MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)功能的使用教程

更新時(shí)間：2016年05月07日 15:11:35 作者：hudeyong926

這篇文章主要介紹了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)功能的使用教程,文中特別講解了MySQL分表和分區(qū)的區(qū)別以及聯(lián)系,需要的朋友可以參考下

零，什么是數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)
來(lái)說(shuō)一下什么是數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)，以mysql為例。mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是以文件的形勢(shì)存在磁盤(pán)上的，默認(rèn)放在/mysql/data下面（可以通過(guò)my.cnf中的datadir來(lái)查看），一張表主要對(duì)應(yīng)著三個(gè)文件，一個(gè)是frm存放表結(jié)構(gòu)的，一個(gè)是myd存放表數(shù)據(jù)的，一個(gè)是myi存表索引的。如果一張表的數(shù)據(jù)量太大的話，那么myd,myi就會(huì)變的很大，查找數(shù)據(jù)就會(huì)變的很慢，這個(gè)時(shí)候我們可以利用mysql的分區(qū)功能，在物理上將這一張表對(duì)應(yīng)的三個(gè)文件，分割成許多個(gè)小塊，這樣呢，我們查找一條數(shù)據(jù)時(shí)，就不用全部查找了，只要知道這條數(shù)據(jù)在哪一塊，然后在那一塊找就行了。如果表的數(shù)據(jù)太大，可能一個(gè)磁盤(pán)放不下，這個(gè)時(shí)候，我們可以把數(shù)據(jù)分配到不同的磁盤(pán)里面去。

一，橫向分區(qū)
什么是橫向分區(qū)呢？就是橫著來(lái)分區(qū)了，舉例來(lái)說(shuō)明一下，假如有100W條數(shù)據(jù)，分成十份，前10W條數(shù)據(jù)放到第一個(gè)分區(qū)，第二個(gè)10W條數(shù)據(jù)放到第二個(gè)分區(qū)，依此類推。也就是把表分成了十分，根用merge來(lái)分表，有點(diǎn)像哦。取出一條數(shù)據(jù)的時(shí)候，這條數(shù)據(jù)包含了表結(jié)構(gòu)中的所有字段，也就是說(shuō)橫向分區(qū)，并沒(méi)有改變表的結(jié)構(gòu)。

ALTER TABLE `yl_hospital_url` PARTITION BY RANGE(ID) ( 
PARTITION `p0` VALUES LESS THAN (100000) ,  
PARTITION `p1` VALUES LESS THAN (200000) ,  
PARTITION `p2` VALUES LESS THAN (300000) ,  
PARTITION `p3` VALUES LESS THAN (400000) ,  
PARTITION `p4` VALUES LESS THAN (500000) ,  
PARTITION `p5` VALUES LESS THAN (600000) ,  
PARTITION `p6` VALUES LESS THAN (700000) , 
PARTITION `p6` VALUES LESS THAN (700000) ,  
PARTITION `p7` VALUES LESS THAN (MAXVALUE)  
) ;

分區(qū)前查詢速度

201657150301061.jpg (600×170)

分區(qū)前查詢速度

201657150325809.jpg (465×146)

二，mysql的分區(qū)
我覺(jué)著吧，mysql的分區(qū)只有一種方式，只不過(guò)運(yùn)用不同的算法，規(guī)則將數(shù)據(jù)分配到不同的區(qū)塊中而已。
1，mysql5.1及以上支持分區(qū)功能
安裝安裝的時(shí)候，我們就可以查看一下

[root@BlackGhost mysql-5.1.50]# ./configure --help |grep -A 3 Partition 
 === Partition Support === 
 Plugin Name:   partition 
 Description:   MySQL Partitioning Support 
 Supports build:  static 
 Configurations:  max, max-no-ndb

查看一下，如果發(fā)現(xiàn)有上面這個(gè)東西，說(shuō)明他是支持分區(qū)的，默認(rèn)是打開(kāi)的。如果你已經(jīng)安裝過(guò)了mysql的話

mysql> show variables like "%part%"; 
+-------------------+-------+ 
| Variable_name   | Value | 
+-------------------+-------+ 
| have_partitioning | YES  | 
+-------------------+-------+ 
1 row in set (0.00 sec)

