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Mysql --- 分区表

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Mysql --- 分区表，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3503字，纯文字阅读大概需要6分钟。

内容图文

TABLE IF EXISTS p_user; CREATE TABLE p_user( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(225), login_date DATETIME )ENGINE=INNODB PARTITION BY RANGE (id) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30), PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE )

 分区表p_user，小于10的id存储在p0分区中，10到20之间的id存储在p1中，以此类推，大于30的id存储在p3中。

 如果去掉 PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE ，则插入id 超过30的数据会报错：Table has no partition for value 30

 

2.按照日期分区

DROP TABLE IF EXISTS p_user;
CREATE TABLE p_user(
    name VARCHAR(225),
    login_date DATETIME
)ENGINE=INNODB PARTITION BY RANGE (YEAR(login_date))
(
PARTITION p_2014 VALUES LESS THAN (2015),
PARTITION p_2015 VALUES LESS THAN (2016),
PARTITION p_2016 VALUES LESS THAN (2017),
PARTITION p_max VALUES LESS THAN MAXVALUE
)

 

 查看分区查询情况：

explain partitions select * from p_user where login_date >= ‘2017-1-1‘

 

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 可见是从p_max分区中读的数据

 

二.HASH类型的分区表

1.按照id分区，且均匀分布数据

DROP TABLE IF EXISTS p_user;
CREATE TABLE p_user(
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(225),
    login_date DATETIME
)ENGINE=INNODB PARTITION BY HASH (id)
PARTITIONS 4
EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM p_user WHERE id = 1015

 

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选择分区规则是：hash后面的计算值 除以 分区数目 余数就是分区所在。（1015/4 余数3 所以在p3）。所以hash类型的分区表可以保证数据均匀分布。

 

2.按照id分区，且以满1000000数据为换分区的条件

说明：第一分区存满1000000数据，则换下一分区，当四个分区都满1000000数据后，回到第一分区重新开始，当第一分区再次满1000000数据后，继续换下一分区，以此循环

DROP TABLE IF EXISTS p_user;
CREATE TABLE p_user(
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(225),
    login_date DATETIME
)ENGINE=INNODB PARTITION BY HASH (id DIV 1000000)
PARTITIONS 4

 

三.效率测试

准备两张表

-- 有分区的表
DROP TABLE IF EXISTS p_user;
CREATE TABLE p_user(
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(225),
    login_date DATETIME
)ENGINE=INNODB PARTITION BY HASH (id)
PARTITIONS 4

-- 没有分区的表
DROP TABLE IF EXISTS user;
CREATE TABLE user(
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(225),
    login_date DATETIME
)ENGINE=INNODB

 

两张表分别填充1600万左右的数据

1.测试（1）

select * from p_user where id = 15000000;
select * from user where id = 15000000;

 

查询耗时相当，因为id是主键索引，所以无法体现分区表的优势

 

2.测试（2）

把p_user 和 user 表id字段的主键和自增属性去掉，且把id为15000000行对应的name改成‘httt‘

select * from p_user where id = 15000000;
select * from user where id = 15000000;

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原因：第一条查询会到对应的分区里查找数据，所以更快

explain partitions select * from p_user where id = 15000000;

Mysql --- 分区表 - 文章图片

 

3.测试（3）

和测试（2）的场景一样

select * from p_user where name = ‘httt‘ and id = 15000000;
select * from user where name = ‘httt‘ and id = 15000000;

Mysql --- 分区表 - 文章图片

 原因：第一条查询会到对应的分区里查找数据，所以更快

 

4.测试（4）

和测试（2）的场景一样

select * from p_user where name = ‘httt‘;
select * from user where name = ‘httt‘;

 

 Mysql --- 分区表 - 文章图片

可见分区表的耗时比多了两秒，多次执行，结果都是分区表耗时长。原因：条件字段不是分区字段，所以查询每个分区的数据

explain partitions select * from p_user where name = ‘httt‘;

 

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5.测试总结

　　---按照索引列分区，那么对查询优化几乎没影响

　　---按照非索引列分区，则查询条件中用了分区列，能提高查询速度，反之，会降低查询速度

 

Mysql --- 分区表

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本文系统来源：http://www.cnblogs.com/taotaoxixihaha/p/6786841.html

内容总结

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来源：【匿名】