mysql 表分区技术

表分区，是指根据必定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，可是底层倒是由多个物理分区组成。

表分区有什么好处：
a.分区表的数据能够分布在不一样的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备。 
b.和单个磁盘或者文件系统相比，能够存储更多数据 
c.优化查询。在where语句中包含分区条件时，能够只扫描一个或多个分区表来提升查询效率；涉及sum和count语句时，也能够在多个分区上并行处理，最后汇总结果。
d.分区表更容易维护。例如：想批量删除大量数据能够清除整个分区。 
e.可使用分区表来避免某些特殊的瓶颈，例如InnoDB的单个索引的互斥访问，ext3问价你系统的inode锁竞争等。

   今天，我经过查阅相关资料与动手操做，学习了一下数据库表分区的技术。我的理解，其实就是当有大数据的数据表时，将数据表中的数据按照必定的规则，分门别类存储到规定的区域空间，
 若是要对表进行“增删改查”的操做时，执行操做的区域不会是整张表，而是该表中的某个区域，实际就是“以空间换时间”，无疑会提升执行效率。

  分区表的限制因素

  a.一个表最多只能有1024个分区

  b.MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。

  c.若是分区字段中有主键或者惟一索引的列，那么多有主键列和惟一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含所有主键和索引列。

  d.分区表中没法使用外键约束

  e.MySQL的分区适用于一个表的全部数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。

  如何判断当前MySQL是否支持分区

  命令：show variables like '%partition%'

    

   其中 Variable_name 的Value = 1,我测试过了，表示能够正常分区的。我数据库的版本是：

  

    MySQL支持的分区类型有：RANGE分区，LIST分区，HASH分区，KEY分区。其中RANGE,LIST,HASH分区等通常使用Int类型，KEY分区使用BLOB，TEXT类型等。

 接下来建立数据表
 
 紧接着：
 
 以上的报错，说明partition by 不可以单独的使用（stand-alone）.此处要注意！
 而后采起第二种用法，如图所示：  
  

  

  
     分区成功了，呵呵呵！

  

 有几点注意：
 a. 对于分区s1,表示 1 <= id < 10;对于分区s2,表示 10<= id < 20;对于分区s3，表示 20<= id < 30；对于分区s4,表示 id >= 30,无上限                                  
 b. 若是将less than(10) 和less than (20)的顺序颠倒过来，那么将报错,如： VALUES LESS THAN value must be strictly increasing for each partition，
    因此也用注意顺序问题                                                                                                       
 c. 一个表最大分区为：1024.(上面已经提到过)，在有限的表分区内，最后加上 ：partition xxx values less than maxvalue,是颇有必要的。 
 d. 无论哪一种分区类型，分区键必须是主键或惟一键，除非二者都没有，否者将会报以下错误。

若是是将注册日期做为分区键，则需要使用日期处理函数转换为整型，例如year(regDate),to_days(regDate),to_seconds(regDate),且只支持这三个函数。

或者使用RANGE COLUMNS分区，则不须要转换日期，以下所示

create table users_par( id int not null, usrName varchar(50) not null, usrEmail varchar(50) not null, age int not null, regDate date not null partition by range columns(regDate)( partition p0 values less than('2005-05-05'), partition p1 values less than('2009-09-09'), partition p2 values less than('2015-05-05'), );

RANGE分区特别适用于删除过时数据或者某范围数据，只须要alter table tbl_name truncate partition partition_name便可，
比delete语句效率要高不少，还有就是常用分区键的查询，能够提升查询性能，由于只需扫描某些分区就OK

Error Code: 1503. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function

 接下来，咱们查看，咱们创建的分区，相关的语法： EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `demo`

 

  固然,咱们须要作测试，“实践是检验真理的惟一标准”嘛。

 

 

 

 语法： explain partitions sql语句，如

 

 等等，也能够作其余的测试。

 接下来，尝试其余方式的表分区形式。

  List 表分区建立：

语法：desc partitions select * from table_name;

同时，语法：show create table table_name;

Hash表分区建立：

Key分区建立与Hash分区相似。能够参考上面的。

子分区的建立：分区表中对每一个分区再次分割，又成为复合分区。可参考：数据切分——Mysql分区表的创建及性能分析



地址：http://www.cnblogs.com/zmxmumu/p/4450857.html

分区管理补充
RANGE和LIST分区在删除，添加，从新定义等分区管理上很是相似，以下所示。
删除分区(alter table tbl_name drop partition partition_name)，分区被删除后，该分区的数据一块儿被删除。

mysql> alter table users_par drop partition p0; Query OK, 0 rows affected (0.24 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

添加分区(alter table tbl_name add partition)

mysql>  alter table users_par add partition (partition p0 values less than (20)); ERROR 1481 (HY000): MAXVALUE can only be used in last partition definition --这里报错是由于添加分区必须在原分区的最大端添加，在为LIST分区添加分区时，新分区的值列表的值不能包含任意一个现有分区中值列表中的值，不然报错 mysql> alter table student add partition (partition p2 values in ('男')); ERROR 1495 (HY000): Multiple definition of same constant in list partitioning

从新定义分区(alter table tbl_name reorganize partition partition_name into)，能够将一个分区拆开成多个，反之能够合并多个成一个或多个。

mysql> alter table users_par reorganize partition p1 into (partition p0 values less than (20),partition p1 values less t han(30)); Query OK, 1 row affected (0.05 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

须要注意的是：RANGE和LIST分区在从新定义时，只能从新定义相邻的分区，不能够跳过度区，而且从新定义的分区区间必须和原分区区间一致，也不能够改变分区的类型。

HASH和KEY分区的管理

减小分区数量，使用coaleace关键字

mysql> alter table hash_par coalesce partition 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

增长分区数量

mysql> alter table hash_par add partition partitions 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

MySQL分区有利于查询优化，快速删除过时数据，提升查询吞吐量等。

补充：http://www.cnblogs.com/zmxmumu/p/4450857.html