查看一下變量，如果支持的話，會(huì)有上面的提示的。

2，range分區(qū)
按照RANGE分區(qū)的表是通過(guò)如下一種方式進(jìn)行分區(qū)的，每個(gè)分區(qū)包含那些分區(qū)表達(dá)式的值位于一個(gè)給定的連續(xù)區(qū)間內(nèi)的行

創(chuàng)建range分區(qū)表

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用戶ID', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名稱', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0為男，1為女', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY RANGE (id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3), 
 ->   PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6), 
 ->   PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9), 
 ->   PARTITION p3 VALUES LESS THAN (12), 
 ->   PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
 -> ); 
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

插入一些數(shù)據(jù)

mysql> INSERT INTO `test`.`user` (`name` ,`sex`)VALUES ('tank', '0') 
 -> ,('zhang',1),('ying',1),('張',1),('映',0),('test1',1),('tank2',1) 
 -> ,('tank1',1),('test2',1),('test3',1),('test4',1),('test5',1),('tank3',1) 
 -> ,('tank4',1),('tank5',1),('tank6',1),('tank7',1),('tank8',1),('tank9',1) 
 -> ,('tank10',1),('tank11',1),('tank12',1),('tank13',1),('tank21',1),('tank42',1); 
Query OK, 25 rows affected (0.05 sec) 
Records: 25 Duplicates: 0 Warnings: 0

到存放數(shù)據(jù)庫(kù)表文件的地方看一下，my.cnf里面有配置，datadir后面就是

[root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 
4.0K  user#P#p0.MYD 
4.0K  user#P#p0.MYI 
4.0K  user#P#p1.MYD 
4.0K  user#P#p1.MYI 
4.0K  user#P#p2.MYD 
4.0K  user#P#p2.MYI 
4.0K  user#P#p3.MYD 
4.0K  user#P#p3.MYI 
4.0K  user#P#p4.MYD 
4.0K  user#P#p4.MYI 
12K  user.frm 
4.0K  user.par

取出數(shù)據(jù)

mysql> select count(id) as count from user; 
+-------+ 
| count | 
+-------+ 
|  25 | 
+-------+ 
1 row in set (0.00 sec)

刪除第四個(gè)分區(qū)

mysql> alter table user drop partition p4; 
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

/**存放在分區(qū)里面的數(shù)據(jù)丟失了，第四個(gè)分區(qū)里面有14條數(shù)據(jù)，剩下的3個(gè)分區(qū) 
只有11條數(shù)據(jù)，但是統(tǒng)計(jì)出來(lái)的文件大小都是4.0K，從這兒我們可以看出分區(qū)的 
最小區(qū)塊是4K 
*/ 
mysql> select count(id) as count from user; 
+-------+ 
| count | 
+-------+ 
|  11 | 
+-------+ 
1 row in set (0.00 sec)

第四個(gè)區(qū)塊已刪除

[root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 
4.0K  user#P#p0.MYD 
4.0K  user#P#p0.MYI 
4.0K  user#P#p1.MYD 
4.0K  user#P#p1.MYI 
4.0K  user#P#p2.MYD 
4.0K  user#P#p2.MYI 
4.0K  user#P#p3.MYD 
4.0K  user#P#p3.MYI 
12K  user.frm 
4.0K  user.par

/*可以對(duì)現(xiàn)有表進(jìn)行分區(qū),并且會(huì)按規(guī)則自動(dòng)的將表中的數(shù)據(jù)分配相應(yīng)的分區(qū) 
中，這樣就比較好了，可以省去很多事情，看下面的操作*/ 
mysql> alter table aa partition by RANGE(id) 
 -> (PARTITION p1 VALUES less than (1), 
 -> PARTITION p2 VALUES less than (5), 
 -> PARTITION p3 VALUES less than MAXVALUE); 
Query OK, 15 rows affected (0.21 sec)  //對(duì)15數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū) 
Records: 15 Duplicates: 0 Warnings: 0

總共有15條

mysql> select count(*) from aa; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
|    15 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec)

刪除一個(gè)分區(qū)

mysql> alter table aa drop partition p2; 
Query OK, 0 rows affected (0.30 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

只有11條了，說(shuō)明對(duì)現(xiàn)有的表分區(qū)成功了

mysql> select count(*) from aa; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
|    11 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec)

