一、什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。 mysql 5.1开始支持 数据 表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。 二、为什么要对
一、什么是表分区
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。
如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
二、为什么要对表进行分区
为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率。
分区的一些优点包括:
1)、与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据。
2)、对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有关的分区,很容易地删除那些数据。相反地,在某些情况下,添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区,来很方便地实现。通常和分区有关的其他优点包括下面列出的这些。MySQL分区中的这些功能目前还没有实现,但是在我们的优先级列表中,具有高的优先级;我们希望在5.1的生产版本中,能包括这些功能。
3)、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。因为分区可以在创建了分区表后进行修改,所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时,可以重新组织数据,来提高那些常用查询的效率。
4)、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。这种查询的一个简单例子如 “SELECT salesperson_id, COUNT (orders) as order_total FROM sales GROUP BY salesperson_id;”。通过“并行”,这意味着该查询可以在每个分区上同时进行,最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。
5)、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。
三、分区类型
· 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。
· 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。
· 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。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。
· 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。必须有一列或多列包含整数值。
- 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。
这些区间要连续且不能相互重叠,使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。以下是实例。
Sql代码 ?
- 创建?表?员工?(
- ???id?INT?NOT?NULL,
- ???fname?VARCHAR(30),
- ???lname?VARCHAR(30),
- ???已雇用?日期?不是?NULL?默认?'1970-01-01 ',
- ???分开?日期?NOT?NULL?默认?'9999-12-31 ',
- ???职位代码?INT?NOT?NULL,
- ???store_id?INT?NOT?NULL
- )
- 分区?BY?范围?(store_id)?(
- ???分区?p0?值?小于?大于?(6),
- ???分区?p1?值?小于?大于?(11),
- ???分区?p2?值?小于?大于?(16),
- ???分区?p3?值?小于?大于?(21)
- );
按照这种分区方案,在商店1到5工作的员工相对应的所有行被保存在分区P0中,商店6到10的员工保存在P1中,依次类推。注意,每个分区都是分区按顺序进行定义,从最低到最高。这是 PARTITION BY RANGE 语法的要求;在这一点上,它类似于 C 或 Java 中的“switch … case”语句。
对于包含数据(72, 'Michael', 'Widenius', '1998-06-25', NULL, 13)的一个新行,可以很容易地确定会插入到p2分区中,但是如果增加了一个编号对于第21个的商店,将会上线吗?在这种方案下,由于没有规则把store_id大于20的商店包含在内,服务器将不知道将该行保存在哪里,将会导致错误。要避免出现这种错误,可以通过在 CREATE TABLE 语句中使用一个“包罗万象”的 VALUES LESS THAN 子句,该子句提供给所有大于显式指定的最高值的值:
Sql代码?
- 创建?表?员工?(
- ???id?INT?NOT?NULL,
- ???fname?VARCHAR(30),
- ???lname?VARCHAR(30),
- ???已雇用?日期?不是?NULL?默认?'1970-01-01 ',
- ???分开?日期?NOT?NULL?默认?'9999-12-31 ',
- ???职位代码?INT?NOT?NULL,
- ???store_id?INT?NOT?NULL
- )
- 分区?按?范围?(store_id)?(
- ???分区?p0?值?小于?大于?(6),
- ???分区?p1?值?小于?大于?(11),
- ???分区?p2?值?小于?大于?(16),
- ???分区?p3?值?小于?小于?MAXVALUE
- );
MAXVALUE 表示最大的可能的整数值。现在,store_id 列值大于或等于 16(定义了的最高值)的所有行都将保存在分区 p3 中。在未来的某个时候,当存储数已经增长到25, 30, 或更多 ,可以使用ALTER TABLE语句为商店21-25, 26-30等增加新的分区。
在几乎相同的结构中,你还可以基于员工的工作代码来分割表,以此,基于job_code列值的连续区间。例如——假设2位数字的工作代码用来表示普通(店内的)工人,三个数字代码表示办公室和支持人员,四个数字代码表示仓库,你可以使用下面的语句该创建分区表:
Sql代码?
