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MySQL 分区表原理及数据备份转移实战

日期:2017-02-22点击:367

MySQL 分区表原理及数据备份转移实战

  1、分区表含义

  分区表定义指根据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。用户所选择的、实现数据分割的规则被称为分区函数,这在MySQL中它可以是模数,或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表,或者是一个内部HASH函数,或一个线性HASH函数。

  分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表。


  2、分区表优点

  1)分区表更容易维护。对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有关的分区,很容易地删除那些数据。相反地,在某些情况下,添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区,来很方便地实现。

  2)一些查询可以得到极大的优化,这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以只保存在一个或多个分区内,这样在查找时就不用查找其他剩余的分区。因为分区可以在创建了分区表后进行修改,所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时,可以重新组织数据,来提高那些常用查询的效率。

  3)优化查询。涉及到例如SUM()和COUNT(),可以在多个分区上并行处理,最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。 

  4)通过跨多个磁盘来分散数据查询,来获得更大的查询吞吐量。


  3、分区表限制

  1)一个表最多只能有1024个分区; 

  2) MySQL5.1中,分区表达式必须是整数,或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持;

  3)如果分区字段中有主键或者唯一索引的列,那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即:分区字段要么不包含主键或者索引列,要么包含全部主键和索引列;

  4)分区表中无法使用外键约束; 

  5)MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引,不能只对表数据分区而不对索引分区,也不能只对索引分区而不对表分区,也不能只对表的一部分数据分区。

  6)分区键必须是INT类型,或者通过表达式返回INT类型,可以为NULL。唯一的例外是当分区类型为KEY分区的时候,可以使用其他类型的列作为分区键(BLOB or TEXT 列除外)

  7)如果表中有主键和唯一索引,按主键字段进行分区时,唯一索引列应该包含分区键。

  8)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。

  9)对象限制(分区表达式不能出现Stored functions, stored procedures, UDFs, orplugins,Declared variables or user variables.)

  10)运算限制(支持加减乘等运算出现在分区表达式,但是运算后的结果必须是一个INT或者NULL。支持DIV,不支持/,|, &, ^, <<, >>, and ~ 不允许出现在分区表达式中)

  11)sql_mode限制(官方强烈建议你在创建分区表后,永远别改变mysql的sql_mode。因为在不同的模式下,某些函数或者运算返回的结果可能会不一样)

  12)不支持query_cache和INSERT DELAYED

  13)分区键不能是一个子查询(即使是子查询返回的是int值或者null.)

  14)子分区限制(只有RANG和LIST分区能进行子分区。HASH和KEY分区不能进行子分区并且子分区必须是HASH 或 KEY类型)


  4、分区类型

  1)水平分区(根据列属性按行分)

  如:一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区,每个分区包含的是其中一年的记录。

  水平分区的几种模式:

    * Range(范围):这种模式允许DBA将数据划分不同范围。

    如:可以将一个表通过年份划分成三个分区,80年代(1980's)的数据,90年代(1990's)的数据以及任何在2000年(包括2000年)后的数据。 


    * Hash(哈希):这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算,最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。

    如:可以建立一个对表主键进行分区的表。 


    * Key(键值):上面Hash模式的一种延伸,这里的Hash Key是MySQL系统产生的。 


    * List(预定义列表):这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如:DBA建立了一个横跨三个分区的表,分别根据2004年2005年和2006年值所对应的数据。 


    * Columns分区是对range,list分区的补充,弥补了后两者只支持整型数分区(或者通过转换为整型数),使得支持数据类型增加很多(所有整数类型,日期时间类型,字符类型),还支持多列分区。

    注:在多列分区表上插入数据时,采用元组的比较,即多列排序,先根据field1排序,再根据field2排序,根据排序结果来来分区存储数据。


    * Composite(复合模式):以上模式的组合使用。

    如:在初始化已经进行了Range范围分区的表上,可以对其中一个分区再进行hash哈希分区。 


  垂直分区(按列分):

    如:一个包含了大text和BLOB列的表,这些text和BLOB列又不经常被访问,可以把这些不经常使用的text和BLOB划分到另一个分区,在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。

  注意:子分区(关键字subparttition):使用RANGE或LIST分区可以再次分割形成子分区,子分区可以是HASH分区或者KEY分区。建议在多磁盘上使用。


  5、查看是否有支持Partition分区表

  mysql> SHOW PLUGINS ;   +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+   | Name                       | Status   | Type               | Library | License |   +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+   | partition                  | ACTIVE   | STORAGE ENGINE     | NULL    | GPL     |   +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+   或使用   mysql> SELECT PLUGIN_NAME as Name, PLUGIN_VERSION as Version, PLUGIN_STATUS as Status       -> FROM INFORMATION_SCHEMA.PLUGINS       -> WHERE PLUGIN_TYPE='STORAGE ENGINE';


  注意:MySQL 5.6.1 之前的版本,可以下命令查看 have_partitioning 参数,新的版本已移除该参数。 

  mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';



  5、实战常用分区表几种模式

  1)使用RANGE分区模式

  ####创建测试表t1,并插入接近400万行数据,再没有分区的情况下,对查询某一条件耗时

 

mysql> CREATE TABLE `t1` (       `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',       `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',       `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',       `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',       `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',       `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',       `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',       `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',       PRIMARY KEY (`id`,`atime`)     )    INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());     INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2016-05-01 00:00:00');     INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2017-05-01 00:00:00');     INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2018-05-01 00:00:00');     INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2015-05-01 00:00:00');     INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2016-05-01 00:00:00');     INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2017-05-01 00:00:00');     INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2018-05-01 00:00:00');     /**********************************主从复制大量数据******************************/     mysql> INSERT INTO `t1`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `t1`;    mysql> SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();     1048576 rows in set (5.62 sec)    #没有分区表情况耗时5.62s



  如果是针对已有的表进行表分区,可以使用ALTER TABLE来进行更改表为分区表,这个操作会创建一个分区表,然后自动进行数据copy然后删除原表。

  注: 这种会使服务器资源消耗比较大(400多万数据要1分多钟)


 

mysql> ALTER TABLE t1 PARTITION BY RANGE (YEAR(atime))         -> (          -> PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2016),         -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2017),       -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2018),           -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE );   Query OK, 4194304 rows affected (1 min 8.32 sec)   mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `t1`;   #查看分区情况   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | t1    | p0,p1,p2,p3 | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 4180974 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)



  同样用上面的查询测试结果

 

mysql> SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();   1048576 rows in set (4.46 sec)  #与上面没有分区查询执行的时间相比少了接近1s   mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();  #查看查询使用的分区情况   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+   | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+   |  1 | SIMPLE      | t1    | p0,p1,p2   | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 3135804 |     3.33 | Using where |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)


  同时也要注意,进行表分区以后,mysql存放的数据文件夹中该表的存放文件也被拆分为多个

  -rw-r----- 1 mysql mysql 8.7K 2月  14 14:49 t1.frm   -rw-r----- 1 mysql mysql  36M 2月  14 14:50 t1#P#p0.ibd   -rw-r----- 1 mysql mysql  64M 2月  14 14:50 t1#P#p1.ibd   -rw-r----- 1 mysql mysql  92M 2月  14 14:50 t1#P#p2.ibd   -rw-r----- 1 mysql mysql  64M 2月  14 14:50 t1#P#p3.ibd



  实际生产环境中,大多是采用另外一种方式:新建一个和原来表一样的分区表,然后把数据从原表导出,接着导入新表,最后建立普通索引。

 

mysql> CREATE TABLE `t2` (       `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',       `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',       `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',       `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',       `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',       `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',       `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',       `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',       PRIMARY KEY (`id`,`atime`)     )       PARTITION BY RANGE COLUMNS(atime) (       PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2016-01-01'),     PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2016-02-01'),     PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2016-03-01'),     PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2016-04-01'),     PARTITION p4 VALUES LESS THAN ('2016-05-01'),     PARTITION p5 VALUES LESS THAN ('2016-06-01'),     PARTITION p6 VALUES LESS THAN ('2016-07-01'),     PARTITION p7 VALUES LESS THAN ('2016-08-01'),     PARTITION p8 VALUES LESS THAN ('2016-09-01'),     PARTITION p9 VALUES LESS THAN ('2016-10-01'),     PARTITION p10 VALUES LESS THAN ('2016-11-01'),     PARTITION p11 VALUES LESS THAN ('2016-12-01'),     PARTITION p12 VALUES LESS THAN ('2017-01-01'),     PARTITION p13 VALUES LESS THAN ('2017-02-01'),     PARTITION p14 VALUES LESS THAN ('2017-03-01'),     PARTITION p15 VALUES LESS THAN ('2017-04-01'),     PARTITION p16 VALUES LESS THAN ('2017-05-01'),     PARTITION p17 VALUES LESS THAN ('2017-06-01'),     PARTITION p18 VALUES LESS THAN ('2017-07-01'),     PARTITION p19 VALUES LESS THAN ('2017-08-01'),     PARTITION p20 VALUES LESS THAN ('2017-09-01'),     PARTITION p21 VALUES LESS THAN ('2017-10-01'),     PARTITION p22 VALUES LESS THAN ('2017-11-01'),     PARTITION p23 VALUES LESS THAN ('2017-12-01'),     PARTITION p24 VALUES LESS THAN ('2018-01-01'),     PARTITION p25 VALUES LESS THAN ('2018-02-01'),     PARTITION p26 VALUES LESS THAN ('2018-03-01'),     PARTITION p27 VALUES LESS THAN ('2018-04-01'),     PARTITION p28 VALUES LESS THAN ('2018-05-01'),     PARTITION p29 VALUES LESS THAN ('2018-06-01'),     PARTITION p30 VALUES LESS THAN ('2018-07-01'),     PARTITION p31 VALUES LESS THAN ('2018-08-01'),     PARTITION p32 VALUES LESS THAN ('2018-09-01'),     PARTITION p33 VALUES LESS THAN ('2018-10-01'),     PARTITION p34 VALUES LESS THAN ('2018-11-01'),     PARTITION p35 VALUES LESS THAN ('2018-12-01'),     PARTITION p36 VALUES LESS THAN MAXVALUE   );


  注:表主键只有id,而分区字段是atime, 这里主键要修改为 id,stsdate 联合主键,分区表要求分区字段要是主键或者是主键的一部分!!!


 

mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `t2`\G;   *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: t2      partitions: p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11,p12,p13,p14,p15,p16,p17,p18,p19,p20,p21,p22,p23,p24,p25,p26,p27,p28,p29,p30,p31,p32,p33,p34,p35,p36            type: ALL   possible_keys: NULL             key: NULL         key_len: NULL             ref: NULL            rows: 1        filtered: 100.00           Extra: NULL   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)   *******************************************插入数据*************************************************   INSERT INTO `t2`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `t1`;   Query OK, 4194304 rows affected (1 min 18.54 sec)   Records: 4194304  Duplicates: 0  Warnings: 0


  或采用导出数据再导入数据,可再添加索引

  mysqldump -u dbname -p --no-create-info dbname t2  > t2.sql


  修改表名,导入数据,测试下ok,删除原来的表。


  2)使用LIST分区模式(如果原表存在主键强烈创建新表时,把原主键和要分区字段作为联合主键一并创建)

 

mysql> CREATE TABLE `tb01` (       `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',       `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',       `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',       `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',       `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',       `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',       `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',       `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',       PRIMARY KEY (`id`,`num`)     );    *****************************插入测试数据******************************************************   INSERT INTO `tb01`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `tb`;   Query OK, 3145728 rows affected (46.26 sec)   Records: 3145728  Duplicates: 0  Warnings: 0   mysql> ALTER TABLE tb01 PARTITION BY LIST(num)         (          PARTITION pl01 VALUES IN (1,3),         PARTITION pl02 VALUES IN (2,4),         PARTITION pl03 VALUES IN (5,7),         PARTITION pl04 VALUES IN (6,8),         PARTITION pl05 VALUES IN (9,10)        );   Query OK, 3145728 rows affected (48.86 sec)   Records: 3145728  Duplicates: 0  Warnings: 0



  存放mysql数据文件中生成,以下文件

 

-rw-r----- 1 mysql mysql 8.7K 2月  15 11:35 tb01.frm   -rw-r----- 1 mysql mysql  56M 2月  15 11:36 tb01#P#pl01.ibd   -rw-r----- 1 mysql mysql  32M 2月  15 11:36 tb01#P#pl02.ibd   -rw-r----- 1 mysql mysql  36M 2月  15 11:36 tb01#P#pl03.ibd   -rw-r----- 1 mysql mysql  36M 2月  15 11:36 tb01#P#pl04.ibd   -rw-r----- 1 mysql mysql  52M 2月  15 11:36 tb01#P#pl05.ibd



mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb01`; +----+-------------+-------+--------------------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions               | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra | +----+-------------+-------+--------------------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ |  1 | SIMPLE      | tb01  | pl01,pl02,pl03,pl04,pl05 | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 3136392 |   100.00 | NULL  | +----+-------------+-------+--------------------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

  3)COLUMNS分区

  创建多列分区表tb02,这里两列都不是联合主键

mysql> CREATE TABLE tb02(     ->   a int not null,     ->   b int not null     -> )     -> PARTITION BY RANGE COLUMNS(a,b)(     ->   partition p0 values less than(0,10),     ->   partition p1 values less than(10,20),     ->   partition p2 values less than(10,30),     ->   partition p3 values less than(maxvalue,maxvalue)     -> );   mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb02`;  #查看   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb02  | p0,p1,p2,p3 | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)   mysql> insert into tb02 values (11,13);  #手工插入测试数据   Query OK, 1 row affected (0.01 sec)   mysql> select  PARTITION_NAME,PARTITION_EXPRESSION,TABLE_ROWS from information_schema.partitions where table_schema=schema() and table_name='tb02';    +----------------+----------------------+------------+   | PARTITION_NAME | PARTITION_EXPRESSION | TABLE_ROWS |   +----------------+----------------------+------------+   | p0             | `a`,`b`              |          0 |   | p1             | `a`,`b`              |          0 |   | p2             | `a`,`b`              |          0 |   | p3             | `a`,`b`              |          1 |   +----------------+----------------------+------------+   4 rows in set (0.03 sec)



  4)Hase分区

  HASH主要是为了让数据在设定个数的分区中尽可能分布平均,执行哈希分区时,mysql会对分区键执行哈希函数,以确定数据放在哪个分区中。HASH分区分为常规HASH分区和线性HASH分区,前者使用取模算法,后者使用线性2的幂的运算规则。

   

 CREATE TABLE `tb03` (         `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',         `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',         `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',         `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',         `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',         `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',         `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',         `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',         PRIMARY KEY (`id`)     )      PARTITION BY HASH(id) partitions 4;   插入2行数据:   INSERT INTO tb03(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());    INSERT INTO tb03(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());   mysql> explain partitions select * from tb03 where id=1;   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb03  | p1         | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)   mysql> explain partitions select * from tb03 where id=2;   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb03  | p2         | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)



  注意:HASH分区虽然尽可能让数据平均地分布在每个分区上,提高了查询效率,但增加了分区管理的代价,比如以前有5个分区,现在要加上一个分区,算法有mod(expr,5)变成(expr,6),原5个分区的数据大部分要重新计算重新分区。虽然使用线性HASH分区会降低分区管理的代价,但是数据却没有常规HASH分布得那么均匀。


5)KEY分区

KEY分区类似与HASH分区,但是不能自定义表达式,不过支持分区键的类型很多,除Text,Blob等文本类型。

 

   CREATE TABLE `tb04` (         `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',         `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',         `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',         `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',         `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',         `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',         `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',         `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',         PRIMARY KEY (`id`)     )      PARTITION BY KEY(id) partitions 4;   插入2行数据:   INSERT INTO tb04(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());    INSERT INTO tb04(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());   #用执行任务查看记录落在分区情况   mysql> explain partitions select * from tb04 where id=1;   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb04  | p0         | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)   mysql> explain partitions select * from tb04 where id=2;   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb04  | p3         | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)



  6)分区表管理

  建议在生产环境中尽量不要修改分区,alter会读出存在旧表中的数据,再存入新定义的表中,过程IO将很大,而且全表都会锁住。

  *1*删除分区:示例以上面tb01表

  --未删除p05分区查询数据,主要验证当删除分区数据是否被删除

 

 mysql> select count(1) from tb01 where num=10;   +----------+   | count(1) |   +----------+   |   524288 |   +----------+   1 row in set (0.37 sec)   mysql> alter table tb01 drop partition pl05;  #删除pl05分区,如:一次性删除多个分区,alter table tb01 drop partition pl04,pl05;   Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)   Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0   mysql> select count(1) from tb01 where num=10;  #结果数据也被删除,慎重操作   +----------+     | count(1) |   +----------+   |        0 |   +----------+   1 row in set (0.01 sec)



  注意:删除分区会删除数据,谨慎操作;不可以删除hash或者key分区。


   

  *2*增加分区

  注:新分区的值不能包含任意一个现有分区中值列表中的值,否则报错;新增分区会重新整理数据,原有数据不会丢失。有MAXVALUE值后,直接不能直接加分区,如示例以上面的t1表为例子。

  mysql> ALTER TABLE t1 ADD PARTITION (PARTITION P4 VALUES LESS THAN (2018) ) ;     ERROR 1481 (HY000): MAXVALUE can only be used in last partition definition   示例:把tb01上面删除的pl05分区添加   mysql> ALTER TABLE tb01 ADD PARTITION(PARTITION pl05 VALUES IN (9,10));   Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)   Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0



  *3*分解分区

  注:Reorganize partition关键字可以对表的部分分区或全部分区进行修改,并且不会丢失数据。分解前后分区的整体范围应该一致。

  示例:

 

mysql> create table tb05       -> (dep int,       -> birthdate date,       -> salary int       -> )       -> partition by range(salary)       -> (       -> partition p1 values less than (1000),       -> partition p2 values less than (2000),       -> partition p3 values less than maxvalue       -> );   Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)   ****插入一条测试数据   mysql> insert tb05 values(1,'2016-03-06',80);   Query OK, 1 row affected (0.01 sec)   mysql>alter table tb05 reorganize partition p1 into(   partition p01 values less than (100),   partition p02 values less than (1000)   ); ----不会丢失数据   mysql> explain partitions select * from tb05 where salary=80;  #查看已经落在新的分区p01上   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   |  1 | SIMPLE      | tb05  | p01        | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)




  *4*合并分区

  注:把2个分区合并为一个。

  示例:把上面的tb05表中分解的p01和p02合并至p1上

 

 mysql> alter table tb05 reorganize partition p01,p02 into(partition p1 values less than (1000)); --不会丢失数据   Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)   Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0   mysql> explain partitions select * from tb05 where salary=80;   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   |  1 | SIMPLE      | tb05  | p1         | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)



  *5*重新定义hash分区表:

  RANGE和LIST分区在重新定义时,只能重新定义相邻的分区,不可以跳过分区,并且重新定义的分区区间必须和原分区区间一致,也不可以改变分区的类型。

  示例:

 

mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb03`;   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb03  | p0,p1,p2,p3 | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)   mysql> Alter table tb03 partition by hash(id)partitions 8;   #不会丢失数据   Query OK, 4 rows affected (0.13 sec)   Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0   mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb03`;   +----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions              | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb03  | p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7 | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.02 sec)


  *6*删除表的所有分区:

  示例:删除tb03表所有分区 

 

mysql> Alter table tb03 remove partitioning; #不会丢失数据   Query OK, 4 rows affected (0.07 sec)   Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0   mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb03`;   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   |  1 | SIMPLE      | tb03  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | NULL  |   +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)




  *7*整理分区碎片

  注:如果从分区中删除了大量的行,或者对一个带有可变长度的行(也就是说,有VARCHAR,BLOB,或TEXT类型的列)作了许多修改,可以使用“ALTER TABLE ... OPTIMIZE PARTITION”来收回没有使用的空间,并整理分区数据文件的碎片。

  ALTER TABLE tb03 optimize partition p1,p2;


   

  *8*分析分区:

  读取并保存分区的键分布。

  ALTER TABLE tb03 analyze partition p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;


   

  *9*检查分区:

  可以使用几乎与对非分区表使用CHECK TABLE 相同的方式检查分区。这个命令可以告诉tb04表分区p1,p2中的数据或索引是否已经被破坏。如果发生了这种情况,使用“ALTER TABLE ... REPAIR PARTITION”来修补该分区。

  mysql> ALTER TABLE tb04 CHECK partition p1,p2;   +--------------+-------+----------+----------+   | Table        | Op    | Msg_type | Msg_text |   +--------------+-------+----------+----------+   | testsms.tb04 | check | status   | OK       |   +--------------+-------+----------+----------+   1 row in set (0.01 sec)



  6、实际生产简单应用,场景:之前有个没有分区的大数据量表SmsSend(例表,大概2800万行记录),统计过程非常的耗时,考虑用年分区,并且对历史数据库进行备份,把过去2014年的数据转移至新的备份表smssendbak。如在线重定义比较耗时间,可采用exchange处理!

  1)查看当前SmsSend表

 

mysql> SHOW CREATE TABLE SmsSend;   #查看创建信息,未进行分区   | SmsSend | CREATE TABLE `SmsSend` (     `Guid` char(36) NOT NULL COMMENT '唯一标识',     `SID` varbinary(85) DEFAULT NULL COMMENT '商家唯一编号',     `Mobile` longtext NOT NULL COMMENT '接收手机号(以","分割)',     `SmsContent` varchar(500) NOT NULL COMMENT '短信内容',     `SmsCount` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '条数',     `Status` int(11) NOT NULL COMMENT '当前状态(0,等待发送;1,发送成功;-1,发送失败)',     `SendChanelKeyName` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '发送通道标识',     `SendTime` datetime NOT NULL COMMENT '发送成功时间',     `SendType` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '短信发送类型(1,单发;2,群发)',     `ReceiveTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '接收到回复报告的时间',     `Priority` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '优先级',     `UserAccount` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '操作员',     `ChainStoreGuid` char(36) DEFAULT NULL COMMENT '操作店面唯一标识',     `RelationKey` longtext COMMENT '回复报告关联标识',     `Meno` text COMMENT '备注',     `IsFree` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'0' COMMENT '是否免费'   ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 |   mysql> SELECT COUNT(*) FROM SmsSend;  #行记录   +----------+   | COUNT(*) |   +----------+   | 28259803 |   +----------+   1 row in set (1 min 52.60 sec)   #可得知大数据表下在线分区比较慢并且耗性能   mysql> ALTER TABLE SmsSend PARTITION BY RANGE (YEAR(SendTime))           -> (       -> PARTITION py01 VALUES LESS THAN (2015),       -> PARTITION py02 VALUES LESS THAN (2016),       -> PARTITION py03 VALUES LESS THAN (2017) );                                                                Query OK, 28259803 rows affected (20 min 36.05 sec)   Records: 28259803  Duplicates: 0  Warnings: 0   #查看分区记录数   mysql> select count(1) from SmsSend partition(py01);   +----------+   | count(1) |   +----------+   |       10 |   +----------+   1 row in set (0.00 sec)   mysql> explain partitions select * from SmsSend where SendTime < '2015-01-01';  #2014年的数据落在第一分区   +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   | id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |   +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   |  1 | SIMPLE      | SmsSend | py01       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   10 |    33.33 | Using where |   +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+   1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)   mysql> select count(1) from SmsSend partition(py02);   +----------+   | count(1) |   +----------+   |       10 |   +----------+   1 row in set (0.00 sec)



  2)快速创建一个smssendbak备份表与原SmsSend表结构一致,并删除备份表所有分区

 

mysql> CREATE TABLE smssendbak LIKE SmsSend;   Query OK, 0 rows affected (0.14 sec)   mysql> ALTER TABLE smssendbak REMOVE PARTITIONING;   Query OK, 0 rows affected (0.19 sec)   Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0



  3)使用EXCHANGE PARTITION转移分区数据至备份表,并查看原来表分区记录以及新备份表smssendbak记录

 

mysql> ALTER TABLE SmsSend EXCHANGE PARTITION py01 WITH TABLE smssendbak;   Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)   mysql> select count(1) from SmsSend partition(py01);  #对比上面原SmsSend表分区的记录   +----------+   | count(1) |   +----------+   |        0 |   +----------+   1 row in set (0.00 sec)   mysql> SELECT COUNT(1) FROM smssendbak;  #查看新smssendbak备份表转移记录   +----------+   | COUNT(1) |   +----------+   |       10 |   +----------+   1 row in set (0.00 sec)


*****************测试使用的表***********************************************************************   创建一个基础测试表:     CREATE TABLE `tb` (         `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',         `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',         `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',         `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',         `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',         `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',         `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',         `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',       ) ;   插入数据:   INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());     INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2016-05-01 00:00:00');     INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2017-05-01 00:00:00');     INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2018-05-01 00:00:00');     INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2015-05-01 00:00:00');     INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2016-05-01 00:00:00');     INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2017-05-01 00:00:00');       ************************************插入大量的数据(建议百万以上)*************************************   INSERT INTO `tb`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `tb`; ****注意,如果要删除自增长的主键id(修改过程中,建议该库改为只读),如下操作: Alter table tb change id id int(10); #先删除自增长 Alter table tb drop primary key;#删除主建     Alter table tb change id id int not null auto_increment; #如果想重新设置为自增字段       Alter table tb auto_increment=1; #自增起始值


原文链接:https://blog.51cto.com/daisywei/1900331
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