MySQL分区类型

Bertha 。 2023-06-29 05:45 6阅读 0赞

> 博文大纲：
> 
>  *  1、RANGE分区
>  *  2、LIST分区
>  *  3、HASH分区
>  *  4、key分区
>  *  5、MySQL分表和分区的区别
>  *  6、附加：如何实现将分区放在不同的目录下进行存储

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> MySQL分区类型如下：
> 
>  *  RANFGE分区
>  *  LIST分区
>  *  HASH分区
>  *  key分区

**上面的四种分区的条件必须是整形，如果不是整形需要通过函数将其转换为整形。**

### 1、RANGE分区 ###

RANGE分区是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。

创建一个RANGE分区方式的表：

mysql> create table employees (
        -> id int not null,
        -> fname varchar(30),
        -> lname varchar(30),
        -> hired date not null default '1970-01-01',
        -> separated date not null default '9999-12-31',
        -> job_code int not null,
        -> store_id int not null
        -> )
        -> partition by range (store_id) (
        -> partition p0 values less than (6),
        -> partition p1 values less than (11),
        -> partition p2 values less than (16),
        -> partition p3 values less than (21)
        -> );

按照这种分区方案，当插入的记录store\_id小于6，会保存在p0这个分区，如果store\_id小于11则会将数据保存在p1这个分区.....以此类推。但是在上面的分区方案中，定义的最后一个分区是小于21的，那么，如果此时有store\_id大于或等于21的记录，则会插入失败，因为数据库不知道应该插入到哪个分区中，避免这种情况的发生，就需要在指定分区方案或者新增一个分区，最后一个分区指定的范围应该为maxvalue，而不是一个具体的值。

根据上面创建的表，可以添加一个范围为maxvalue的分区，命令如下：

mysql> alter table employees add partition (partition p4 values less than maxvalue);

如果最后一个分区指定的范围是maxvalue，那么后期想要添加分区的话，需要使用以下方式（使用类似于分区合并的指令）：

mysql> alter table employees reorganize partition p4 into
        -> ( partition p03 values less than (25),
        -> partition p04 values less than maxvalue
        -> );

删除分区的指令如下（注：当分区被删除，那么分区所存储的数据也将被删除，慎用！！！）：

mysql> alter table employees drop partition p2;

### 2、LIST分区 ###

LIST分区类似于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。LIST分区通过使用“partition by list（expr）”来实现，其中“expr”是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式，然后通过“values in（value\_list）”的方式来定义每个分区，其中“value\_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。

**创建LIST分区类型举例：**

mysql> create table employees (
        -> id int not null,
        -> fname varchar(30),
        -> lname varchar(30),
        -> hired date not null default '1970-01-01',
        -> separated date not null default '2100-12-31',
        -> job_code int,
        -> store_id int
        -> )
        -> partition by list(store_id)(
        -> partition pNorth values in (3,5,6,9,17),
        -> partition pEast values in (1,2,10,11,19,20),
        -> partition pWest values in (4,12,13,14,18),
        -> partition pCentral values in (7,8,15,16)
        -> );

在上面创建的表中，如果插入一个store\_id为22（不在定义的分列表中）的数据，那么将会插入失败，如下：

![MySQL分区类型][MySQL]

失败的原因就是：**LIST分区没有类似如“VALUES LESS THAN MAXVALUE”这样的包含其他值在内的定义。将要匹配的任何值都  
必须在值列表中找到**。

解决办法就是增加有这个值的分区，如下:

mysql>  alter table employees add partition (partition p4 values ins (22,23,24));

### 3、HASH分区 ###

这种模式允许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。 hash分区的目的是将数据均匀的分布到预先定义的各个分区中，保证各分区的数据量大致一致。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；而在hash分区中，MySQL自动完成这些工作，用户所要定一个列值或者表达式，以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。

#### 1）创建hash分区的表 ####

mysql> create table t_hash(a int(11),b datetime) partition by hash(year(b)) partitions 4;

上述创建表的命令中，使用了year函数来提取b列中的年份来做分区的依据，通过partitions来指定需要4个分区。

#### 2）插入测试数据 ####

mysql> insert into t_hash values(1,'2010-04-01');

上述指令插入的数据将被存放在p2分区，计算方法如下：

![MySQL分区类型][MySQL 1]

查看information\_schema库中的partitions也可以查看到p2分区中会有1条记录，如下：

mysql> select * from information_schema.partitions where table_schema='test001' and table_name='t_hash'\G

返回结果如下：

![MySQL分区类型][MySQL 2]

上面的例子并不能把数据均匀的分布到各个分区，因为按照YEAR函数进行的，该值本身是离散的。如果对连续的值进行HASH分区，如自增长的主键，则可以较好地将数据平均分布。

### 4、key分区 ###

key分区和hash分区相似，不同在于hash分区是用户自定义函数进行分区，key分区使用mysql数据库提供的函数进行分区，NDB cluster使用MD5函数来分区，对于其他存储引擎mysql使用内部的hash函数。

创建一个key分区的表：

mysql> create table t_key(a int(11), b datetime) partition by key(b) partitions 4;

如果后期需要新增分区，使用以下指令即可：

mysql> alter table t_key add partition partitions 5;

上述指令是新增了5个分区，也就是说，现在t\_key这个表一共有9个分区了。

**注： mysql-5.5开始支持COLUMNS分区，可视为RANGE和LIST分区的进化，COLUMNS分区可以直接使用非整形数据进行分区。COLUMNS分区支持以下数据类型： 所有整形，如INT SMALLINT  
TINYINT BIGINT。FLOAT和DECIMAL则不支持。 日期类型，如DATE和DATETIME。其余日期类型不支持。字符串类型，如CHAR、VARCHAR、BINARY和VARBINARY。BLOB和TEXT类型不支持。 COLUMNS可以使用多个列进行分区。**

### 5、MySQL分表和分区的区别 ###

#### 1） 实现方式上 ####

>  *  mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完整的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。
>  *  分区不一样，一张大表进行分区后，它还是一张表，不会变成二张表，但是它存放数据的区块变多了

#### 2）数据处理上 ####

>  *  分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。
>  *  分区呢，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表，数据处理还是由自己来完成。

#### 3）提高性能上 ####

>  *  分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同的查询，将并发压力分到不同的小表里面。
>  *  mysql提出了分区的概念，主要是想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。
>  *  在这一点上，分区和分表的侧重点不同，分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。

#### 4）实现的难易度上 ####

>  *  分表的方法有很多，用merge来分表，是最简单的一种方式。这种方式跟分区难易度差不多，并且对程序代码来说可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分区麻烦了。
>  *  分区实现是比较简单的，建立分区表，和建平常的表没什么区别，并且对开代码端来说是透明的。

#### 5） 其他区别 ####

>  *  都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
>  *  分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式，访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
>  *  分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
>  *  表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。

### 6、附加：如何实现将分区放在不同的目录下进行存储 ###

先在本地创建好需要的目录：

[root@mysql ~]# mkdir /data
    [root@mysql ~]# chown -R mysql.mysql /data

然后创建表时，指定data directory就可以，如下：

mysql> create table user(
        -> id int not null auto_increment,
        -> name varchar(30) not null default '',
        -> primary key(id)) default charset=utf8 auto_increment=1
        -> partition by range(id)(
        -> partition p1 values less than (3) data directory '/data/area1',
        -> partition p2 values less than (6) data directory '/data/area2',
        -> partition p3 values less than (9) data directory '/data/area3');

查看本地目录，则会发现自动创建了相应的存放数据的目录，如下：  
![MySQL分区类型][MySQL 3]

**注：使用mysql默认的存储引擎inodb时候，只需要指定data directory 就可以，因为inodb的数据和索引在一个文件中。但是创建表格时指定engine=myisam时，修改分区的存储位置，需要同时指定data directory和index directory。**

———————— 本文至此结束，感谢阅读 ————————

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[MySQL 1]: https://s1.51cto.com/images/blog/202001/09/9f1620e2a637a5a79a93c7957dbd54e4.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=
[MySQL 2]: https://s1.51cto.com/images/blog/202001/09/288f2001528a43c69f3729d22cd618e6.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=
[MySQL 3]: https://s1.51cto.com/images/blog/202001/09/150f5f3f217f370657c7ed7282a3ac9a.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=