MYSQL分区表学习
MYSQL表分区学习
注：学习这个知识点是为后面线上数据库中用户表分区做些储备知识，当前那张表有2KW多的记录。
1，什么是表分区？
首先要知道mysql在5.1开始支持表分区，在说什么是表分区之前要知道什么是表空间？表空间有独立表空间和共享表空间之分， 开启了Innodb的innodb_file_per_table这个参数之后也就是启用InnoDB的独立表空间模式。简单来说共享表空间就是把所有表的数据都放在同一个.idb的文件中，独立表空间就是每个innodb的表都拥有自己专属的.idb文件，说的够清楚吧！现在来说什么是表分区，通俗来说就是按照一定的规则将一个大表的.idb文件分成若干个.idb文件。
需要注意的是：分区是逻辑层面进行了水平分割，对于应用程序来说，它仍是一张表。
分区就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上
mysql root@localhost:(none)> SELECT version(); +-------------+ | version() | |-------------| | 5.6.22 | +-------------+
mysql root@localhost:(none)> show VARIABLES like 'innodb_file_per_table' ; +-----------------------+---------+ | Variable_name | Value | |-----------------------+---------| | innodb_file_per_table | ON | +-----------------------+---------+ mysql root@localhost:(none)> show plugins
2，为什么要进行分区？
面对当今大数据存储，设想当mysql中一个表的总记录超过千万，会出现性能的大幅度下降吗？答案是肯定的，一个表的总记录超过千万，在操作系统层面检索也是效率非常低的。就是说当表的数据量过大时，数据库检索性能会降低！
3，分区有什么好处？
分区就是为了尽量避免随着表中记录的增加，数据库检索性能减低的情况，目的就是为了提高数据库的性能！
4，分区有哪些类型？
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。
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。
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。
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。
以下是针对各种分区类型的简单示例：
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。这些区间要连续且不能相互重叠，使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。以下是实例。）
sql代码：
create table students ( id int not null, name varchar(30), age int not null ) partition by range (id)( partition p0 values less than (10), partition p1 values less than (100), partition p2 values less than (1000), partition p3 values less than maxvalue );
可以在mysql的数据目录下发现：
p0,p1,p1,p2就是我们定义的4个分区，id <10的记录将会保存在p0分区，<100的保存在p1分区，<1000的保存在p2分区，>=1000的将会保存在p3分区，这里的maxvalue值得就是可能出现的最大值（id）。
insert into students values(1,'student1',16); insert into students values(11,'student11',16); insert into students values(111,'student111',16); insert into students values(1111,'student1111',16);
sql代码，验证插入的记录在分区上的分布！
select table_name ,partition_name ,table_rows from information_schema.partitions where table_schema=database() and table_name='students';
range分区的好处:
1,当需要删除一个分区上的“旧的”数据时,只删除分区即可。比如我想删除id<10的记录：
sql代码：
ALTER TABLE students DROP PARTITION p0；
结果：
因此对于有大量行的表，这比运行一个如”DELETE FROM students WHERE id <= XXX;”这样的一个DELETE查询要有效得多。
2，想要使用一个包含有日期或时间值，或包含有从一些其他级数开始增长的值的列。
3，经常运行直接依赖于用于分割表的列的查询。例如，当执行一个如”SELECT COUNT(*) FROM students WHERE id<1000 GROUP BY id;”这样的查询时，MySQL可以很迅速地确定只有分区p3需要扫描，这是因为余下的分区不可能包含有符合该WHERE子句的任何记录。
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。)
注：list分区用的比较少，这次学习就先暂时跳过，后面需要时再学习！
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。）
sql代码：
create table workers ( id int not null, name varchar(30), age int not null ) partition by hash(id) partitions 4;
可以在mysql的数据目录下发现：由于我们是分成4个hash区，因此可以看到四个表空间文件，分别是workers#p#pi.ibd，i=0,1,2,3。
插入以下记录：
insert into workers values(0,'worker0',30); insert into workers values(1,'worker1',30); insert into workers values(2,'worker2',30); insert into workers values(3,'worker3',30); insert into workers values(4,'worker4',30); insert into workers values(5,'worker5',30); insert into workers values(6,'worker6',30); insert into workers values(7,'worker7',30); insert into workers values(8,'worker8',30); insert into workers values(9,'worker9',30); insert into workers values(10,'worker10',30); insert into workers values(11,'worker11',30); insert into workers values(12,'worker12',30); insert into workers values(13,'worker13',30); insert into workers values(14,'worker14',30); insert into workers values(15,'worker15',30); insert into workers values(16,'worker16',30); insert into workers values(17,'worker17',30); insert into workers values(18,'worker18',30); insert into workers values(19,'worker19',30);