- 创建?表?员工?(
- ???id?INT?NOT?NULL,
- ???fname?VARCHAR(30),
- ???lname?VARCHAR(30),
- ???已雇用?日期?不是?NULL?默认?'1970-01-01 ',
- ???分开?日期?NOT?NULL?默认?'9999-12-31 ',
- ???职位代码?INT?NOT?NULL,
- ???store_id?INT?NOT?NULL
- )
- 分区?按?范围?(工作代码)?(
- ???分区?p0?值?小于?大于?(100),
- ???分区?p1?值?小于?大于?(1000),
- ???分区?p2?值?小于?大于?(10000)
- );
在这个例子中,店内工人相关的所有行将保存在分区p0中,办公室和支持人员相关的所有行保存在分区p1中,仓库相关的所有行保存在分区p2中。
在 VALUES LESS THAN 子句中使用表达式也是可能的。这里最重要的限制是 MySQL 必须能够计算表达式的返回值作为 LESS THAN (
除了可以根据仓库编号分割表数据之外,你还可以使用一个基于两个DATE(日期)中的一个表达式来分割表数据。例如,假设你想基于每个员工离开公司的年份来分割表,也就是说,YEAR(separated)的值。实现这种分区模式的CREATE TABLE语句的一个例子如下所示:
Sql代码?
- 创建?表?员工?(
- ???id?INT?NOT?NULL,
- ???fname?VARCHAR(30),
- ???lname?VARCHAR(30),
- ???已雇用?日期?不是?NULL?默认?'1970-01-01 ',
- ???分开?日期?NOT?NULL?默认?'9999-12-31 ',
- ???工作代码?INT,
- ???store_id?INT
- )
- 分区?按?范围?(年份(分隔))?(
- ???分区?p0?值?小于?大于?(1991),
- ???分区?p1?值?小于?比?(1996),
- ???分区?p2?值?小于?比?(2001),
- ???分区?p3?值?小于?小于?MAXVALUE
- );
在本方案中,在1991年前雇佣的所有员工的记录保存在分区p0中,1991年到1995年期间雇佣的所有员工的记录保存在分区p1中,1996年到2000年期间雇佣的所有职工的信息保存在分区p2中,2000年后雇佣的所有职工的信息保存在p3中。
RANGE分区在如下场合特别有用:
1)、 当需要删除一个分区上的“旧的”数据时,只删除分区即可。如果你使用上面最近的那个例子给出的分区方案,你只需简单地使用 “ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0;”来删除所有在1991年前就已经停止工作的雇员相对应的所有行。对于有大量行的表,这比运行一个如“DELETE FROM employees WHERE YEAR (separated)
2)、想要使用一个包含有日期或时间值,或包含有从一些其他级数开始增长的值的列。
3)、经常运行直接依赖于用于分割表的列的查询。例如,当执行一个如“SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE YEAR(separated) = 2000 GROUP BY store_id;”这样的查询时,MySQL可以很迅速地确定只有分区p2需要扫描,这是因为余下的分区不可能包含有符合该WHERE子句的任何记录。
注释:这种优化还没有在MySQL 5.1源程序中启用,但是,有关工作正在进行中。
- 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。
LIST分区通过使用“PARTITION BY LIST(expr)”来实现,其中“expr” 是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式,然后通过“VALUES IN (value_list)”的方式来定义每个分区,其中“value_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。
注释:在MySQL 5.1中,当使用LIST分区时,有可能只能匹配整数列表。
Sql代码 ?
- 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,
- ????store_id?INT
- );
假定有20个音像店,分布在4个有经销权的地区,如下表所示:
====================
地区????? 商店ID 号
————————————
北区????? 3, 5, 6, 9, 17
东区????? 1, 2, 10, 11, 19, 20
西区????? 4, 12, 13, 14, 18
中心区?? 7, 8, 15, 16
====================
要按照属于同一个地区商店的行保存在同一个分区中的方式来分割表,可以使用下面的“CREATE TABLE”语句:
Sql代码 ?
- 创建?表?员工?(
- ???id?INT?NOT?NULL,
- ???fname?VARCHAR(30),
- ???lname?VARCHAR(30),
- ???已雇用?日期?不是?NULL?默认?'1970-01-01 ',
- ???分开?日期?NOT?NULL?默认?'9999-12-31 ',
- ???工作代码?INT,
- ???store_id?INT
- )
- 分区?BY?列表(store_id)
- ????分区?pNorth?值?IN?(3,5,6,9,17),
- ????分区?pEast?值?IN?(1,2,10,11,19,20),
- ????分区?pWest?值?IN?(4,12,13,14,18),
- ???分区?pCentral?值?IN?(7,8,15,16)
- );
这使得在表中增加或删除指定地区的员工记录容易起来。例如,假设西区的所有音像店都卖给了其他公司。那么与在西区音像店工作员工相关的所有记录(行) )可以使用查询“ALTER TABLE员工DROP PARTITION pWest;”来进行删除,它与具有同样作用的DELETE(删除)查询“DELETE query DELETE FROM员工WHERE store_id IN (4,12,13,14,18);”比起来,要有效剃除。
【要点】:如果尝试插入列值(或分区表达式的返回值)不在分区值列表中的一行时,那么“INSERT”查询将失败并报错。例如,假设LIST分区的采用上面的方案,下面的方案查询将失败:
Sql代码?
- 插入?进入?员工?价值观(224,?'Linus',?'Torvalds',?'2002-05-01′,?'2004-10-12′,?42,?21);
这是因为“store_id”列值21不能在用于定义分区pNorth、pEast、pWest、或pCentral的值列表中找到。要重点注意的是,LIST没有类似的“VALUES LESS THAN MAXVALUE”这样包含的其他值内置的定义。要匹配的任何值都必须在值列表中找到。
LIST分区除了能和RANGE分区结合起来生成一个复合的子分区,与HASH和KEY分区结合起来生成复合的子分区也是可能的。
- HASH分区
根据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。该函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达。
要使用HASH分区来分割一个表,要在CREATE TABLE语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句,其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以与字段类型为MySQL整型的一列的名称。另外,你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句,其中num是一个非负的整数,它表示表将要被分割成分区的数量。
Sql代码?
- 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,
- ????store_id?INT
- )
- PARTITION?BY?HASH(store_id)
- PARTITIONS?4;
如果没有包括一个PARTITIONS子句,那么分区的数量将默认为1。 例外: 对于NDB Cluster(簇)表,默认的分区数量将与簇数据节点的数量相同,
这种修正可能是考虑任何MAX_ROWS 设置,以便确保所有的行都能合适地插入到分区中。
- LINER HASH
MySQL还支持线性哈希功能,它与常规哈希的区别在于,线性哈希功能使用的一个线性的2的幂(powers-of-two)运算法则,而常规 哈希使用的是求哈希函数值的模数。
线性哈希分区和常规哈希分区在语法上的唯一区别在于,在“PARTITION BY” 子句中添加“LINEAR”关键字。
Sql代码 ?
- 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,
- ????store_id?INT
- )
- PARTITION?BY?LINEAR?HASH(YEAR(hired))
- PARTITIONS?4;
假设一个表达式expr, 当使用线性哈希功能时,记录将要保存到的分区是num 个分区中的分区N,其中N是根据下面的算法得到:
1.??? 找到下一个大于num.的、2的幂,我们把这个值称为V ,它可以通过下面的公式得到:
2.??? V = POWER(2, CEILING(LOG(2, num)))
(例如,假定num是13。那么LOG(2,13)就是3.7004397181411。 CEILING(3.7004397181411)就是4,则V = POWER(2,4), 即等于16)。
3.??? 设置 N = F(column_list) & (V – 1).
4.??? 当 N >= num:
·???????? 设置 V = CEIL(V / 2)
·???????? 设置 N = N & (V – 1)
例如,假设表t1,使用线性哈希分区且有4个分区,是通过下面的语句创建的:
CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE)
PARTITION BY LINEAR HASH( YEAR(col3) )
PARTITIONS 6;
现在假设要插入两行记录到表t1中,其中一条记录col3列值为’2003-04-14’,另一条记录col3列值为’1998-10-19’。第一条记录将要保存到的分区确定如下:
V = POWER(2, CEILING(LOG(2,7))) = 8
N = YEAR(‘2003-04-14′) & (8 – 1)
= 2003 & 7
= 3
(3 >= 6 为假(FALSE): 记录将被保存到#3号分区中)
第二条记录将要保存到的分区序号计算如下:
V = 8
N = YEAR(‘1998-10-19′) & (8-1)
= 1998 & 7
= 6
(6 >= 4 为真(TRUE): 还需要附加的步骤)
N = 6 & CEILING(5 / 2)
= 6 & 3
= 2
(2 >= 4 为假(FALSE): 记录将被保存到#2分区中)
按照线性哈希分区的优点在于增加、删除、合并和拆分分区将变得更加快捷,有利于处理含有极其大量(1000吉)数据的表。它的缺点在于,与使用
常规HASH分区得到的数据分布相比,各个分区间数据的分布不大可能均衡。
- KSY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。必须有一列或多列包含整数值。
Sql代码 ?
- CREATE?TABLE?tk?(
- ????col1?INT?NOT?NULL,
- ????col2?CHAR(5),
- ????col3?DATE
- )
- PARTITION?BY?LINEAR?KEY?(col1)
- PARTITIONS?3;
在KEY分区中使用关键字LINEAR和在HASH分区中使用具有同样的作用,分区的编号是通过2的幂(powers-of-two)算法得到,而不是通过模数算法。
本文出自:http://blog.chedushi.com, 原文地址:http://blog.chedushi.com/archives/9644, 感谢原作者分享。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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