mysql分区表的原理和优缺点

1.分区表的原理

分区表是由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们也可以直接访问各个分区,存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有的底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引,从存储引擎的角度来看,底层表和一个普通表没有任何不同,存储引擎也无须知道这是一个普通表还是一个分区表的一部分。

 

在分区表上的操作按照下面的操作逻辑进行:

select查询:

当查询一个分区表的时候,分区层先打开并锁住所有的底层表,优化器判断是否可以过滤部分分区,然后再调用对应的存储引擎接口访问各个分区的数据

insert操作:

当写入一条记录时,分区层打开并锁住所有的底层表,然后确定哪个分区接受这条记录,再将记录写入对应的底层表

delete操作:

当删除一条记录时,分区层先打开并锁住所有的底层表,然后确定数据对应的分区,最后对相应底层表进行删除操作

update操作:

当更新一条数据时,分区层先打开并锁住所有的底层表,mysql先确定需要更新的记录在哪个分区,然后取出数据并更新,再判断更新后的数据应该放在哪个分区,然后对底层表进行写入操作,并对原数据所在的底层表进行删除操作

 

虽然每个操作都会打开并锁住所有的底层表,但这并不是说分区表在处理过程中是锁住全表的,如果存储引擎能够自己实现行级锁,如:innodb,则会在分区层释放对应的表锁,这个加锁和解锁过程与普通Innodb上的查询类似。

 

 

2.在下面的场景中,分区可以起到非常大的作用:

A:表非常大以至于无法全部都放在内存中,或者只在表的最后部分有热点数据,其他都是历史数据

B:分区表的数据更容易维护,如:想批量删除大量数据可以使用清除整个分区的方式。另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作

C:分区表的数据可以分布在不同的物理设备上,从而高效地利用多个硬件设备

D:可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈,如:innodb的单个索引的互斥访问,ext3文件系统的inode锁竞争等

E:如果需要,还可以备份和恢复独立的分区,这在非常大的数据集的场景下效果非常好

F:优化查询,在where字句中包含分区列时,可以只使用必要的分区来提高查询效率,同时在涉及sum()和count()这类聚合函数的查询时,可以在每个分区上面并行处理,最终只需要汇总所有分区得到的结果。

 

 

3.分区本身也有一些限制:

A:一个表最多只能有1024个分区(mysql5.6之后支持8192个分区)

B:在mysql5.1中分区表达式必须是整数,或者是返回整数的表达式,在5.5之后,某些场景可以直接使用字符串列和日期类型列来进行分区(使用varchar字符串类型列时,一般还是字符串的日期作为分区)。

C:如果分区字段中有主键或者唯一索引列,那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来,如果表中有主键或唯一索引,那么分区键必须是主键或唯一索引

D:分区表中无法使用外键约束

E:mysql数据库支持的分区类型为水平分区,并不支持垂直分区,因此,mysql数据库的分区中索引是局部分区索引,一个分区中既存放了数据又存放了索引,而全局分区是指的数据库放在各个分区中,但是所有的数据的索引放在另外一个对象中

F:目前mysql不支持空间类型和临时表类型进行分区。不支持全文索引

 

 

4.子分区的建立需要注意以下几个问题:

A:每个子分区的数量必须相同

B:只要在一个分区表的任何分区上使用subpartition来明确定义任何子分区,就必须在所有分区上定义子分区,不能漏掉一些分区不进行子分区。

C:每个subpartition子句必须包括子分区的一个名字

D:子分区的名字必须是唯一的,不能在一张表中出现重名的子分区

E:mysql数据库的分区总是把null当作比任何非null更小的值,这和数据库中处理null值的order by操作是一样的,升序排序时null总是在最前面,因此对于不同的分区类型,mysql数据库对于null的处理也各不相同。对于range分区,如果向分区列插入了null,则mysql数据库会将该值放入最左边的分区,注意,如果删除分区,分区下的所有内容都从磁盘中删掉了,null所在分区被删除,null值也就跟着被删除了。在list分区下要使用null,则必须显式地定义在分区的散列值中,否则插入null时会报错。hash和key分区对于null的处理方式和range,list分区不一样,任何分区函数都会将null返回为0.

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoboluo768/p/5191964.html

<think>嗯,用户问的是分区表,我需要详细解释这个概念。首先得明确什么是分区表,可能用在数据库或者存储管理中。 分区表应该是指把大表分成多个小部分,提升性能管理效率。需要从数据库的角度切入,比如MySQL或者PostgreSQL的分区功能。用户可能想知道为什么用分区表,有什么好处,比如查询速度更快,维护更方便。 然后要分点说明。可能的结构是:定义、作用、类型、优缺点、适用场景。每一步都要展开,比如类型里有范围分区、列表分区、哈希分区,各自适用情况。 要注意用户不可见的系统指令,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。不过这个问题可能不需要太多数学公式,但如果有涉及分区策略的算法,可能需要用LaTeX表达,比如哈希函数$H(key)\ mod\ N$。 还要检查语法是否正确,结构是否清晰,用中文回答。可能需要举例子,比如按时间分区,按地区列表分区,这样更直观。 还要考虑用户可能的实际应用场景,比如处理大量数据时的优化策略,或者数据归档。同时要提到潜在的问题,比如分区键选择不当导致的性能问题,或者跨分区查询的开销。 最后总结适用场景,帮助用户判断是否适合使用分区表。确保回答真实可靠,不遗漏关键点,结构分明。</think>分区表是一种数据库设计技术,用于将大型数据表按特定规则拆分为多个物理子表(称为分区),同时对应用层保持逻辑上的单一表结构。以下是逐步解析: --- ### **1. 核心原理** - **物理拆分**:将数据按规则(如时间、地域等)分布到不同存储位置。 - **逻辑统一**:应用层仍通过单一表名访问数据,无需感知底层分区细节。 --- ### **2. 主要作用** - **性能优化** 通过缩小查询范围提升效率。例如:查询2023年数据时,系统仅扫描对应时间分区,而非全表。 - 查询效率提升公式: $$ \text{查询时间} \propto \frac{\text{数据量}}{\text{分区数}} $$ - **管理便捷性** 可单独备份/删除分区(如删除过期的历史分区)。 - **高可用性** 分区损坏时,其他分区数据仍可访问。 --- ### **3. 常见分区类型** | 类型 | 规则示例 | 适用场景 | |--------------|-----------------------------------|------------------------------| | **范围分区** | 按时间范围:`2020-2023` | 时间序列数据(日志、订单) | | **列表分区** | 按地区:`北京, 上海, 广州` | 地域分类数据 | | **哈希分区** | 通过哈希函数$H(key)\ \text{mod}\ N$分散数据 | 均匀分布数据以减少热点 | --- ### **4. 实现示例(以SQL为例)** ```sql -- 创建范围分区表(按年份) CREATE TABLE sales ( id INT, sale_date DATE, amount DECIMAL ) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) ( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022), PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023) ); ``` --- ### **5. 优缺点对比** - **✅ 优点** - 加速特定条件的查询(如时间范围) - 简化历史数据归档 - 支持并行I/O操作 - **❌ 缺点** - 分区键选择不当会导致性能下降 - 跨分区查询可能更慢 - 维护复杂度增加(需定期调整分区策略) --- ### **6. 适用场景** - 数据量超过单机存储极限 - 高频访问近期数据(如最近3个月) - 需要定期清理旧数据 - 业务有明显数据分布特征(如电商的区域销售数据) --- ### **7. 注意事项** - 分区键应选择高频查询条件字段(如`create_time`) - 避免过多分区(可能引发元数据管理开销) - 需监控数据倾斜问题(如某分区数据量过大) 通过合理设计分区表,可显著提升大规模数据场景下的系统性能可维护性。
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