mysql分表分区

mysql分表分区

一、什么是mysql分表,分区 
 1.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 
 2.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。

二、mysql分表和分区有什么区别
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。 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  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。

注释:
针对每个不同的存储引擎(engine),每个表的文件形式不同。mysql每个表其实以文件的形式存放在磁盘上的。
如果是myisam的表:表名.frm:存放表结构的文件;   表名.MYD:存放表数据的文件;   表名.MYI:存放表索引的文件。
如果是innodb的表:表名.frm:存放表结构;表数据和索引放在一个文件中:ibdata

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,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。 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。


<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在MySQL中实现分表分区。首先,我应该回顾一下用户提供的引用内容,确保准确理解分表分区的区别以及各自的方法。 根据引用[1],分表是为了解决大数据量导致的性能问题,而引用[3]提到分区是将一张表的数据分成多个区块。接下来,引用[2]详细说明了分区的类型,比如范围分区、列表分区等。用户需要具体的方法和教程,所以我的回答需要步骤清晰,可能包括分表分区的实现方式、示例代码以及适用场景。 首先,分表有两种方式:水平分表和垂直分表。水平分表是将数据按规则拆分到多个结构相同的表中,例如按时间或ID范围。垂直分表则是按列拆分,将不常用的列分出去。我需要给出具体的步骤,比如创建子表、数据迁移、使用视图或应用层路由。 然后,分区的实现需要使用CREATE TABLE语句时指定分区策略。例如,范围分区可以按年份或ID分区,哈希分区根据哈希函数分布数据。需要给出具体的SQL示例,比如按范围分区的代码,并说明如何管理分区,比如添加或删除分区。 还要注意分表分区的区别,比如分表需要应用层处理,而分区对应用透明。适用场景方面,分表适合单表数据过大,而分区适合逻辑分割数据但希望简化管理的情况。 最后,用户可能需要优化建议,比如结合分表分区,或者使用中间件。需要确保回答结构清晰,步骤详细,并包含示例和相关问题,帮助用户进一步学习。同时,要检查LaTeX格式是否正确,数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,并正确添加引用标识。</think>### MySQL分表分区的实现方法及教程 --- #### 一、分表(Sharding) **定义**:将一个大表按规则拆分为多个结构相同的小表,降低单表数据量,提升查询性能[^1]。 ##### 1. **水平分表** - **适用场景**:数据量庞大,但表结构无需调整。 - **实现步骤**: 1. **按规则拆分表**:例如按时间(按月分表)或按ID范围(如`user_0`、`user_1`)。 2. **数据迁移**:将原表数据按规则分配到子表。 3. **路由查询**:通过应用层逻辑或中间件(如MyCat)根据规则选择子表。 ```sql -- 示例:按用户ID范围分表 CREATE TABLE user_0 (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE user_1 (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50)) ENGINE=InnoDB; ``` ##### 2. **垂直分表** - **适用场景**:表中包含大字段或不常用字段。 - **实现步骤**:将部分列拆分到新表,通过主键关联。 ```sql -- 原表 CREATE TABLE user (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), profile TEXT); -- 拆分后 CREATE TABLE user_basic (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50)); CREATE TABLE user_profile (user_id INT, profile TEXT); ``` --- #### 二、分区(Partitioning) **定义**:将表数据逻辑上划分为多个区块,但物理存储可透明管理[^3]。 ##### 1. **范围分区(Range)** - **示例**:按订单日期分区。 ```sql CREATE TABLE orders ( id INT, order_date DATE ) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) ( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022), PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023) ); ``` ##### 2. **哈希分区(Hash)** - **示例**:按用户ID哈希分布。 ```sql CREATE TABLE logs ( id INT, content TEXT ) PARTITION BY HASH(id) PARTITIONS 4; ``` ##### 3. **列表分区(List)** - **示例**:按地区划分。 ```sql CREATE TABLE sales ( id INT, region VARCHAR(10) ) PARTITION BY LIST (region) ( PARTITION p_east VALUES IN ('Shanghai', 'Beijing'), PARTITION p_west VALUES IN ('Chengdu', 'Xian') ); ``` ##### 4. **管理分区** - **添加分区**: ```sql ALTER TABLE orders ADD PARTITION (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024)); ``` - **删除分区**: ```sql ALTER TABLE orders DROP PARTITION p2020; ``` --- #### 三、分表分区的区别 | **特性** | **分表** | **分区** | |----------------|-------------------------------|-------------------------------| | 实现复杂度 | 需应用层处理路由 | 数据库自动管理 | | 查询性能 | 需跨表查询(可能更复杂) | 单表操作,优化器自动选择分区 | | 数据分布 | 物理分散(多表) | 逻辑分散(单表多区块) | | 适用场景 | 数据量极大,需分布式存储 | 数据量大但需简化管理 | --- #### 四、优化建议 1. **结合使用**:对分表后的子表进一步分区,提升查询效率。 2. **分区键选择**:优先使用高频查询条件字段(如时间、ID)。 3. **监控分区大小**:避免单个分区过大,影响索引效率[^2]。 4. **使用中间件**:如Vitess或ProxySQL,简化分表后的路由逻辑。 ---
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