`
freeroy
  • 浏览: 74581 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 广州
社区版块
存档分类
最新评论

MySQL分区（Partition）功能试验

MySQLSQL.net 
阅读更多
[概述]
[分区表和未分区表试验过程]
[分区命令详解]

[概述]

自5.1开始对分区(Partition)有支持，6.0应比较稳定

= 水平分区（根据列属性按行分）=
举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。

=== 水平分区的几种模式：===
* Range（范围） – 这种模式允许DBA将数据划分不同范围。例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980's）的数据，90年代（1990's）的数据以及任何在2000年（包括2000年）后的数据。

* Hash（哈希） – 这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区，。例如DBA可以建立一个对表主键进行分区的表。

* Key（键值） – 上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。

* List（预定义列表） – 这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA建立了一个横跨三个分区的表，分别根据2004年2005年和2006年值所对应的数据。

* Composite（复合模式） - 很神秘吧，哈哈，其实是以上模式的组合使用而已，就不解释了。举例：在初始化已经进行了Range范围分区的表上，我们可以对其中一个分区再进行hash哈希分区。

= 垂直分区（按列分）=
举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。


[分区表和未分区表试验过程]

*创建分区表,按日期的年份拆分
mysql> CREATE TABLE part_tab ( c1 int default NULL, c2 varchar(30) default NULL, c3 date default NULL) engine=myisam
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 );
注意最后一行，考虑到可能的最大值

*创建未分区表
mysql> create table no_part_tab (c1 int(11) default NULL,c2 varchar(30) default NULL,c3 date default NULL) engine=myisam;

*通过存储过程灌入800万条测试数据

mysql> set sql_mode=''; /* 如果创建存储过程失败，则先需设置此变量, bug? */

mysql> delimiter //   /* 设定语句终结符为 //，因存储过程语句用;结束 */
mysql> CREATE PROCEDURE load_part_tab()
       begin
    declare v int default 0;
    while v < 8000000
    do
        insert into part_tab
        values (v,'testing partitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));
         set v = v + 1;
    end while;
    end
    //
mysql> delimiter ;
mysql> call load_part_tab();
Query OK, 1 row affected (8 min 17.75 sec)
mysql> insert into no_part_tab select * from part_tab;
Query OK, 8000000 rows affected (51.59 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

* 测试SQL性能
mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';     
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+
1 row in set (0.55 sec)
mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+
1 row in set (4.69 sec)
结果表明分区表比未分区表的执行时间少90%。

* 通过explain语句来分析执行情况
mysql > explain select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'\G
/* 结尾的\G使得mysql的输出改为列模式 */                   
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: no_part_tab
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 8000000
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: part_tab
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 798458
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
explain语句显示了SQL查询要处理的记录数目

* 试验创建索引后情况
mysql> create index idx_of_c3 on no_part_tab (c3);
Query OK, 8000000 rows affected (1 min 18.08 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> create index idx_of_c3 on part_tab (c3);
Query OK, 8000000 rows affected (1 min 19.19 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建索引后的数据库文件大小列表：
2008-05-24 09:23             8,608 no_part_tab.frm
2008-05-24 09:24       255,999,996 no_part_tab.MYD
2008-05-24 09:24        81,611,776 no_part_tab.MYI
2008-05-24 09:25                 0 part_tab#P#p0.MYD
2008-05-24 09:26             1,024 part_tab#P#p0.MYI
2008-05-24 09:26        25,550,656 part_tab#P#p1.MYD
2008-05-24 09:26         8,148,992 part_tab#P#p1.MYI
2008-05-24 09:26        25,620,192 part_tab#P#p10.MYD
2008-05-24 09:26         8,170,496 part_tab#P#p10.MYI
2008-05-24 09:25                 0 part_tab#P#p11.MYD
2008-05-24 09:26             1,024 part_tab#P#p11.MYI
2008-05-24 09:26        25,656,512 part_tab#P#p2.MYD
2008-05-24 09:26         8,181,760 part_tab#P#p2.MYI
2008-05-24 09:26        25,586,880 part_tab#P#p3.MYD
2008-05-24 09:26         8,160,256 part_tab#P#p3.MYI
2008-05-24 09:26        25,585,696 part_tab#P#p4.MYD
2008-05-24 09:26         8,159,232 part_tab#P#p4.MYI
2008-05-24 09:26        25,585,216 part_tab#P#p5.MYD
2008-05-24 09:26         8,159,232 part_tab#P#p5.MYI
2008-05-24 09:26        25,655,740 part_tab#P#p6.MYD
2008-05-24 09:26         8,181,760 part_tab#P#p6.MYI
2008-05-24 09:26        25,586,528 part_tab#P#p7.MYD
2008-05-24 09:26         8,160,256 part_tab#P#p7.MYI
2008-05-24 09:26        25,586,752 part_tab#P#p8.MYD
2008-05-24 09:26         8,160,256 part_tab#P#p8.MYI
2008-05-24 09:26        25,585,824 part_tab#P#p9.MYD
2008-05-24 09:26         8,159,232 part_tab#P#p9.MYI
2008-05-24 09:25             8,608 part_tab.frm
2008-05-24 09:25                68 part_tab.par

