mysql优化之分区

mysql分区类型

 

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

分区，partition，分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

-- 查看是否支持分区
show variables like "%PARTITION%";  

--EXPLAIN PARTITIONS查看用的哪个分区的数据
 EXPLAIN PARTITIONS
SELECT
test_partition_list.schoolId
FROM
test_partition_list
WHERE
test_partition_list.schoolId = 2

 Tip：分区与存储引擎无关，是MySQL逻辑层完成的。

 

 

mysql分区类型有：

1. list分区：基于枚举出的值列表分区；
2. range分区：基于给定的一个连续范围，把数据分配到不同的分区；
3. hash分区：基于给定的分区个数，把数据分配到不同的分区；
4. key分区：类似HASH分区

 

无论哪种MySQL分区类型，要么分区表上没有主键/唯一键 要么分区表的主键/唯一键必须包含分区键 ，不能使用主键/唯一键字段之外的其他字段分区 

 

 

 list分区：

　　按照列表值分区（in (值列表)

　　--表上的每一个唯一性索引必须用于分区表的表达式上（其中包括主键索引）；言外之意就是如果有多个字段要建立唯一性索引可以：PRIMARY KEY ( `id`, `schoolId` )或者 UNIQUE KEY (`id`, `schoolId` )

CREATE TABLE `test`.`test_partition_list` (
`id` INT ( 11 ) NOT NULL,
`name` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL,
`age` INT ( 3 ) NOT NULL,
`schoolId` INT ( 11 ) NOT NULL,
PRIMARY KEY ( `id`, `schoolId` ),
INDEX `name` ( `name` ) USING BTREE 
) ENGINE = INNODB CHARACTER 
SET = utf8 COLLATE = utf8_unicode_ci PARTITION BY LIST ( schoolId ) (
PARTITION `p0`VALUES IN ( 1, 5, 9, 10, 12, 15 ),
PARTITION `p1`VALUES IN ( 2, 4, 6, 8, 13, 11 ),
PARTITION `p2`VALUES IN ( 3, 7, 14, 16, 18 ),
PARTITION `p3`VALUES IN ( 19, 21, 23, 25, 27 ),
PARTITION `p4`VALUES IN ( 20, 22, 24, 26, 28 ) 
);

 

对于不同的存储引擎，分区后生成的文件也不一样的；myisam是这样的：

innodb是这样的：

 

range分区：

　　条件运算符（less than）

CREATE TABLE rc1 (
a INT,
b INT,        
PRIMARY KEY (a,b)
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS ( a,b ) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10,5),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20,15),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30,25),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (40,30),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (50,40),
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (MAXVALUE,MAXVALUE)
);

HASH分区：

主要用来分散热点读 确保数据在预先确定个数的分区中尽可能平均分布

对一个表执行HASH分区时候 MySQL会对分区键应用一个散列函数 确定数据应当放在N个分区中的哪个分区中

支持两种HASH分区：常规HASH分区 线性HASH分区（LINEAR HASH分区）

CREATE TABLE emp (
id INT NOT NULL,
ename VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job VARCHAR(30) NOT NULL,
store_id INT NOT NULL
)PARTITION BY HASH (store_id) PARTITIONS 4;

分区按照MOD(store_id,4) 取模运算，分区名p0-3

常规HASH会出现的问题：如果增加分区或者合并分区的时候 取模算法需要改变 所有数据需要重新计算 为了降低分区管理的代价 提供线性HASH分区 分区函数是一个线性2的幂运算

Key分区

分成5个区，就是对5取余。将id对5取余。

注意：Key，hash都是取余算法，要求分区参数（括号里的），返回的数据必须为整数。

分区中的NULL值

MySQL数据库允许对NULL值做分区，但是处理的方法和Oracle数据库完全不同。MYSQL数据库的分区总是把NULL值视为小于任何一个非NULL值，这和MySQL数据库中对于NULL的ORDER BY的排序是一样的。因此对于不同的分区类型，MySQL数据库对于NULL值的处理是不一样的。

对于RANGE分区，如果对于分区列插入了NULL值，则MySQL数据库会将该值放入最左边的分区（这和Oracle数据库完全不同，Oracle数据库会将NULL值放入MAXVALUE分区中）。例如：

create table t_range(

　　a int,

　　b int

)engine=innodb

partition by range(b)(

partition p0 values less than(10),

partition p1 values less than(20),

partition p2 values less than maxvalue

);

接着往表中插入（1，1）和（1，NULL）两条数据，并观察每个分区中记录的数量：

insert into t_range select 1,1;

insert into t_range select 1,NULL;

select * from t_rangeG;

select table_name,partition_name,table_rows from information_schema.PARTITIONS where table_schema=database() and table_name='t_range'G;

RANGE分区下，NULL值会放入最左边的分区中。另外需要注意的是，如果删除p0这个分区，你删除的是小于10的记录，并且还有NULL值的记录，这点非常重要。

 

 

LIST分区下要使用NULL值，则必须显式地指出哪个分区中放入NULL值，否则会报错，如：

create table t_list(

　　a int,

　　b int)engine=innodb

partition by list(b)(

partition p0 values in (1,3,5,7,9),

partition p1 values in (0,2,4,6,8)

);

insert into t_list select 1,NULL;

ERROR 1526（HY000）：Table has no partition for value NULL

若p0分区允许NULL值，则插入不会报错：

create table t_list(
　　a int,
　　b int)engine=innodb
partition by list(b)(
partition p0 values in (1,3,5,7,9,NULL),
partition p1 values in (0,2,4,6,8)
);

insert into t_list select 1,NULL;
select table_name,partition_name,table_rows from information_schema.PARTITIONS where table_schema=database() and table_name='t_list';

