Mysql数据库表分区深入详解

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: 0、mysql数据库分区的由来?1)传统不分区数据库痛点

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。


[root@laoyang test]# ls -al

总用量 1811444

drwx------ 2 mysql mysql 4096 10月 17 15:12 .

drwxr-xr-x 4 mysql mysql 4096 10月 17 14:37 ..

-rw-rw---- 1 mysql mysql 8962 10月 10 17:45 bz_info.frm

-rw-rw---- 1 mysql mysql 347727032 10月 17 15:16 bz_info.MYD

-rw-rw---- 1 mysql mysql 56341504 10月 17 15:16 bz_info.MYI

-rw-rw---- 1 mysql mysql 8962 10月 10 17:44 dz_info.frm

-rw-rw---- 1 mysql mysql 418645764 10月 17 15:15 dz_info.MYD

-rw-rw---- 1 mysql mysql 81381376 10月 17 15:15 dz_info.MYI

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2)数据库分区处理

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。


表分区是Mysql被Oracle收购后推出的一个新特性。


一、表分区通俗解释

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。


2.1 表分区要解决的问题:

当表非常大,或者表中有大量的历史记录,而“热数据”却位于表的末尾。如日志系统、新闻。。此时就可以考虑分区表。【注:此处也可以使用分表,但是会增加业务的复杂性。】


2.2 表分区有如下优点:

1)与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据。

2)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。

同样的,你可以很快的通过删除分区来移除旧数据。你还可以优化、检查、修复个别分区。

3)一些查询可以得到极大的优化。 可以把一些归类的数据放在一个分区中,可以减少服务器检查数据的数量加快查询。

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。

PS: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。

4)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。

5)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、mysql分区类型

根据所使用的不同分区规则可以分成几大分区类型。image.png

3.1 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。

举例:


create table foo_range (

id int not null auto_increment,

created DATETIME,

primary key (id, created)

) engine = innodb partition by range (TO_DAYS(created))(

PARTITION foo_1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2016-10-18')),

PARTITION foo_2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2017-01-01'))

);


//新增一个分区

ALTER TABLE foo_range ADD PARTITION(

PARTITION foo_3 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2017-10-18'))

);


//插入数据

insert into `foo_range` (`id`, `created`) values (1, '2016-10-17'),(2, '2016-10-20'),(3, '2016-1-25');


//查询

explain partitions select * from foo_range where created = '2016-10-20';


//查询结果:

mysql> explain partitions select * from foo_range where created = '2016-10-20';

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+

| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+

| 1 | SIMPLE | foo_range | foo_2 | index | NULL | PRIMARY | 12 | NULL | 2 | Using where; Using index |

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+

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3.2 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。


create table foo_list

(empno varchar(20) not null ,

empname varchar(20),

deptno int,

birthdate date not null,

salary int

)

partition by list(deptno)

(

partition p1 values in (10),

partition p2 values in (20),

partition p3 values in (30)

);

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以上显示,以部门号为分区依据,每个部门一个分区。


3.3 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。

HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。在RANGE和LIST分区中,必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪个分区中。

在HASH分区中,MySQL 自动完成这些工作,你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式,以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。


create table foo_hash

(empno varchar(20) not null ,

empname varchar(20),

deptno int,

birthdate date not null,

salary int

)

partition by hash(year(birthdate))

partitions 4;

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以上创建了4个分区。


3.4 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。


create table foo_key


(empno varchar(20) not null ,


empname varchar(20),


deptno int,


birthdate date not null,


salary int


)


partition by key(birthdate)


partitions 4;

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3.5 复合分区:

基于RANGE/LIST 类型的分区表中每个分区的再次分割。子分区可以是 HASH/KEY 等类型。


四、常见分区操作image.png

修改已有表举例:

ALTER TABLE bj_info

PARTITION BY RANGE(id) PARTITIONS 14(

PARTITION part_00yntai VALUES LESS THAN (610001),

PARTITION part_01shxia VALUES LESS THAN (1220001),

PARTITION part_02zhfu VALUES LESS THAN (1830001),

PARTITION part_03fuhan VALUES LESS THAN (2440001),

PARTITION part_04mping VALUES LESS THAN (3660001),

PARTITION part_06chngdao VALUES LESS THAN (4270001),

PARTITION part_07lonkou VALUES LESS THAN (4880001),

PARTITION part_08layang VALUES LESS THAN (5490001),

PARTITION part_09laihou VALUES LESS THAN (6100001),

PARTITION part_10peglai VALUES LESS THAN (6710001),

PARTITION part_11zhoyuan VALUES LESS THAN (7320001),

PARTITION part_12qixa VALUES LESS THAN (7930001),

PARTITION part_13haiyng VALUES LESS THAN (8540000),

PARTITION part_05laisan VALUES LESS THAN MAXVALUE

);

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五、获取分区表信息的方法

5.1 show create table 表名

可以查看创建分区表的create语句

举例:


mysql> show create table foo_list;