这里的hash分区的确定按照如下规则：
mod(0，4) = 0，在分区p0；
mod(1，4) = 1，在分区p1；
mod(2，4) = 2，在分区p2
mod(3，4) = 3，在分区p3；
mod(4，4) = 0，在分区p0；
mod(5，4) = 1，在分区p1;
......后面类似
因此我们通过查询information_schema.PARTITIONS表来验证。
sql代码：
select table_name ,partition_name ,table_rows from information_schema.partitions where table_schema=database() and table_name='workers';
执行结果如下：符合期望！
注：hash的计算本质是mod运算，必须是整数。
现drop partition命令只能用在RANGE和LIST分区中。
可以通过下面的命令，进行重新分区：
alter table workers partition by hash(id) partitions 6;
sql代码：
select table_name ,partition_name ,table_rows from information_schema.partitions where table_schema=database() and table_name='workers';
发现数据在分区上进行了调整，并且没有丢失数据！
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。）
注：key分区稍微复杂，这次学习就先暂时跳过，后面需要时再学习！
下面是我把我们线上环境的一张2kw的大表进行hash分区的记录：
[root@andy rrmj]# ls db.opt t_my_series#P#p17.ibd t_my_series#P#p27.ibd t_my_series#P#p37.ibd t_my_series#P#p47.ibd t_my_series#P#p57.ibd t_my_series#P#p67.ibd t_my_series#P#p77.ibd t_my_series#P#p87.ibd t_my_series#P#p97.ibd t_my_series.frm t_my_series#P#p18.ibd t_my_series#P#p28.ibd t_my_series#P#p38.ibd t_my_series#P#p48.ibd t_my_series#P#p58.ibd t_my_series#P#p68.ibd t_my_series#P#p78.ibd t_my_series#P#p88.ibd t_my_series#P#p98.ibd t_my_series.par t_my_series#P#p19.ibd t_my_series#P#p29.ibd t_my_series#P#p39.ibd t_my_series#P#p49.ibd t_my_series#P#p59.ibd t_my_series#P#p69.ibd t_my_series#P#p79.ibd t_my_series#P#p89.ibd t_my_series#P#p99.ibd t_my_series#P#p0.ibd t_my_series#P#p1.ibd t_my_series#P#p2.ibd t_my_series#P#p3.ibd t_my_series#P#p4.ibd t_my_series#P#p5.ibd t_my_series#P#p6.ibd t_my_series#P#p7.ibd t_my_series#P#p8.ibd t_my_series#P#p9.ibd t_my_series#P#p10.ibd t_my_series#P#p20.ibd t_my_series#P#p30.ibd t_my_series#P#p40.ibd t_my_series#P#p50.ibd t_my_series#P#p60.ibd t_my_series#P#p70.ibd t_my_series#P#p80.ibd t_my_series#P#p90.ibd t_my_series#P#p11.ibd t_my_series#P#p21.ibd t_my_series#P#p31.ibd t_my_series#P#p41.ibd t_my_series#P#p51.ibd t_my_series#P#p61.ibd t_my_series#P#p71.ibd t_my_series#P#p81.ibd t_my_series#P#p91.ibd t_my_series#P#p12.ibd t_my_series#P#p22.ibd t_my_series#P#p32.ibd t_my_series#P#p42.ibd t_my_series#P#p52.ibd t_my_series#P#p62.ibd t_my_series#P#p72.ibd t_my_series#P#p82.ibd t_my_series#P#p92.ibd t_my_series#P#p13.ibd t_my_series#P#p23.ibd t_my_series#P#p33.ibd t_my_series#P#p43.ibd t_my_series#P#p53.ibd t_my_series#P#p63.ibd t_my_series#P#p73.ibd t_my_series#P#p83.ibd t_my_series#P#p93.ibd t_my_series#P#p14.ibd t_my_series#P#p24.ibd t_my_series#P#p34.ibd t_my_series#P#p44.ibd t_my_series#P#p54.ibd t_my_series#P#p64.ibd t_my_series#P#p74.ibd t_my_series#P#p84.ibd t_my_series#P#p94.ibd t_my_series#P#p15.ibd t_my_series#P#p25.ibd t_my_series#P#p35.ibd t_my_series#P#p45.ibd t_my_series#P#p55.ibd t_my_series#P#p65.ibd t_my_series#P#p75.ibd t_my_series#P#p85.ibd t_my_series#P#p95.ibd t_my_series#P#p16.ibd t_my_series#P#p26.ibd t_my_series#P#p36.ibd t_my_series#P#p46.ibd t_my_series#P#p56.ibd t_my_series#P#p66.ibd t_my_series#P#p76.ibd t_my_series#P#p86.ibd t_my_series#P#p96.ibd sql:
mysql> select table_name ,partition_name ,table_rows from information_schema.partitions where table_schema=database() and table_name='t_my_series'; +-------------+----------------+------------+ | table_name | partition_name | table_rows | +-------------+----------------+------------+ | t_my_series | p0 | 194181 | | t_my_series | p1 | 195304 | | t_my_series | p2 | 195561 | | t_my_series | p3 | 195840 | | t_my_series | p4 | 195846 | | t_my_series | p5 | 194445 | | t_my_series | p6 | 196426 | | t_my_series | p7 | 196451 | | t_my_series | p8 | 196977 | | t_my_series | p9 | 196975 | | t_my_series | p10 | 194458 | | t_my_series | p11 | 197833 | | t_my_series | p12 | 198110 | | t_my_series | p13 | 195024 | | t_my_series | p14 | 195307 | | t_my_series | p15 | 194732 | | t_my_series | p16 | 197543 | | t_my_series | p17 | 198973 | | t_my_series | p18 | 199816 | | t_my_series | p19 | 200422 | | t_my_series | p20 | 200435 | | t_my_series | p21 | 200725 | | t_my_series | p22 | 201361 | | t_my_series | p23 | 201512 | | t_my_series | p24 | 201809 | | t_my_series | p25 | 202377 | | t_my_series | p26 | 202075 | | t_my_series | p27 | 202926 | | t_my_series | p28 | 202640 | | t_my_series | p29 | 203215 | | t_my_series | p30 | 203496 | | t_my_series | p31 | 203486 | | t_my_series | p32 | 203782 | | t_my_series | p33 | 204371 | | t_my_series | p34 | 204619 | | t_my_series | p35 | 204618 | | t_my_series | p36 | 204928 | | t_my_series | p37 | 205467 | | t_my_series | p38 | 205763 | | t_my_series | p39 | 206055 | | t_my_series | p40 | 206332 | | t_my_series | p41 | 206307 | | t_my_series | p42 | 206622 | | t_my_series | p43 | 206897 | | t_my_series | p44 | 207187 | | t_my_series | p45 | 207451 | | t_my_series | p46 | 208014 | | t_my_series | p47 | 208315 | | t_my_series | p48 | 208584 | | t_my_series | p49 | 209175 | | t_my_series | p50 | 209158 | | t_my_series | p51 | 209434 | | t_my_series | p52 | 198400 | | t_my_series | p53 | 199586 | | t_my_series | p54 | 209758 | | t_my_series | p55 | 210566 | | t_my_series | p56 | 210297 | | t_my_series | p57 | 210850 | | t_my_series | p58 | 210851 | | t_my_series | p59 | 211148 | | t_my_series | p60 | 211130 | | t_my_series | p61 | 211416 | | t_my_series | p62 | 211695 | | t_my_series | p63 | 211706 | | t_my_series | p64 | 211973 | | t_my_series | p65 | 211987 | | t_my_series | p66 | 212269 | | t_my_series | p67 | 205186 | | t_my_series | p68 | 212832 | | t_my_series | p69 | 212827 | | t_my_series | p70 | 212543 | | t_my_series | p71 | 213120 | | t_my_series | p72 | 213119 | | t_my_series | p73 | 213382 | | t_my_series | p74 | 213382 | | t_my_series | p75 | 213382 | | t_my_series | p76 | 213382 | | t_my_series | p77 | 213382 | | t_my_series | p78 | 213382 | | t_my_series | p79 | 213382 | | t_my_series | p80 | 213382 | | t_my_series | p81 | 213382 | | t_my_series | p82 | 213382 | | t_my_series | p83 | 213382 | | t_my_series | p84 | 208028 | | t_my_series | p85 | 213382 | | t_my_series | p86 | 213382 | | t_my_series | p87 | 213382 | | t_my_series | p88 | 213382 | | t_my_series | p89 | 213382 | | t_my_series | p90 | 192443 | | t_my_series | p91 | 192472 | | t_my_series | p92 | 192733 | | t_my_series | p93 | 193009 | | t_my_series | p94 | 193040 | | t_my_series | p95 | 193588 | | t_my_series | p96 | 193600 | | t_my_series | p97 | 193598 | | t_my_series | p98 | 193886 | | t_my_series | p99 | 194169 | +-------------+----------------+------------+
上面说明了这么多数据在100个分区上的分布情况！