HASH和KEY分区对于NULL的处理方式，和RANGE分区、LIST分区不一样。任何分区函数都会将含有NULL值的记录返回为0。如：

create table t_hash(
　　a int,
　　b int)engine=innodb
partition by hash(b)
partitions 4;
insert into t_hash select 1,0;
insert into t_hash select 1,NULL;

select table_name,partition_name,table_rows from information_schema.PARTITIONS where table_schema=database() and table_name='t_hash';

***************************1.row***************************

table_name：t_hash

partition_name：p0

table_rows：2

分区管理

　　删除分区：

1. 在key和hash领域删除分区不会造成数据丢失，而是把数据正和到剩余分区中；
2. 在list和range领域删除分区后，会造成数据丢失。

　　求余方式（key / hash）

-- 求余方式删除分区的语法

alter table 表名 coalesce partition 数量

　　范围方式（list / range）

-- 范围方式

alter table 表名 drop partition 分区表名称

　　

1. 分区和性能

常听到开发人员说“对表做个分区，然后数据库的查询就会快了”。但是这是真的吗？实际中可能你根本感觉不到查询速度的提升，甚至是查询速度急剧的下降。因此，在合理使用分区之前，必须了解分区的使用环境。

数据库的应用分为两类：

1. 一类是OLTP（在线事务处理），如博客、电子商务、网络游戏等；
2. 一类是OLAP（在线分析处理），如数据仓库、数据集市。

在一个实际的应用环境中，可能既有OLTP的应用，也有OLAP的应用。如网络游戏中，玩家操作的游戏数据库应用就是OLTP的，但是游戏厂商可能需要对游戏产生的日志进行分析，通过分析得到的结果来更好地服务于游戏、预测玩家的行为等，而这却是OLAP的应用。

对于OLAP的应用，分区的确可以很好地提高查询的性能，因为OLAP应用的大多数查询需要频繁地扫描一张很大的表。假设有一张1亿行的表，其中有一个时间戳属性列。你的查询需要从这张表中获取一年的数据。如果按时间戳进行分区，则只需要扫描相应的分区即可。

对于OLTP的应用，分区应该非常小心。在这种应用下，不可能会获取一张大表中10%的数据，大部分都是通过索引返回几条记录即可。而根据B+树索引的原理可知，对于一张大表，一般的B+树需要2～3次的磁盘IO（到现在我都没看到过4层的B+树索引）。因此B+树可以很好地完成操作，不需要分区的帮助，并且设计不好的分区会带来严重的性能问题。

很多开发团队会认为含有1000万行的表是一张非常巨大的表，所以他们往往会选择采用分区，如对主键做10个HASH的分区，这样每个分区就只有100万行的数据了，因此查询应该变得更快了，如SELECT * FROM TABLE WHERE PK=@pk。但是有没有考虑过这样一个问题：100万行和1000万行的数据本身构成的B+树的层次都是一样的，可能都是2层？那么上述走主键分区的索引并不会带来性能的提高。是的，即使1000万行的B+树的高度是3，100万行的B+树的高度是2，那么上述走主键分区的索引可以避免1次IO，从而提高查询的效率。嗯，这没问题，但是这张表只有主键索引，而没有任何其他的列需要查询？如果还有类似如下的语句SQL：SELECT * FROM TABLE WHERE KEY=@key，这时对于KEY的查询需要扫描所有的10个分区，即使每个分区的查询开销为2次IO，则一共需要20次IO。而对于原来单表的设计，对于KEY的查询还是2～3次IO。

如下表Profile，根据主键ID进行了HASH分区，HASH分区的数量为10，表Profile有接近1000万行的数据：

CREATE TABLE 'Profile'(
　　'id' int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
　　'nickname' varchar(20) NOT NULL DEFAULT'',
　　'password' varchar(32) NOT NULL DEFAULT'',
　　'sex' char(1)NOT NULL DEFAULT'',
　　'rdate' date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
　　PRIMARY KEY('id'),
　　KEY 'nickname' ('nickname')
）ENGINE=InnoDB
partition by hash(id)
partitions 10；
select count（nickname）from Profile；
count（1）：9999248

因为是根据HASH分区的，因此每个区分的记录数大致是相同的，即数据分布比较均匀：

select table_name，partition_name，table_rows from information_schema.PARTITIONS where table_schema=database() and table_name='Profile';

注意：即使是根据自增长主键进行的HASH分区，也不能保证分区数据的均匀。因为插入的自增长ID并非总是连续的，如果该主键值因为某种原因被回滚了，则该值将不会再次被自动使用。

如果进行主键的查询，可以发现分区的确是有意义的：

explain partitions select * from Profile where id=1G;

可以发现只寻找了p1分区。

但是对于表Profile中nickname列索引的查询，EXPLAIN PARTITIONS则会得到如下的结果：

explain partitions select * from Profile where nickname='david'G;

可以看到，MySQL数据库会搜索所有分区，因此查询速度会慢很多，比较上述的语句：

select * from Profile where nickname='david'G;

上述简单的索引查找语句竟然需要1.05秒，这显然是因为搜索所有分区的关系，实际的IO执行了20～30次，在未分区的同样结构和大小的表上执行上述SQL语句，只需要0.26秒。

因此对于使用InnoDB存储引擎作为OLTP应用的表，在使用分区时应该十分小心，设计时要确认数据的访问模式，否则在OLTP应用下分区可能不仅不会带来查询速度的提高，反而可能会使你的应用执行得更慢。