Mysql分区实战
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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Mysql分区实战相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一,什么是数据库分区
前段时间写过一篇关于mysql分表的的文章,下面来说一下什么是数据库分区,以mysql为例。mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三个文件,一个是frm存放表结构的,一个是myd存放表数据的,一个是myi存表索引的。如果一张表的数据量太大的话,那么myd,myi就会变的很大,查找数据就会变的很慢,这个时候我们可以利用mysql的分区功能,在物理上将这一张表对应的三个文件,分割成许多个小块,这样呢,我们查找一条数据时,就不用全部查找了,只要知道这条数据在哪一块,然后在那一块找就行了。如果表的数据太大,可能一个磁盘放不下,这个时候,我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去。
分区的二种方式
1,横向分区
什么是横向分区呢?就是横着来分区了,举例来说明一下,假如有100W条数据,分成十份,前10W条数据放到第一个分区,第二个10W条数据放到第二个分区,依此类推。也就是把表分成了十分,根用merge来分表,有点像哦。取出一条数据的时候,这条数据包含了表结构中的所有字段,也就是说横向分区,并没有改变表的结构。
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)
) ;
二,mysql的分区
我觉着吧,mysql的分区只有一种方式,只不过运用不同的算法,規则将数据分配到不同的区块中而已。
1,mysql5.1及以上支持分区功能
安装安装的时候,我们就可以查看一下
[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,如果发现有上面这个东西,说明他是支持分区的,默认是打开的。如果你已经安装过了mysql的话
mysql> show variables like "%part%";
+-------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
| have_partitioning | YES |
+-------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
查看一下变量,如果支持的话,会有上面的提示的。
2, range分区
按照RANGE分区的表是通过如下一种方式进行分区的,每个分区包含那些分区表达式的值位于一个给定的连续区间内的行
//创建range分区表
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘用户ID‘,
-> `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘名称‘,
-> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT ‘0‘ COMMENT ‘0为男,1为女‘,
-> 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)
//插入一些数据
mysql> INSERT INTO `test`.`user` (`name` ,`sex`)VALUES (‘tank‘, ‘0‘)
-> ,(‘zhang‘,1),(‘ying‘,1),(‘张‘,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
//到存放数据库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
//取出数据
mysql> select count(id) as count from user;
+-------+
| count |
+-------+
| 25 |
+-------+
1 row in set (0.00 sec)
//删除第四个分区
mysql> alter table user drop partition p4;
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
/**存放在分区里面的数据丢失了,第四个分区里面有14条数据,剩下的3个分区
只有11条数据,但是统计出来的文件大小都是4.0K,从这儿我们可以看出分区的
最小区块是4K
*/
mysql> select count(id) as count from user;
+-------+
| count |
+-------+
| 11 |
+-------+
1 row in set (0.00 sec)
//第四个区块已删除
[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
/*可以对现有表进行分区,并且会按規则自动的将表中的数据分配相应的分区
中,这样就比较好了,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) //对15数据进行分区
Records: 15 Duplicates: 0 Warnings: 0
//总共有15条
mysql> select count(*) from aa;
+