深入解析MySQL分区（Partition）功能

Posted 2022-08-30 格格巫 MMQ!!

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深入解析MySQL分区（Partition）功能相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

= 水平分区（根据列属性按行分）=
举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。

水平分区的模式：
Range（范围） – 这种模式允许DBA将数据划分不同范围。例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980’s）的数据，90年代（1990’s）的数据以及任何在2000年（包括2000年）后的数据。
Hash（哈希） – 这种模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如DBA可以建立一个对表主键进行分区的表。
Key（键值） – Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是mysql系统产生的。
List（预定义列表） – 这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA建立了一个横跨三个分区的表，分别根据2004年2005年和2006年值所对应的数据。
Composite（复合模式） - 很神秘吧，哈哈，其实是以上模式的组合使用而已，就不解释了。举例：在初始化已经进行了Range范围分区的表上，我们可以对其中一个分区再进行hash哈希分区。

垂直分区（按列分）：
举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。

分区表和未分区表试验过程
*创建分区表,按日期的年份拆分

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mysql> CREATE TABLE part_tab (
c1 int default NULL,
c2 varchar(30) default NULL,
c3 date default NULL
) engine=myisam
PARTITION BY RANGE (year(c3)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1995),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1997) ,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1999) ,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2000) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2001) ,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2002) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2003) ,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2004) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2010),
PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
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注意最后一行，考虑到可能的最大值

*创建未分区表

mysql> create table no_part_tab (
c1 int(11) default NULL,
c2 varchar(30) default NULL,
c3 date default NULL
) engine=myisam;
*通过存储过程灌入800万条测试数据

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mysql> set sql_mode=‘’; /* 如果创建存储过程失败，则先需设置此变量, bug? /
mysql> delimiter // / 设定语句终结符为 //，因存储过程语句用;结束 */

mysql> CREATE PROCEDURE load_part_tab()
begin
declare v int default 0;
while v < 8000000
do
insert into part_tab
values (v,‘testing partitions’,adddate(‘1995-01-01’,(rand(v)*36520) mod 3652));
set v = v + 1;
end while;
end
//
mysql> delimiter ;
mysql> call load_part_tab();
Query OK, 1 row affected (8 min 17.75 sec)

mysql> insert into no_part_tab select * from part_tab; //将800万数据复制到未分区的表no_part_tab 中

Query OK, 8000000 rows affected (51.59 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

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* 测试SQL性能

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mysql> select count() from part_tab where c3 > date（‘1995-01-01’） and c3 < date（‘1995-12-31’）;
±---------+
| count() |
±---------+
| 795181 |
±---------+
1 row in set (0.55 sec)

mysql> select count() from no_part_tab where c3 > date（‘1995-01-01’） and c3 < date（‘1995-12-31’）;
±---------+
| count() |
±---------+
| 795181 |
±---------+
1 row in set (4.69 sec)
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结果表明分区表比未分区表的执行时间少90%。

通过explain语句来分析执行情况

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mysql > explain select count(*) from no_part_tab where c3 > date(‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1995-12-31’) \\G #结尾的\\G使得mysql的输出改为列模式
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: no_part_tab
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 8000000 #需要查询800万条记录
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select count(*) from part_tab where c3 > date (‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1995-12-31’) \\G

*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part_tab
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 798458 #只需要查询798458条记录
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

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* 试验创建索引后情况

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mysql> create index idx_of_c3 on no_part_tab (c3);
Query OK, 8000000 rows affected (1 min 18.08 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> create index idx_of_c3 on part_tab (c3);
Query OK, 8000000 rows affected (1 min 19.19 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
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创建索引后的数据库文件大小列表：

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2008-05-24 09:23 8,608 no_part_tab.frm
2008-05-24 09:24 255,999,996 no_part_tab.MYD
2008-05-24 09:24 81,611,776 no_part_tab.MYI
2008-05-24 09:25 0 part_tab#P#p0.MYD
2008-05-24 09:26 1,024 part_tab#P#p0.MYI
2008-05-24 09:26 25,550,656 part_tab#P#p1.MYD
2008-05-24 09:26 8,148,992 part_tab#P#p1.MYI
2008-05-24 09:26 25,620,192 part_tab#P#p10.MYD
2008-05-24 09:26 8,170,496 part_tab#P#p10.MYI
2008-05-24 09:25 0 part_tab#P#p11.MYD
2008-05-24 09:26 1,024 part_tab#P#p11.MYI
2008-05-24 09:26 25,656,512 part_tab#P#p2.MYD
2008-05-24 09:26 8,181,760 part_tab#P#p2.MYI
2008-05-24 09:26 25,586,880 part_tab#P#p3.MYD
2008-05-24 09:26 8,160,256 part_tab#P#p3.MYI
2008-05-24 09:26 25,585,696 part_tab#P#p4.MYD
2008-05-24 09:26 8,159,232 part_tab#P#p4.MYI
2008-05-24 09:26 25,585,216 part_tab#P#p5.MYD
2008-05-24 09:26 8,159,232 part_tab#P#p5.MYI
2008-05-24 09:26 25,655,740 part_tab#P#p6.MYD
2008-05-24 09:26 8,181,760 part_tab#P#p6.MYI
2008-05-24 09:26 25,586,528 part_tab#P#p7.MYD
2008-05-24 09:26 8,160,256 part_tab#P#p7.MYI
2008-05-24 09:26 25,586,752 part_tab#P#p8.MYD
2008-05-24 09:26 8,160,256 part_tab#P#p8.MYI
2008-05-24 09:26 25,585,824 part_tab#P#p9.MYD
2008-05-24 09:26 8,159,232 part_tab#P#p9.MYI
2008-05-24 09:25 8,608 part_tab.frm
2008-05-24 09:25 68 part_tab.par
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再次测试SQL性能

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mysql> select count() from no_part_tab where c3 > date (‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1995-12-31’);
±---------+
| count() |
±---------+
| 795181 |
±---------+
1 row in set (2.42 sec) # 为原来4.69 sec 的51%

#重启mysql ( net stop mysql, net start mysql)后，查询时间降为0.89 sec,几乎与分区表相同。

mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date (‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1995-12-31’);

±---------+
| count(*) |
±---------+
| 795181 |
±---------+
1 row in set (0.86 sec)

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更进一步的试验
** 增加日期范围

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mysql> select count() from no_part_tab where c3 > date (‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1997-12-31’);
±---------+
| count() |
±---------+
| 2396524 |
±---------+
1 row in set (5.42 sec)

mysql> select count() from part_tab where c3 > date (‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1997-12-31’);
±---------+
| count() |
±---------+
| 2396524 |
±---------+
1 row in set (2.63 sec)

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** 增加未索引字段查询

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mysql> select count() from no_part_tab where c3 > date (‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1996-12-31’) and c2=‘hello’;
±---------+
| count() |
±---------+
| 0 |
±---------+
1 row in set (11.52 sec)

mysql> select count() from part_tab where c3 > date (‘1995-01-01’) and c3 < date (‘1996-12-31’) and c2=‘hello’;
±---------+
| count() |
±---------+
| 0 |
±---------+
1 row in set (0.75 sec)
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= 初步结论 =
* 分区和未分区占用文件空间大致相同（数据和索引文件）
* 如果查询语句中有未建立索引字段，分区时间远远优于未分区时间
* 如果查询语句中字段建立了索引，分区和未分区的差别缩小，分区略优于未分区。

= 最终结论 =

对于大数据量，建议使用分区功能。
去除不必要的字段
根据手册，增加myisam_max_sort_file_size 会增加分区性能( mysql重建索引时允许使用的临时文件最大大小)

分区命令详解

RANGE 类型
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CREATE TABLE users (
uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’,
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’
)
PARTITION BY RANGE (uid) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
DATA DIRECTORY = ‘/data0/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data1/idx’,

PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
DATA DIRECTORY = ‘/data2/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx’,

PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000)
DATA DIRECTORY = ‘/data4/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx’,

PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE DATA DIRECTORY = ‘/data6/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx’
);
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在这里，将用户表分成4个分区，以每300万条记录为界限，每个分区都有自己独立的数据、索引文件的存放目录，与此同时，这些目录所在的物理磁盘分区可能也都是完全独立的，可以提高磁盘IO吞吐量。
LIST 类型
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CREATE TABLE category (
cid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’
)
PARTITION BY LIST (cid) (
PARTITION p0 VALUES IN (0,4,8,12)
DATA DIRECTORY = ‘/data0/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data1/idx’,

PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13)
DATA DIRECTORY = ‘/data2/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx’,

PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14)
DATA DIRECTORY = ‘/data4/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx’,

PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15)
DATA DIRECTORY = ‘/data6/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx’
);
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分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。
HASH 类型
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CREATE TABLE users (
uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’,
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’
)
PARTITION BY HASH (uid) PARTITIONS 4 (
PARTITION p0
DATA DIRECTORY = ‘/data0/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data1/idx’,

PARTITION p1
DATA DIRECTORY = ‘/data2/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx’,

PARTITION p2
DATA DIRECTORY = ‘/data4/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx’,

PARTITION p3
DATA DIRECTORY = ‘/data6/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx’
);
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KEY 类型
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CREATE TABLE users (
uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’,
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’
)
PARTITION BY KEY (uid) PARTITIONS 4 (
PARTITION p0
DATA DIRECTORY = ‘/data0/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data1/idx’,

PARTITION p1
DATA DIRECTORY = ‘/data2/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data3/idx’,

PARTITION p2
DATA DIRECTORY = ‘/data4/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data5/idx’,

PARTITION p3
DATA DIRECTORY = ‘/data6/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data7/idx’
);
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分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。
子分区
子分区是针对 RANGE/LIST 类型的分区表中每个分区的再次分割。再次分割可以是 HASH/KEY 等类型。

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CREATE TABLE users (
uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’,
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’
)
PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY HASH (uid % 4) SUBPARTITIONS 2(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
DATA DIRECTORY = ‘/data0/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data1/idx’,

 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
 DATA DIRECTORY = '/data2/data'
 INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'

);
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对 RANGE 分区再次进行子分区划分，子分区采用 HASH 类型。
或者

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CREATE TABLE users (
uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’,
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ‘’
)
PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY KEY(uid) SUBPARTITIONS 2(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
DATA DIRECTORY = ‘/data0/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data1/idx’,

 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
 DATA DIRECTORY = '/data2/data'
 INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'

);
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对 RANGE 分区再次进行子分区划分，子分区采用 KEY 类型。

分区管理

删除分区
ALERT TABLE users DROP PARTITION p0; #删除分区 p0
重建分区
RANGE 分区重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6000000)); #将原来的 p0,p1 分区合并起来，放到新的 p0 分区中。
LIST 分区重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES IN(0,1,4,5,8,9,12,13));#将原来的 p0,p1 分区合并起来，放到新的 p0 分区中。
HASH/KEY 分区重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2; #用 REORGANIZE 方式重建分区的数量变成2，在这里数量只能减少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。
新增分区
新增 RANGE 分区
#新增一个RANGE分区
ALTER TABLE category ADD PARTITION (PARTITION p4 VALUES IN (16,17,18,19)
DATA DIRECTORY = ‘/data8/data’
INDEX DIRECTORY = ‘/data9/idx’);
新增 HASH/KEY 分区
ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8; #将分区总数扩展到8个。
给已有的表加上分区
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alter table results partition by RANGE (month(ttime))
(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2) ,
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3) ,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (4) ,
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (5) ,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (6) ,
PARTITION p6 VALUES LESS THAN (7) ,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (8) ,
PARTITION p8 VALUES LESS THAN (9) ,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (10) ,
PARTITION p10 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION p11 VALUES LESS THAN (12),
PARTITION P12 VALUES LESS THAN (13)
);
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默认分区限制分区字段必须是主键（PRIMARY KEY)的一部分，为了去除此限制:
[方法1] 使用ID:

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mysql> ALTER TABLE np_pk
-> PARTITION BY HASH( TO_DAYS(added) )
-> PARTITIONS 4;
#ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table’s partitioning function

mysql> ALTER TABLE np_pk
-> PARTITION BY HASH(id)
-> PARTITIONS 4;
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
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[方法2] 将原有PK去掉生成新PK

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mysql> alter table results drop PRIMARY KEY;
Query OK, 5374850 rows affected (7 min 4.05 sec)
Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> alter table results add PRIMARY KEY(id, ttime);
Query OK, 5374850 rows affected (7 min 4.05 sec)
Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0

以上是关于深入解析MySQL分区（Partition）功能的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

深入解析MySQL分区（Partition）功能

MySQL分区（Partition）功能

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