3，list分區(qū)
LIST分區(qū)中每個(gè)分區(qū)的定義和選擇是基于某列的值從屬于一個(gè)值列表集中的一個(gè)值，而RANGE分區(qū)是從屬于一個(gè)連續(xù)區(qū)間值的集合。

//這種方式失敗 
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用戶ID', 
 ->  `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名稱', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0為男，1為女', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY LIST (province_id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5,6,7,8), 
 ->   PARTITION p1 VALUES IN (9,10,11,12,16,21), 
 ->   PARTITION p2 VALUES IN (13,14,15,19), 
 ->   PARTITION p3 VALUES IN (17,18,20,22,23,24) 
 -> ); 
ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function

//這種方式成功 
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用戶ID', 
 ->  `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', 
 ->  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名稱', 
 ->  `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0為男，1為女' 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 
 -> PARTITION BY LIST (province_id) ( 
 ->   PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5,6,7,8), 
 ->   PARTITION p1 VALUES IN (9,10,11,12,16,21), 
 ->   PARTITION p2 VALUES IN (13,14,15,19), 
 ->   PARTITION p3 VALUES IN (17,18,20,22,23,24) 
 -> ); 
Query OK, 0 rows affected (0.33 sec)

上面的這個(gè)創(chuàng)建list分區(qū)時(shí)，如果有主銉的話，分區(qū)時(shí)主鍵必須在其中，不然就會(huì)報(bào)錯(cuò)。如果我不用主鍵，分區(qū)就創(chuàng)建成功了，一般情況下，一個(gè)張表肯定會(huì)有一個(gè)主鍵，這算是一個(gè)分區(qū)的局限性吧。
如果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，請(qǐng)參考range分區(qū)的測(cè)試來(lái)操作

4，hash分區(qū)
HASH分區(qū)主要用來(lái)確保數(shù)據(jù)在預(yù)先確定數(shù)目的分區(qū)中平均分布，你所要做的只是基于將要被哈希的列值指定一個(gè)列值或表達(dá)式，以及指定被分區(qū)的表將要被分割成的分區(qū)數(shù)量。

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hash_part` ( 
 ->  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '評(píng)論ID', 
 ->  `comment` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '評(píng)論', 
 ->  `ip` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '來(lái)源IP', 
 ->  PRIMARY KEY (`id`) 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 
 -> PARTITION BY HASH(id) 
 -> PARTITIONS 3; 
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

測(cè)試請(qǐng)參考range分區(qū)的操作

5，key分區(qū)
按照KEY進(jìn)行分區(qū)類似于按照HASH分區(qū)，除了HASH分區(qū)使用的用戶定義的表達(dá)式，而KEY分區(qū)的哈希函數(shù)是由MySQL 服務(wù)器提供。

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `key_part` ( 
 ->  `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新聞ID', 
 ->  `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新聞內(nèi)容', 
 ->  `u_id` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '來(lái)源IP', 
 ->  `create_time` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '時(shí)間' 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 
 -> PARTITION BY LINEAR HASH(YEAR(create_time)) 
 -> PARTITIONS 3; 
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

測(cè)試請(qǐng)參考range分區(qū)的操作

6，子分區(qū)
子分區(qū)是分區(qū)表中每個(gè)分區(qū)的再次分割，子分區(qū)既可以使用HASH希分區(qū)，也可以使用KEY分區(qū)。這也被稱為復(fù)合分區(qū)（composite partitioning ）。
1，如果一個(gè)分區(qū)中創(chuàng)建了子分區(qū)，其他分區(qū)也要有子分區(qū)
2，如果創(chuàng)建了了分區(qū)，每個(gè)分區(qū)中的子分區(qū)數(shù)必有相同
3，同一分區(qū)內(nèi)的子分區(qū)，名字不相同，不同分區(qū)內(nèi)的子分區(qū)名子可以相同（5.1.50不適用）

