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MySQL5.1体验--MySQL分区

来源:互联网网民  宽屏版  评论
2008-05-21 09:45:31

一、概述

相信有很多人经常会问同样的一个问题:当 MySQL

的总记录数超过了100万后,会出现性能的大幅度下降吗?答案是肯定的,但是性能下降>的比率不一而同,要看系统的架构、应用程序、还有>包 括索引、服务器硬件等多种因素而定。当有网友问我这个问题的时候,我最常见的回答>就是:分表,可以根据id区间或者时间先后顺序等多

种规则来分表。分表很容易,然而由此所带来的应用程序甚至是架构方面的改动工作却不>容小觑,还包括将来的扩展性等。

在以前,一种解决方案就是使用 MERGE

类型,这是一个非常方便的做饭。架构和程序基本上不用做改动,不过,它的缺点是显见的:

只能在相同结构的 MyISAM 表上使用

无法享受到 MyISAM 的全部功能,例如无法在 MERGE 类型上执行 FULLTEXT 搜索

它需要使用更多的文件描述符

读取索引更慢

这个时候,MySQL 5.1 中新增的分区(Partition)功能的优势也就很明显了:

与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据

很容易就能删除不用或者过时的数据

一些查询可以得到极大的优化

涉及到 SUM()/COUNT() 等聚合函数时,可以并行进行

IO吞吐量更大

分区允许可以设置为任意大小的规则,跨文件系统分配单个表的多个部分。实际上,表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表。

二、分区的类型

RANGE 分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。参见18.2.1节,RANGE分区

LIST 分区:类似于按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。参见18.2.2节,LIST分区

HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包>含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。参见18.2.3节,HASH分区

KEY

分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含>整数值。

参见18.2.4节,KEY分区

三、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,可以多大提高了磁盘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。

KEY 类型

REATE 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。

四、分区管理

删除分区

ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;

删除分区 p0。

重建分区

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。

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。

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

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。

新增 HASH/KEY 分区

ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;

将分区总数扩展到8个。

好了,本次体验先到这里,更多详情请看 MySQL 手册第18章。

 
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  一、概述   相信有很多人经常会问同样的一个问题:当 MySQL   的总记录数超过了100万后,会出现性能的大幅度下降吗?答案是肯定的,但是性能下降>的比率不一而同,要看系统的架构、应用程序、还有>包 括索引、服务器硬件等多种因素而定。当有网友问我这个问题的时候,我最常见的回答>就是:分表,可以根据id区间或者时间先后顺序等多   种规则来分表。分表很容易,然而由此所带来的应用程序甚至是架构方面的改动工作却不>容小觑,还包括将来的扩展性等。   在以前,一种解决方案就是使用 MERGE   类型,这是一个非常方便的做饭。架构和程序基本上不用做改动,不过,它的缺点是显见的:      只能在相同结构的 MyISAM 表上使用   无法享受到 MyISAM 的全部功能,例如无法在 MERGE 类型上执行 FULLTEXT 搜索   它需要使用更多的文件描述符   读取索引更慢      这个时候,MySQL 5.1 中新增的分区(Partition)功能的优势也就很明显了:      与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据   很容易就能删除不用或者过时的数据   一些查询可以得到极大的优化   涉及到 SUM()/COUNT() 等聚合函数时,可以并行进行   IO吞吐量更大      分区允许可以设置为任意大小的规则,跨文件系统分配单个表的多个部分。实际上,表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表。   二、分区的类型      RANGE 分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。参见18.2.1节,RANGE分区   LIST 分区:类似于按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。参见18.2.2节,LIST分区   HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包>含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。参见18.2.3节,HASH分区   KEY   分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含>整数值。   参见18.2.4节,KEY分区      三、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,可以多大提高了磁盘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。      KEY 类型   REATE 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。         四、分区管理      删除分区   ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;   删除分区 p0。      重建分区      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。      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。      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      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。      新增 HASH/KEY 分区   ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;   将分区总数扩展到8个。            好了,本次体验先到这里,更多详情请看 MySQL 手册第18章。     
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