mysql表的分区格式有:1、RANGE分区是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分区是基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区。
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mysql表的分区格式有:
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:
与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据。
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。
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。
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。
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:
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 (6), partition p1 VALUES LESS THAN (11), partition p2 VALUES LESS THAN (16), partition p3 VALUES LESS THAN (21) );
按照这种分区方案,在商店1到5工作的雇员相对应的所有行被保存在分区P0中,商店6到10的雇员保存在P1中,依次类推。注意,每个分区都是按顺序进行定义,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,可以很容易地确定它将插入到p2分区中,但是如果增加了一个编号为第21的商店,将会发生什么呢?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,服务器将不知道把该行保存在何处,将会导致错误。 要避免这种错误,可以通过在CREATE TABLE语句中使用一个“catchall” VALUES LESS THAN子句,该子句提供给所有大于明确指定的最高值的值:
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 NOT NULL, store_id INT NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (store_id) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16), PARTITION p3 VALUES LESS THAN 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。在将来的某个时候,当商店数已经增长到25, 30, 或更多 ,可以使用ALTER TABLE语句为商店21-25, 26-30,等等增加新的分区。在几乎一样的结构中,你还可以基于雇员的工作代码来分割表,也就是说,基于job_code 列值的连续区间。例如——假定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,四个数字代码表示管理层,你可以使用下面的语句创建该分区表:
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 NOT NULL, store_id INT NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (job_code) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (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,管理层相关的所有行保存在分区p2中。在VALUES LESS THAN 子句中使用一个表达式也是可能的。这里最值得注意的限制是MySQL 必须能够计算表达式的返回值作为LESS THAN (8b383481491e7882009c7f5856aa4cf3= 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。
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