* 再次测试SQL性能
mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';    +----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+
1 row in set (2.42 sec)   /* 为原来4.69 sec 的51%*/  
重启mysql ( net stop mysql, net start mysql)后，查询时间降为0.89 sec,几乎与分区表相同。

mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   795181 |
+----------+
1 row in set (0.86 sec)

* 更进一步的试验
** 增加日期范围
mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1997-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 2396524 |
+----------+
1 row in set (5.42 sec)

mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1997-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 2396524 |
+----------+
1 row in set (2.63 sec)
** 增加未索引字段查询
mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date
'1996-12-31' and c2='hello';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (0.75 sec)

mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < da
te '1996-12-31' and c2='hello';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (11.52 sec)


= 初步结论 =
* 分区和未分区占用文件空间大致相同 （数据和索引文件）
* 如果查询语句中有未建立索引字段，分区时间远远优于未分区时间
* 如果查询语句中字段建立了索引，分区和未分区的差别缩小，分区略优于未分区。


= 最终结论 =
* 对于大数据量，建议使用分区功能。
* 去除不必要的字段
* 根据手册， 增加myisam_max_sort_file_size 会增加分区性能

[分区命令详解]

= 分区例子 =
* RANGE 类型

CREATE TABLE users (
       uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
       name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
       email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (uid) (
       PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
       DATA DIRECTORY = '/data0/data'
       INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

       PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
       DATA DIRECTORY = '/data2/data'
       INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',

       PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000)
       DATA DIRECTORY = '/data4/data'
       INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',

       PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE     DATA DIRECTORY = '/data6/data'
       INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);

在这里，将用户表分成4个分区，以每300万条记录为界限，每个分区都有自己独立的数据、索引文件的存放目录，与此同时，这些目录所在的物理磁盘分区可能也都是完全独立的，可以提高磁盘IO吞吐量。
     
* LIST 类型

CREATE TABLE category (
     cid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY LIST (cid) (
     PARTITION p0 VALUES IN (0,4,8,12)
     DATA DIRECTORY = '/data0/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
    
     PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13)
     DATA DIRECTORY = '/data2/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
    
     PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14)
     DATA DIRECTORY = '/data4/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
    
     PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15)
     DATA DIRECTORY = '/data6/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);  

分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。

* HASH 类型    
CREATE TABLE users (
     uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
     email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY HASH (uid) PARTITIONS 4 (
     PARTITION p0
     DATA DIRECTORY = '/data0/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

     PARTITION p1
     DATA DIRECTORY = '/data2/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',

     PARTITION p2
     DATA DIRECTORY = '/data4/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',

     PARTITION p3
     DATA DIRECTORY = '/data6/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);
分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。

例子：
CREATE TABLE ti2 (id INT, amount DECIMAL(7,2), tr_date DATE)
    ENGINE=myisam
    PARTITION BY HASH( MONTH(tr_date) )
    PARTITIONS 6;

CREATE PROCEDURE load_ti2()
       begin
    declare v int default 0;
    while v < 80000
    do
        insert into ti2
        values (v,'3.14',adddate('1995-01-01',(rand(v)*3652) mod 365));
         set v = v + 1;
    end while;
    end
    //

 

* KEY 类型
CREATE TABLE users (
     uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
     email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY KEY (uid) PARTITIONS 4 (
     PARTITION p0
     DATA DIRECTORY = '/data0/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
    
