MySQL优化：分区

Posted 2020-11-26 不要挡着我晒太阳

分区：

分区也是mysql优化中的一个重要方式

将一个表中的数据和索引，分散到不同的文件中进行存储

通常情况下，一个表，对应一组数据和索引文件，一个表的数据和索引集中存储在这组文件中

 当一个表出现了大量的记录时，可以将其分布到不同的数据和索引文件中进行存储

Innodb来说，一个表对应多个ibd文件

MyISAM来说，一个表对应多个myi,myd文件

 

分布之后，每个文件中包含的记录数量显著减少，保证单独文件的执行效率

 

最常用的分区语法是：使用ID，将数据分布到多个分区中

在设计表的时候使用partition选项完成分区，需要提供分区算法和算法参数，完成分区操作

create table [table-name](
id int unsigned auto_increment primary key,
subject varchar(255),
content text
)charset utf8 engine innodb
partition by hash(id) partitions 10
;

正常的建表语句，最后一行表示利用ID字段，使用HASH算法，将数据分布到十个分区内

建表成功之后，可以发现数据库中虽然只是一张表，但是文件夹中会有十个ibd文件，一个frm文件（结构文件）和一个par文件（分区结构文件）

 

分区成功后：客户端和以前没有任何区别，只是服务器端将数据分散到了不同的分区中存储

当前例子，使用HASH算法，利用ID值求余的算法，通过余数将记录分布到某个分区中

HASH(ID)算法，逻辑上表示将记录均匀地分布到不同的区域中，该算法也是使用最广最常用的算法

适用于数据量很大但是没有明显的逻辑区分时，使用该算法

 

MySQL提供了四种分区算法：HASH算法，KEY算法，RANGE算法，LIST算法

HASH算法：

上文讲了，使用一个整数的值，将记录分布到分区中，采用求余方案；

（哈希是一类算法，使用某个输入可以得到某个特定的输出，相同输入那么输出也相同）

 

KEY算法：

和HASH算法很像，是一个更加通用的HASH算法

HASH中只能对整数求余运算，而KEY算法可以使用非整型字段，输入数据不一定是整数

我们进行分区的时候，可以不采用KEY(ID)，而使用字符串KEY(username)

注意：分区要求必须是主键的一部分，这里需要primary key(id,username)，分区字段一定是强检索字段

 

RANGE算法：

一种条件分区算法，将数据使用某种条件分散到不同的区中

范围条件算法，主要使用小于来实现条件

使用示例：利用文章的发布时间，将文章分布到不同的区域中：

create table articles(
id ...
subject ...
content ...
pubtime int,
primary key (id,pubtime)
)charset=utf8 engine=innodb
partition by range(pubtime) (
partition p201710 values less than (1509465599),
partition p201711 values less than (1512057599),
partition p201712 values less than (1514735999)
);

分为10月11月12月三个月，后边的数字是时间戳，p201710是自己进行命名的

 

LIST算法：

 一种条件分区，条件使用IN

使用示例：文章状态，1代表正在写，2代表已保存，3代表发布

create table articles(
id ...
subject ...
content ...
pubtime int,
status tinyint,
primary key (id,status)
)charset=utf8 engine=innodb
partition by list(status) (
partition writing values in (1,2),
partition published values in (3)
);

那么这里就将文章分为已发布和未发布两个分区

 

分区的管理语法：

对于LIST和RANGE可以删除和新增分区：

添加分区

alter table articles add partition(
partition p201801 values less than (1517414400),
partition p201802 values less than (1519833600)
);

删除分区，删除分区后，分区的数据也会随之删除，不可恢复

alter table articles drop partition p201710;

 

对于HASH和KEY可以修改分区的数量：

在原有的基础上再加四个分区，数据不丢失

alter table artiles add partiotion partitions 4;

合并为六个分区（注意语法中没有partitions，而且数据不会丢失）

alter table articles coalesce partition 6;

加入和合并分区由于要保证数据不丢失，所以效率较低，时间较长

 

总结：

（1）分区是在客户端程序不变的情况下，将服务器端数据分布到不同的物理文件中

（2）当数据表中数据量很大的时候，分区可以提升效率，只有检索字段为分区字段的时候，分区效率才会比较明显

（3）可以将分区文件部署到不同的磁盘上，充分利用磁盘的性能