 진정한 힘은 데이터를 이해하고 사용 방법에서 비롯됩니다. 데이터를 분할하는 것이 아닙니다. 전체 데이터베이스 전략을 최적화하는 것입니다. 시계열 데이터, 지리적 데이터 또는 기타 대형 데이터 세트를 다루 든, 파티셔닝은 무기고의 핵심 도구가 될 수 있습니다.

따라서 다음에 큰 테이블로 씨름 할 때 파티션을 고려하십시오. 데이터베이스를 원활하고 효율적으로 실행하는 데 필요한 솔루션 일 수 있습니다.

위 내용은 MySQL 파티셔닝이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!