     PARTITION p1
     DATA DIRECTORY = '/data2/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
    
     PARTITION p2
     DATA DIRECTORY = '/data4/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
    
     PARTITION p3
     DATA DIRECTORY = '/data6/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);  
分成4个区，数据文件和索引文件单独存放。

* 子分区
子分区是针对 RANGE/LIST 类型的分区表中每个分区的再次分割。再次分割可以是 HASH/KEY 等类型。例如：
CREATE TABLE users (
     uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
     email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY HASH (uid % 4) SUBPARTITIONS 2(
     PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
     DATA DIRECTORY = '/data0/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

     PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
     DATA DIRECTORY = '/data2/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'
);

对 RANGE 分区再次进行子分区划分，子分区采用 HASH 类型。

或者

CREATE TABLE users (
     uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
     email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY KEY(uid) SUBPARTITIONS 2(
     PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
     DATA DIRECTORY = '/data0/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

     PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
     DATA DIRECTORY = '/data2/data'
     INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'
);

对 RANGE 分区再次进行子分区划分，子分区采用 KEY 类型。

= 分区管理 =

    * 删除分区

      ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;

      删除分区 p0。
    * 重建分区
          o RANGE 分区重建

            ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6000000));

            将原来的 p0,p1 分区合并起来，放到新的 p0 分区中。
          o LIST 分区重建

            ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES IN(0,1,4,5,8,9,12,13));

            将原来的 p0,p1 分区合并起来，放到新的 p0 分区中。
          o HASH/KEY 分区重建

            ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2;

            用 REORGANIZE 方式重建分区的数量变成2，在这里数量只能减少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。
    * 新增分区
          o 新增 RANGE 分区

            ALTER TABLE category ADD PARTITION (PARTITION p4 VALUES IN (16,17,18,19)
            DATA DIRECTORY = '/data8/data'
            INDEX DIRECTORY = '/data9/idx');

            新增一个RANGE分区。
          o 新增 HASH/KEY 分区

            ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;

            将分区总数扩展到8个。

[ 给已有的表加上分区 ]

alter table results partition by RANGE (month(ttime))
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3) ,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (4) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (5) ,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (6) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (7) ,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (8) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (9) ,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (10) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION p11 VALUES LESS THAN (12),
PARTITION P12 VALUES LESS THAN (13) );

默认分区限制分区字段必须是主键（PRIMARY KEY)的一部分，为了去除此
限制：
[方法1] 使用ID
mysql> ALTER TABLE np_pk
    ->     PARTITION BY HASH( TO_DAYS(added) )
    ->     PARTITIONS 4;
ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function

However, this statement using the id column for the partitioning column is valid, as shown here:

mysql> ALTER TABLE np_pk
    ->     PARTITION BY HASH(id)
    ->     PARTITIONS 4;
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

[方法2] 将原有PK去掉生成新PK
mysql> alter table results drop PRIMARY KEY;
Query OK, 5374850 rows affected (7 min 4.05 sec)
Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> alter table results add PRIMARY KEY(id, ttime);
Query OK, 5374850 rows affected (6 min 14.86 sec)
Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0

分享到：
| 什么是WBS
评论
发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

    MYSQL 通过分区（Partition）提升MySQL性能

    本文将深入探讨如何利用MySQL中的分区功能来提升数据库性能，主要关注MySQL 5.1版本及其之后支持的分区特性。 #### 分区的概念与作用 分区是指将一个大的表物理上分成多个更小的部分，这些部分称为分区。通过合理...

    磁盘分区PartitionManager

    尽管PartitionManager具有强大的功能和安全性，但在进行任何分区操作前，仍建议备份重要数据，以防万一。此外，对于系统分区的调整需谨慎操作，以免影响到系统的正常运行。 总的来说，PartitionManager是一款实用的...

    MySQL分区分表方案实践手册

    要检查MySQL是否支持分区功能，可以通过执行`SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'`命令来查看。MySQL从5.1版本开始正式支持分区功能。 #### 二、MySQL分区类型 根据分区规则的不同，MySQL支持多种分区类型： - **...

