mysql分表,分区的区别和联系

本文详细解释了MySQL中分表和分区的概念,包括两者的定义、实现方式、数据处理方式及性能提升机制,并探讨了它们之间的联系与区别。

一,什么是mysql分表,分区

什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看mysql分表的3种方法

什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例

二,mysql分表和分区有什么区别呢

1,实现方式上

a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,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。

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[root@BlackGhost test]# ls |grep user
alluser.MRG
alluser.frm
user1.MYD
user1.MYI
user1.frm
user2.MYD
user2.MYI
user2.frm

简单说明一下,上面的分表呢是利用了merge存储引擎(分表的一种),alluser是总表,下面有二个分表,user1,user2。他们二个都是独立的表,取数据的时候,我们可以通过总表来取。这里总表是没有.MYD,.MYI这二个文件的,也就是说,总表他不是一张表,没有数据,数据都放在分表里面。我们来看看.MRG到底是什么东西

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[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more
user1
user2
#INSERT_METHOD=LAST

从上面我们可以看出,alluser.MRG里面就存了一些分表的关系,以及插入数据的方式。可以把总表理解成一个外壳,或者是联接池。

b),分区不一样,一张大表进行分区后,他还是一张表,不会变成二张表,但是他存放数据的区块变多了。

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[root@BlackGhost test]# ls |grep aa
aa#P#p1.MYD
aa#P#p1.MYI
aa#P#p3.MYD
aa#P#p3.MYI
aa.frm
aa.par

从上面我们可以看出,aa这张表,分为二个区,p1和p3,本来是三个区,被我删了一个区。我们都知道一张表对应三个文件.MYD,.MYI,.frm。分区呢根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割,还多出了一个.par文件,打开.par文件后你可以看出他记录了,这张表的分区信息,根分表中的.MRG有点像。分区后,还是一张,而不是多张表。

2,数据处理上

a),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。看下面的例子:

select * from alluser where id='12'表面上看,是对表alluser进行操作的,其实不是的。是对alluser里面的分表进行了操作。

b),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

a),分表后,单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢,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。磁盘I/O性能怎么搞高了呢,本来一个非常大的.MYD文件现在也分摊到各个小表的.MYD中去了。

b),mysql提出了分区的概念,我觉得就想突破磁盘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,分区和分表的测重点不同,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

a),分表的方法有很多,用merge来分表,是最简单的一种方式。这种方式根分区难易度差不多,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。

b),分区实现是比较简单的,建立分区表,根建平常的表没什么区别,并且对开代码端来说是透明的。

三,mysql分表和分区有什么联系呢

1,都能提高mysql的性高,在高并发状态下都有一个良好的表面。

2,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(如果merge这种分表方式,不能和分区配合的话,可以用其他的分表试),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。

 

转载:http://blog.51yip.com/mysql/1029.html

<think> 嗯,用户想了解MySQL分区分表区别。这个问题挺实用的,因为很多人在处理大数据量时都会面临这个选择。用户可能是个后端工程师或者DBA,正在为系统设计数据存储方案。 从引用内容看,用户提供的资料已经比较全面了,但需要我来整理得更清晰些。分区分表确实容易混淆,核心区别在于:分区是逻辑划分物理存储,而分表是物理拆分成多个表。 分区表的特点很鲜明,它像是个大柜子里的隔层,数据还在一个表里,但存储被分割了。这样用户查询时还能用原来的表名,数据库会自动定位分区。不过分区数量上限是个硬伤,最多1024个分区可能不够某些超大系统使用。 分表就彻底多了,直接把大表拆成多个小表,每张表都是独立的。这样扩展性无敌,但代价就是查询变复杂。用户得自己处理数据路由,跨表查询也得手动UNION。引用里提到的MERGE存储引擎是个折中方案,可惜不能分区同时用。 用户可能还关心性能对比。分区在查询优化上确实有优势,特别是范围查询时可以直接跳过无关分区。而分表在写入高并发场景更出色,毕竟压力被分散到不同物理表了。 突然想到个重要区别没在引用里强调:事务支持。分区表因为还在一个数据库实例里,能保证ACID;但分表如果跨了数据库实例,分布式事务就是大难题了。这点得在回答里补充。 运维方面也是重点。分区表用常规的OPTIMIZE TABLE就行,分表却要逐个表维护。用户要是怕麻烦,分区显然省心得多。 最后考虑给用户些实用建议。中等数据量用分区足够,要是数据真的海量或者要跨服务器,再考虑分表。其实现在很多企业用分库分表中间件了,下次可以建议用户了解下MyCat或者ShardingSphere。 </think>以下是MySQL分区表与分表的详细对比,结合核心区别、实现方式适用场景: --- ### **一、核心区别** | **维度** | **分区表(Partitioning)** | **分表(Sharding)** | |----------------|---------------------------------------------------|-----------------------------------------------| | **物理存储** | 单表物理存储拆分为多个文件(如.ibd),**仍为逻辑上的单表** | **拆分为多个独立的物理表**(如`table_001`, `table_002`) | | **数据管理** | 由**MySQL内部自动管理**分区路由 | **需应用层或中间件**(如ShardingSphere)手动路由 | | **SQL兼容性** | 应用**无需修改SQL**,透明访问原表名 | 需**显式指定表名**或通过中间件改写SQL | | **事务支持** | 单分区事务(ACID) | 跨表事务需分布式事务(如XA) | --- ### **二、实现方式对比** #### **1. 分区表示例(按范围分区)** ```sql -- 创建分区表(按年份分区) CREATE TABLE sales ( id INT, sale_date DATE, amount DECIMAL(10,2) ) PARTITION BY RANGE(YEAR(sale_date)) ( PARTITION p2018 VALUES LESS THAN (2019), PARTITION p2019 VALUES LESS THAN (2020), PARTITION p2020 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); -- 查询时自动路由到分区(无需修改SQL) SELECT * FROM sales WHERE sale_date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-12-31'; -- 仅扫描p2019分区 ``` #### **2. 分表示例(水平分表)** ```sql -- 手动创建分表 CREATE TABLE sales_2019 (id INT, sale_date DATE, amount DECIMAL(10,2)); CREATE TABLE sales_2020 (id INT, sale_date DATE, amount DECIMAL(10,2)); -- 应用层需按年份路由查询 -- Java伪代码示例: String tableName = "sales_" + year; executeQuery("SELECT * FROM " + tableName + " WHERE ..."); ``` --- ### **三、性能与扩展性对比** | **场景** | **分区表** | **分表** | |------------------|-----------------------------------------------|-----------------------------------------------| | **大数据量** | 单表上限**约1024个分区**,数据量受单机限制 | **支持水平扩展**,数据可分到不同服务器 | | **查询性能** | 范围查询快(分区裁剪) | 高并发下更优(压力分散) | | **写入性能** | 单点写入瓶颈 | 支持多节点并行写入 | | **维护复杂度** | 低(ALTER TABLE管理分区) | 高(需中间件+数据迁移工具) | --- ### **四、适用场景** #### **分区表适合:** 1. **中等数据量优化**(单机可承载) > 如:日志表按月份归档,历史数据快速删除(直接`DROP PARTITION`)[^3] 2. **范围查询频繁** > 如:时间范围、数值区间查询(分区裁剪减少扫描量)[^1] 3. **简化管理** > 无需修改业务SQL,DDL操作便捷(如`REORGANIZE PARTITION`)[^4] #### **分表适合:** 1. **超大规模数据**(TB级以上) > 如:电商订单表,分表后部署到多台服务器[^2] 2. **高并发写入** > 如:物联网设备数据采集,分散写入压力[^4] 3. **需要线性扩展** > 如:用户表按ID哈希分表,随业务增长动态扩容[^1] --- ### **五、混合使用建议** - **分区+分表组合**: 超大规模场景可先分表(如按用户ID分库分表),再对单个分表进行分区(如按时间分区)[^3] > 例如: > `user_orders_001` 表再按 `order_date` 分区,兼顾扩展性与查询效率。 ---
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