+----------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| Table | Create Table |

+----------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| foo_list | CREATE TABLE `foo_list` (

 `empno` varchar(20) NOT NULL,

 `empname` varchar(20) DEFAULT NULL,

 `deptno` int(11) DEFAULT NULL,

 `birthdate` date NOT NULL,

 `salary` int(11) DEFAULT NULL

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

/*!50100 PARTITION BY LIST (deptno)

(PARTITION p1 VALUES IN (10) ENGINE = MyISAM,

PARTITION p2 VALUES IN (20) ENGINE = MyISAM,

PARTITION p3 VALUES IN (30) ENGINE = MyISAM) */ |

+----------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.01 sec)

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5. 2 show table status

可以查看表是不是分区表

举例:

SHOW TABLE STATUS LIKE ‘foo_range’;

结果如红色部分所示:



5.3 查看information_schema.partitions表

如下命令可以查看表具有哪几个分区、分区的方法、分区中数据的记录数等信息


mysql> select

 -> partition_name part,

 -> partition_expression expr,

 -> partition_description descr,

 -> table_rows

 -> from information_schema.partitions where

 -> table_schema = schema()

 -> and table_name='foo_range';

+-------+------------------+--------+------------+

| part | expr | descr | table_rows |

+-------+------------------+--------+------------+

| foo_1 | TO_DAYS(created) | 736620 | 2 |

| foo_2 | TO_DAYS(created) | 736695 | 1 |

| foo_3 | TO_DAYS(created) | 736985 | 0 |

+-------+------------------+--------+------------+

3 rows in set (0.00 sec)

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5.4 explain partitions select语句

通过此语句来显示扫描哪些分区,及他们是如何使用的.

举例如下:


mysql> explain partitions select * from foo_range;

+----+-------------+-----------+-------------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-----------+-------------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

| 1 | SIMPLE | foo_range | foo_1,foo_2,foo_3 | index | NULL | PRIMARY | 12 | NULL | 4 | Using index |

+----+-------------+-----------+-------------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)

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六、性能对比(分区表和非分区表)

步骤一:创建两张表: part_tab(分区表),no_part_tab(普通表)

CREATE TABLE part_tab

(c1 int default NULL, c2 varchar(30) default NULL, c3 date not null)

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) );


CREATE TABLE no_part_tab(c1 int default NULL, c2 varchar(30) default NULL, c3 date not null);

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步骤二:创建存储过程。

CREATE PROCEDURE load_part_tab()

 begin

 declare v int default 0;

 while v < 8000000

 do

 insert into part_tab

 values (v,'testingpartitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520)mod 3652));

 set v = v + 1;

 end while;

end;


//调用存储过程,插入数据

call load_part_tab();


//从 part_tab 导入数据到 no_part_tab


insert into no_part_tab select * from part_tab;

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步骤三:执行查询速度比对

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

1

耗时:0.407s


select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31';

1

耗时:3.716s:3.716/0.407=9.13倍。


扫描次数对比:


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

+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

| 1 | SIMPLE | part_tab | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 798458 | Using where |

+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)


mysql> explain select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31';

+----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+

| 1 | SIMPLE | no_part_tab | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 8000000 | Using where |

+----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)

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如上:普通表扫描了 8000000次, 分区表扫描了798458次。

分区表扫描比例是普通表的:798458/ 8000000 = 9.98%。


七、分区适用场景

7.1常见使用场景

1)当数据量很大(过T)时,肯定不能把数据再如到内存中,这样查询一个或一定范围的item是很耗时。另外一般这情况下,历史数据或不常访问的数据占很大部分,最新或热点数据占的比例不是很大。这时可以根据有些条件进行表分区。


2)分区表的更易管理,比如删除过去某一时间的历史数据,直接执行truncate,或者狠点drop整个分区,这比detele删除效率更高


3)当数据量很大,或者将来很大的,但单块磁盘的容量不够,或者想提升IO效率的时候,可以把没分区中的子分区挂载到不同的磁盘上。


4)使用分区表可避免某些特殊的瓶颈,例如Innodb的单个索引的互斥访问..


5)单个分区表的备份很恢复会更有效率,在某些场景下


总结:可伸缩性,可管理性,提高数据库查询效率。


7.2 业务场景举例

项目中需要动态新建、删除分区。如新闻表,按照时间维度中的月份对其分区,为了防止新闻表过大,只保留最近6个月的分区,同时预建后面3个月的分区,这个删除、预建分区的过程就是分区表的动态管理。


参考:

http://blog.51yip.com/mysql/1029.html

http://blog.51yip.com/mysql/949.html

http://blog.51yip.com/mysql/1013.html

http://blog.csdn.net/feihong247/article/details/7885199

http://www.wiquan.com/article/669


分区坑:

http://www.simlinux.com/archives/133.html


创建路径:

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-table.html


5.6版本才支持:

http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/95725.htm

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/tablespace-placing.html

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