    MySQL 分区

    MySQL分区是一种数据库优化技术，它将大型表分成更小、更易管理的部分，每个部分称为一个分区。这种技术有助于提高查询性能，特别是对于那些需要处理大量数据或执行复杂查询的应用程序。MySQL支持多种分区类型，包括...

    MySQL分区表自动创建及删除存储过程

    MySQL分区表是一种优化大型数据表查询效率的技术，它将一个大表分成多个逻辑上相连但物理上独立的部分，每个部分称为一个分区。分区可以按照不同的策略进行，如范围、哈希、列表或复合分区。这样做有助于提高数据...

    创建mysql表分区的方法

    【MySQL 表分区详解】 MySQL 表分区是一种高级的数据组织技术，它允许将大型表分成较小、更易管理和处理的部分。这种技术对于处理海量数据，尤其是超过亿级别的数据集非常有效，可以显著提升查询性能和数据管理效率...

    mysql分区文档

    - MySQL 5.1 和 5.5 版本开始支持分区功能，确保数据库版本支持分区操作。 - 分区策略的选择应基于实际业务需求和数据分布情况。 - 不是所有表都适合分区，小表或查询条件不涉及分区字段的表分区效果可能不明显。 - ...

    mysql实现自动创建与删除分区

    首先，我们需要理解MySQL分区的概念。分区是将一个大表逻辑上划分为多个较小的部分，每个部分称为一个分区。对于时间序列数据，如日志记录，根据日期或时间进行分区可以显著提高查询速度，因为查询通常针对特定时间...

    MySQL分区管理器MySQLPartitionManager.zip

    MySQL Partition Manager 是雅虎开源的 MySQL 分区管理器。它可以帮助你以最小的配置自动创建、维护、清除分区。 标签：MySQL

    mysql表分区

    在进行分区操作前，首先要确认当前数据库版本是否支持分区功能，可以使用查询语句 show variables like '%partition%' 来确认。 创建分区表时，需要在创建表语句中使用 PARTITION BY 子句，并指定分区的类型和规则...

    MySQL分区实战

    #### 一、MySQL分区概述与应用场景 在当今互联网行业中，MySQL数据库作为最常用的关系型数据库之一，在数据管理方面扮演着极其重要的角色。随着数据量的不断增长，对数据库性能的要求也日益提高。为了提高查询效率...

    mysql-partition-and-Index.rar_partition

    在“mysql-partition-and-Index.wps”文件中，你将详细了解到如何在MySQL中创建分区和索引，包括相关的SQL语句、最佳实践以及通过实例演示来展示这些概念的实际应用。理解并熟练运用这些知识，可以帮助你更有效地...

    mysql分区.pdf

    MySQL 5.1版本及以上版本支持分区功能，可以通过`SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'`查询当前MySQL实例是否支持分区。 分区功能不仅提高了数据库的性能，还使得大数据量的表能够被更有效地管理。例如，如果表非常...

    mysql如何进行分区-mysql分区有哪些方法.docx

    通过 `SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'` 命令，可以检查 MySQL 服务器是否支持分区功能。 使用分区能有效管理和优化大数据量的表，但需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的分区策略，同时也要考虑到对应用...

    mysql如何进行分区-mysql分区有哪些方法.pdf

    MySQL 数据库是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，尤其在 PHP Web 开发中极其...在确认 MySQL 服务器支持分区功能后（通过 `SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'` 查询），可以进一步考虑分区的具体实现方式。

    MySql数据分区操作之新增分区操作

    首先，尝试直接通过`ALTER TABLE`语句添加分区到非分区表会导致错误，MySQL会返回`ERROR 1505 &lt;HY000&gt;: Partition management on a not partitioned table is not possible`。正确的方法是创建一个新的具有相同结构...

    partition分区工具

    Partition Wizard Home Edition以其丰富的功能和友好的用户界面，为用户提供了高效便捷的硬盘分区解决方案。无论你是普通用户还是技术爱好者，这款工具都能帮助你更好地管理和维护你的硬盘分区。

    A40-T3的sys_partition.fex分区表说明

    A40-T3的sys_partition.fex分区表说明 A40-T3的sys_partition.fex分区表是全志A40i T3芯片的分区表配置文件，用于在V40项目中实现系统的分区管理。该文件中包含了系统的各个分区的配置信息，包括bootloader分区、...

Magicbox
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics