mysql支持分區嗎

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mysql從5.1版本開始支持分區功能。MySQL5.1中分區表達式必須是整數，或者返回整數的表達式；而MySQL5.5中提供了非整數表達式分區的支持。MySQL數據庫的分區是局部分區索引，一個分區中既存了數據，又放了索引；也就是說，每個區的聚集索引和非聚集索引都放在各自區的（不同的物理文件）。MySQL支持4種分區類型：RANGE分區，LIST分區，HASH分區，KEY分區。

本教程操作環境：windows7系統、mysql8版本、Dell G3電腦。

mysql支持分區。

mysql分區概述

MySQL在5.1時添加了對水平分區的支持。分區是將一個表或索引分解成多個更小，更可管理的部分。每個區都是獨立的，可以獨立處理，也可以作為一個更大對象的一部分進行處理。這個是MySQL支持的功能，業務代碼無需改動。要知道MySQL是面向OLTP的數據，它不像TIDB等其他DB。那么對于分區的使用應該非常小心，如果不清楚如何使用分區可能會對性能產生負面的影響。

MySQL數據庫的分區是局部分區索引，一個分區中既存了數據，又放了索引。也就是說，每個區的聚集索引和非聚集索引都放在各自區的（不同的物理文件）。目前MySQL數據庫還不支持全局分區。

無論哪種類型的分區，如果表中存在主鍵或唯一索引時，分區列必須是唯一索引的一個組成部分。

分區表的限制因素

（1）、一個表最多只能有1024個分區。

（2）、 MySQL5.1中，分區表達式必須是整數，或者返回整數的表達式。在MySQL5.5中提供了非整數表達式分區的支持。

（3）、如果分區字段中有主鍵或者唯一索引的列，那么多有主鍵列和唯一索引列都必須包含進來。即：分區字段要么不包含主鍵或者索引列，要么包含全部主鍵和索引列。

（4）、分區表中無法使用外鍵約束。

（5）、MySQL的分區適用于一個表的所有數據和索引，不能只對表數據分區而不對索引分區，也不能只對索引分區而不對表分區，也不能只對表的一部分數據分區。

分區類型

目前MySQL支持一下幾種類型的分區，RANGE分區，LIST分區，HASH分區，KEY分區。如果表存在主鍵或者唯一索引時，分區列必須是唯一索引的一個組成部分。實戰十有八九都是用RANGE分區。

RANGE分區

RANGE分區是實戰最常用的一種分區類型，行數據基于屬于一個給定的連續區間的列值被放入分區。但是記住，當插入的數據不在一個分區中定義的值的時候，會拋異常。

RANGE分區主要用于日期列的分區，比如交易表啊，銷售表啊等。可以根據年月來存放數據。如果你分區走的唯一索引中date類型的數據，那么注意了，優化器只能對YEAR()，TO_DAYS()，TO_SECONDS()，UNIX_TIMESTAMP()這類函數進行優化選擇。實戰中可以用int類型，那么只用存yyyyMM就好了。也不用關心函數了。

CREATE TABLE `m_test_db`.`Order` (
    `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `partition_key` INT NOT NULL,
    `amt` DECIMAL(5) NULL,
    PRIMARY KEY (`id` , `partition_key`)
) PARTITION BY RANGE (partition_key) PARTITIONS 5 (
PARTITION part0 VALUES LESS THAN (201901) , 
PARTITION part1 VALUES LESS THAN (201902) , 
PARTITION part2 VALUES LESS THAN (201903) , 
PARTITION part3 VALUES LESS THAN (201904) , 
PARTITION part4 VALUES LESS THAN (201905));

這時候我們先插入一些數據

INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('1', '201901', '1000');
INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('2', '201902', '800');
INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('3', '201903', '1200');

現在我們查詢一下，通過EXPLAIN PARTITION命令發現SQL優化器只需搜對應的區，不會搜索所有分區

如果sql語句有問題，那么會走所有區。會很危險。所以分區表后，select語句必須走分區鍵。

以下3種不是太常用，就一筆帶過了。

LIST分區

LIST分區和RANGE分區很相似，只是分區列的值是離散的，不是連續的。LIST分區使用VALUES IN，因為每個分區的值是離散的，因此只能定義值。

HASH分區

說到哈希，那么目的很明顯了，將數據均勻的分布到預先定義的各個分區中，保證每個分區的數量大致相同。

KEY分區

KEY分區和HASH分區相似，不同之處在于HASH分區使用用戶定義的函數進行分區，KEY分區使用數據庫提供的函數進行分區。

分區和性能

一項技術，不是用了就一定帶來益處。比如顯式鎖功能比內置鎖強大，你沒玩好可能導致很不好的情況。分區也是一樣，不是啟動了分區數據庫就會運行的更快，分區可能會給某些sql語句性能提高，但是分區主要用于數據庫高可用性的管理。

數據庫應用分為2類，一類是OLTP（在線事務處理），一類是OLAP（在線分析處理）。對于OLAP應用分區的確可以很好的提高查詢性能，因為一般分析都需要返回大量的數據，如果按時間分區，比如一個月用戶行為等數據，則只需掃描響應的分區即可。在OLTP應用中，分區更加要小心，通常不會獲取一張大表的10%的數據，大部分是通過索引返回幾條數據即可。

比如一張表1000w數據量，如果一句select語句走輔助索引，但是沒有走分區鍵。那么結果會很尷尬。如果1000w的B+樹的高度是3，現在有10個分區。那么不是要(3+3)*10次的邏輯IO？（3次聚集索引，3次輔助索引，10個分區）。所以在OLTP應用中請小心使用分區表。

在日常開發中，如果想查看sql語句的分區查詢結果可以使用explain partitions + select sql來獲取，partitions標識走了哪幾個分區。

mysql> explain partitions select * from TxnList where startTime>'2016-08-25 00:00:00' and startTime<'2016-08-25 23:59:00';  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
| id | select_type | table             | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra       |  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
|  1 | SIMPLE      | ClientActionTrack | p20160825  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 33868 | Using where |  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
1 row in set (0.00 sec)

注：

1.MySQL Workbench下添加分區的截圖

2. Table has no partition for value 12

在12月的某一天，我查看了生產的日志文件，忽然發現系統一直在報錯：Table has no partition for value 12。仔細檢查分區sql發現分區的時候用的是less than

也就是說我在注釋1截圖里面的分區是不包括12月的區的。執行以下命令增加分區：

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (PARTITION p_12 VALUES LESS THAN (13));

如果沒有進行適當的處理，將會報錯。所以在進行 RANGE 分區時，要思考這種情況。一般情況下，就時在最后添加一個 MAXVALUE 分區，如下：

PARTITION p_max VALUES LESS THAN MAXVALUE

到此，關于“mysql支持分區嗎”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！