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `sub_part` ( 
 ->  `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新聞ID', 
 ->  `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新聞內(nèi)容', 
 ->  `u_id` int(11) NOT NULL DEFAULT 0s COMMENT '來(lái)源IP', 
 ->  `create_time` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '時(shí)間' 
 -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 
 -> PARTITION BY RANGE(YEAR(create_time)) 
 -> SUBPARTITION BY HASH(TO_DAYS(create_time))( 
 -> PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990)(SUBPARTITION s0,SUBPARTITION s1,SUBPARTITION s2), 
 -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000)(SUBPARTITION s3,SUBPARTITION s4,SUBPARTITION good), 
 -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE(SUBPARTITION tank0,SUBPARTITION tank1,SUBPARTITION tank3) 
 -> ); 
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

官方網(wǎng)站說(shuō)不同分區(qū)內(nèi)的子分區(qū)可以有相同的名字，但是mysql5.1.50卻不行會(huì)提示以下錯(cuò)誤
ERROR 1517 (HY000): Duplicate partition name s1
7，Columns分區(qū)
Columns分區(qū)是在MySQL 5.5引入的分區(qū)類型，引入Columns分區(qū)解決了MySQL 5.5版本之前RANGE分區(qū)和LIST分區(qū)只支持整數(shù)分區(qū)，從而導(dǎo)致需要額外的函數(shù)計(jì)算得到整數(shù)或者通過(guò)額外的轉(zhuǎn)換表來(lái)轉(zhuǎn)換為整數(shù)再分區(qū)的問(wèn)題。 Columns分區(qū)可以細(xì)分為RANGE Columns分區(qū)和LIST Columns分區(qū)，RANGE Columns分區(qū)和LIST Columns分區(qū)都支持整數(shù)、日期時(shí)間、字符串三大數(shù)據(jù)類型。
應(yīng)用場(chǎng)景：
商品銷售的日?qǐng)?bào)表，年報(bào)表等
每天分一張表,表名用年月日每張表分24個(gè)分區(qū)，每個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)分1個(gè)區(qū).

CREATE TABLE `year_log` ( 
 `id` int(11) DEFAULT NULL, 
 `money` int(11) unsigned NOT NULL, 
 `date` datetime DEFAULT NULL 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 
PARTITION BY RANGE (year(date)) 
( 
PARTITION p2007 VALUES LESS THAN (2008), 
PARTITION p2008 VALUES LESS THAN (2009), 
PARTITION p2009 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
); 
 
CREATE TABLE `daily_log` ( 
`id` int(11) NOT NULL, 
`sid` char(36) NOT NULL, 
`sname` char(20) DEFAULT NULL, 
`date` datetime NOT NULL, 
PRIMARY KEY (`id`,`date`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 
PARTITION BY RANGE COLUMNS(`date`) 
(PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2000-01-02'), 
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2000-01-03'), 
PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2000-01-04'), 
PARTITION p4 VALUES LESS THAN ('2000-01-05'), 
PARTITION p5 VALUES LESS THAN ('2000-01-06'), 
PARTITION p6 VALUES LESS THAN ('2000-01-07'), 
PARTITION p7 VALUES LESS THAN ('2000-01-08'), 
PARTITION p367 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));

三，分區(qū)管理
1，刪除分區(qū)

mysql> alter table user drop partition p4;

2，新增分區(qū)

range添加新分區(qū) 
mysql> alter table user add partition(partition p4 values less than MAXVALUE); 
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

list添加新分區(qū)
mysql> alter table list_part add partition(partition p4 values in (25,26,28));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

hash重新分區(qū)

mysql> alter table hash_part add partition partitions 4; 
Query OK, 0 rows affected (0.12 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

key重新分區(qū)

mysql> alter table key_part add partition partitions 4; 
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)  //有數(shù)據(jù)也會(huì)被重新分配 
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

子分區(qū)添加新分區(qū)，雖然我沒(méi)有指定子分區(qū)，但是系統(tǒng)會(huì)給子分區(qū)命名的

mysql> alter table sub1_part add partition(partition p3 values less than MAXVALUE); 
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> show create table sub1_part\G; 
*************************** 1. row *************************** 
 Table: sub1_part 
Create Table: CREATE TABLE `sub1_part` ( 
 `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新聞ID', 
 `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新聞內(nèi)容', 
 `u_id` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '來(lái)源IP', 
 `create_time` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00' COMMENT '時(shí)間' 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 
!50100 PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)) 
SUBPARTITION BY HASH (TO_DAYS(create_time)) 
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) 
 (SUBPARTITION s0 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION s1 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION s2 ENGINE = InnoDB), 
 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) 
 (SUBPARTITION s3 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION s4 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION good ENGINE = InnoDB), 
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3000) 
 (SUBPARTITION tank0 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION tank1 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION tank3 ENGINE = InnoDB), 
 PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
 (SUBPARTITION p3sp0 ENGINE = InnoDB,  //子分區(qū)的名子是自動(dòng)生成的 
 SUBPARTITION p3sp1 ENGINE = InnoDB, 
 SUBPARTITION p3sp2 ENGINE = InnoDB)) 
1 row in set (0.00 sec)

3，重新分區(qū)

range重新分區(qū)

mysql> ALTER TABLE user REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN MAXVALUE); 
Query OK, 11 rows affected (0.08 sec) 
Records: 11 Duplicates: 0 Warnings: 0

list重新分區(qū)

mysql> ALTER TABLE list_part REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES in (1,2,3,4,5)); 
Query OK, 0 rows affected (0.28 sec) 
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

hash和key分區(qū)不能用REORGANIZE，官方網(wǎng)站說(shuō)的很清楚

mysql> ALTER TABLE key_part REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 9; 
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'PARTITION 9' at line 1

四，分區(qū)優(yōu)點(diǎn)
1，分區(qū)可以分在多個(gè)磁盤(pán)，存儲(chǔ)更大一點(diǎn)
2，根據(jù)查找條件，也就是where后面的條件，查找只查找相應(yīng)的分區(qū)不用全部查找了
3，進(jìn)行大數(shù)據(jù)搜索時(shí)可以進(jìn)行并行處理。
4，跨多個(gè)磁盤(pán)來(lái)分散數(shù)據(jù)查詢，來(lái)獲得更大的查詢吞吐量

MySQL分表、分區(qū)的區(qū)別和聯(lián)系

一，什么是MySQL分表，分區(qū)
什么是分表，從表面意思上看呢，就是把一張表分成N多個(gè)小表
什么是分區(qū)，分區(qū)呢就是把一張表的數(shù)據(jù)分成N多個(gè)區(qū)塊，這些區(qū)塊可以在同一個(gè)磁盤(pán)上，也可以在不同的磁盤(pán)上，具體請(qǐng)參考mysql分區(qū)功能詳細(xì)介紹，以及實(shí)例

二，mysql分表和分區(qū)有什么區(qū)別呢
1，實(shí)現(xiàn)方式上
a），mysql的分表是真正的分表，一張表分成很多表后，每一個(gè)小表都是完正的一張表，都對(duì)應(yīng)三個(gè)文件，一個(gè).MYD數(shù)據(jù)文件，.MYI索引文件，.frm表結(jié)構(gòu)文件。

[root@BlackGhost test]# ls |grep user  
alluser.MRG  
alluser.frm  
user1.MYD  
user1.MYI  
user1.frm  
user2.MYD  
user2.MYI  
user2.frm

簡(jiǎn)單說(shuō)明一下，上面的分表呢是利用了merge存儲(chǔ)引擎（分表的一種），alluser是總表，下面有二個(gè)分表，user1，user2。他們二個(gè)都是獨(dú) 立的表，取數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們可以通過(guò)總表來(lái)取。這里總表是沒(méi)有.MYD,.MYI這二個(gè)文件的，也就是說(shuō)，總表他不是一張表，沒(méi)有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)都放在分表里面。我們來(lái)看看.MRG到底是什么東西

[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more  
user1  
user2  
#INSERT_METHOD=LAST

從上面我們可以看出，alluser.MRG里面就存了一些分表的關(guān)系，以及插入數(shù)據(jù)的方式?？梢园芽偙砝斫獬梢粋€(gè)外殼，或者是聯(lián)接池。
b），分區(qū)不一樣，一張大表進(jìn)行分區(qū)后，他還是一張表，不會(huì)變成二張表，但是他存放數(shù)據(jù)的區(qū)塊變多了。

[root@BlackGhost test]# ls |grep aa  
aa#P#p1.MYD  
aa#P#p1.MYI  
aa#P#p3.MYD  
aa#P#p3.MYI  
aa.frm  
aa.par

從上面我們可以看出，aa這張表，分為二個(gè)區(qū)，p1和p3，本來(lái)是三個(gè)區(qū)，被我刪了一個(gè)區(qū)。我們都知道一張表對(duì)應(yīng)三個(gè)文件.MYD,.MYI,.frm。分區(qū)呢根據(jù)一定的規(guī)則把數(shù)據(jù)文件和索引文件進(jìn)行了分割，還多出了一個(gè).par文件，打開(kāi).par文件后你可以看出他記錄了，這張表的分區(qū)信息，根分表中的.MRG有點(diǎn)像。分區(qū)后，還是一張，而不是多張表。

2，數(shù)據(jù)處理上
a），分表后，數(shù)據(jù)都是存放在分表里，總表只是一個(gè)外殼，存取數(shù)據(jù)發(fā)生在一個(gè)一個(gè)的分表里面?？聪旅娴睦樱?br /> select * from alluser where id='12'表面上看，是對(duì)表alluser進(jìn)行操作的，其實(shí)不是的。是對(duì)alluser里面的分表進(jìn)行了操作。
b），分區(qū)呢，不存在分表的概念，分區(qū)只不過(guò)把存放數(shù)據(jù)的文件分成了許多小塊，分區(qū)后的表呢，還是一張表。數(shù)據(jù)處理還是由自己來(lái)完成。

3，提高性能上
a）分表后，單表的并發(fā)能力提高了，磁盤(pán)I/O性能也提高了。并發(fā)能力為什么提高了呢，因?yàn)椴閷ひ淮嗡ǖ臅r(shí)間變短了，如果出現(xiàn)高并發(fā)的話，總表可以根據(jù)不同的查詢，將并發(fā)壓力分到不同的小表里面。磁盤(pán)I/O性能怎么搞高了呢，本來(lái)一個(gè)非常大的.MYD文件現(xiàn)在也分?jǐn)偟礁鱾€(gè)小表的.MYD中去了。
b）mysql提出了分區(qū)的概念，我覺(jué)得就想突破磁盤(pán)I/O瓶頸，想提高磁盤(pán)的讀寫(xiě)能力，來(lái)增加mysql性能。eg:百萬(wàn)行的表劃分為10個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)就包含十萬(wàn)行數(shù)據(jù)，那么查詢分區(qū)需要的時(shí)間僅僅是全表掃描的十分之一了，很明顯的對(duì)比。同時(shí)對(duì)十萬(wàn)行的表建立索引的速度也會(huì)比百萬(wàn)行的快得多得多。如果你能把這些分區(qū)建立在不同的磁盤(pán)上，這時(shí)候的I/O讀寫(xiě)速度就“不堪設(shè)想”了（沒(méi)用錯(cuò)詞，真的太快了，理論上100倍的速度提升啊，這是多么快的響應(yīng)速度啊，所以有點(diǎn)不堪設(shè)想了）
在這一點(diǎn)上，分區(qū)和分表的測(cè)重點(diǎn)不同，分表重點(diǎn)是存取數(shù)據(jù)時(shí)，如何提高mysql并發(fā)能力上；而分區(qū)呢，如何突破磁盤(pán)的讀寫(xiě)能力，從而達(dá)到提高mysql性能的目的。

4），實(shí)現(xiàn)的難易度上
a），分表的方法有很多，用merge來(lái)分表，是最簡(jiǎn)單的一種方式。這種方式根分區(qū)難易度差不多，并且對(duì)程序代碼來(lái)說(shuō)可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分區(qū)麻煩了。
b），分區(qū)實(shí)現(xiàn)是比較簡(jiǎn)單的，建立分區(qū)表，根建平常的表沒(méi)什么區(qū)別，并且對(duì)開(kāi)代碼端來(lái)說(shuō)是透明的。

三，mysql分表和分區(qū)有什么聯(lián)系呢
1，都能提高mysql的性高，在高并發(fā)狀態(tài)下都有一個(gè)良好的表面。
2，分表和分區(qū)不矛盾，可以相互配合的，對(duì)于那些大訪問(wèn)量，并且表數(shù)據(jù)比較多的表，我們可以采取分表和分區(qū)結(jié)合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區(qū)配合的話，可以用其他的分表試），訪問(wèn)量不大，但是表數(shù)據(jù)很多的表，我們可以采取分區(qū)的方式等。

您可能感興趣的文章: