浅谈MySQL中分区表基本类型

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MySQL分区表概述

随着MySQL越来越流行,Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中,我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情,由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除(一般where条件是时间)。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了,但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题,最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。

分区类型

目前MySQL支持范围分区(RANGE),列表分区(LIST),哈希分区(HASH)以及KEY分区四种。下面我们逐一介绍每种分区:

RANGE分区

基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型,如果日期型的可以使用函数转换为整型。本例中使用to_days函数

CREATE TABLE my_range_datetime(
 id INT,
 hiredate DATETIME
) 
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(hiredate) ) (
 PARTITION p1 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171202') ),
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171203') ),
 PARTITION p3 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171204') ),
 PARTITION p4 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171205') ),
 PARTITION p5 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171206') ),
 PARTITION p6 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171207') ),
 PARTITION p7 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171208') ),
 PARTITION p8 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171209') ),
 PARTITION p9 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171210') ),
 PARTITION p10 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20171211') ),
 PARTITION p11 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) 
);

p11是一个默认分区,所有大于20171211的记录都会在这个分区。MAXVALUE是一个无穷大的值。p11是一个可选分区。如果在定义表的没有指定的这个分区,当我们插入大于20171211的数据的时候,会收到一个错误。

我们在执行查询的时候,必须带上分区字段。这样可以使用分区剪裁功能

mysql> insert into my_range_datetime select * from test;                                  
Query OK, 1000000 rows affected (8.15 sec)
Records: 1000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain partitions select * from my_range_datetime where hiredate >= '20171207124503' and hiredate<='20171210111230'; 
+----+-------------+-------------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table       | partitions  | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows  | Extra    |
+----+-------------+-------------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE   | my_range_datetime | p7,p8,p9,p10 | ALL | NULL     | NULL | NULL  | NULL | 400061 | Using where |
+----+-------------+-------------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set (0.03 sec)

注意执行计划中的partitions的内容,只查询了p7,p8,p9,p10三个分区,由此来看,使用to_days函数确实可以实现分区裁剪。

上面是基于datetime的,如果是timestamp类型,我们遇到上面问题呢?

事实上,MySQL提供了一种基于UNIX_TIMESTAMP函数的RANGE分区方案,而且,只能使用UNIX_TIMESTAMP函数,如果使用其它函数,譬如to_days,会报如下错误:“ERROR 1486 (HY000): Constant, random or timezone-dependent expressions in (sub)partitioning function are not allowed”。

而且官方文档中也提到“Any other expressions involving TIMESTAMP values are not permitted. (See Bug #42849.)”。

下面来测试一下基于UNIX_TIMESTAMP函数的RANGE分区方案,看其能否实现分区裁剪。

针对TIMESTAMP的分区方案

创表语句如下:

CREATE TABLE my_range_timestamp (
  id INT,
  hiredate TIMESTAMP
)
PARTITION BY RANGE ( UNIX_TIMESTAMP(hiredate) ) (
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-02 00:00:00') ),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-03 00:00:00') ),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-04 00:00:00') ),
  PARTITION p4 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-05 00:00:00') ),
  PARTITION p5 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-06 00:00:00') ),
  PARTITION p6 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-07 00:00:00') ),
  PARTITION p7 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-08 00:00:00') ),
  PARTITION p8 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-09 00:00:00') ),
  PARTITION p9 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2017-12-10 00:00:00') ),
  PARTITION p10 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2017-12-11 00:00:00') )
);

插入数据并查看上述查询的执行计划

mysql> insert into my_range_timestamp select * from test;
Query OK, 1000000 rows affected (13.25 sec)
Records: 1000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain partitions select * from my_range_timestamp where hiredate >= '20171207124503' and hiredate<='20171210111230';
+----+-------------+-------------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table       | partitions  | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows  | Extra    |
+----+-------------+-------------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE   | my_range_timestamp | p7,p8,p9,p10 | ALL | NULL     | NULL | NULL  | NULL | 400448 | Using where |
+----+-------------+-------------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

同样也能实现分区裁剪。

在5.7版本之前,对于DATA和DATETIME类型的列,如果要实现分区裁剪,只能使用YEAR() 和TO_DAYS()函数,在5.7版本中,又新增了TO_SECONDS()函数。

LIST 分区

LIST分区

LIST分区和RANGE分区类似,区别在于LIST是枚举值列表的集合,RANGE是连续的区间值的集合。二者在语法方面非常的相似。同样建议LIST分区列是非null列,否则插入null值如果枚举列表里面不存在null值会插入失败,这点和其它的分区不一样,RANGE分区会将其作为最小分区值存储,HASH\KEY分为会将其转换成0存储,主要LIST分区只支持整形,非整形字段需要通过函数转换成整形.

create table t_list( 
  a int(11), 
  b int(11) 
  )(partition by list (b) 
  partition p0 values in (1,3,5,7,9), 
  partition p1 values in (2,4,6,8,0) 
  );

Hash 分区

我们在实际工作中经常遇到像会员表的这种表。并没有明显可以分区的特征字段。但表数据有非常庞大。为了把这类的数据进行分区打散mysql 提供了hash分区。基于给定的分区个数,将数据分配到不同的分区,HASH分区只能针对整数进行HASH,对于非整形的字段只能通过表达式将其转换成整数。表达式可以是mysql中任意有效的函数或者表达式,对于非整形的HASH往表插入数据的过程中会多一步表达式的计算操作,所以不建议使用复杂的表达式这样会影响性能。

Hash分区表的基本语句如下:

CREATE TABLE my_member (
  id INT NOT NULL,
  fname VARCHAR(30),
  lname VARCHAR(30),
  created DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
  separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
  job_code INT,
  store_id INT
)
PARTITION BY HASH(id)
PARTITIONS 4;

注意:

  1. HASH分区可以不用指定PARTITIONS子句,如上文中的PARTITIONS 4,则默认分区数为1。
  2. 不允许只写PARTITIONS,而不指定分区数。
  3. 同RANGE分区和LIST分区一样,PARTITION BY HASH (expr)子句中的expr返回的必须是整数值。
  4. HASH分区的底层实现其实是基于MOD函数。譬如,对于下表
     

CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE) PARTITION BY HASH( YEAR(col3) ) PARTITIONS 4; 如果你要插入一个col3为“2017-09-15”的记录,则分区的选择是根据以下值决定的:

MOD(YEAR(‘2017-09-01'),4) = MOD(2017,4) = 1

LINEAR HASH分区

LINEAR HASH分区是HASH分区的一种特殊类型,与HASH分区是基于MOD函数不同的是,它基于的是另外一种算法。

格式如下:

CREATE TABLE my_members (
  id INT NOT NULL,
  fname VARCHAR(30),
  lname VARCHAR(30),
  hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
  separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
  job_code INT,
  store_id INT
)
PARTITION BY LINEAR HASH( id )
PARTITIONS 4;

说明: 它的优点是在数据量大的场景,譬如TB级,增加、删除、合并和拆分分区会更快,缺点是,相对于HASH分区,它数据分布不均匀的概率更大。

KEY分区

KEY分区其实跟HASH分区差不多,不同点如下:

  1. KEY分区允许多列,而HASH分区只允许一列。
  2. 如果在有主键或者唯一键的情况下,key中分区列可不指定,默认为主键或者唯一键,如果没有,则必须显性指定列。
  3. KEY分区对象必须为列,而不能是基于列的表达式。
  4. KEY分区和HASH分区的算法不一样,PARTITION BY HASH (expr),MOD取值的对象是expr返回的值,而PARTITION BY KEY (column_list),基于的是列的MD5值。
     

格式如下:

CREATE TABLE k1 (
  id INT NOT NULL PRIMARY KEY,  
  name VARCHAR(20)
)
PARTITION BY KEY()
PARTITIONS 2;

在没有主键或者唯一键的情况下,格式如下:

CREATE TABLE tm1 (
  s1 CHAR(32)
)
PARTITION BY KEY(s1)
PARTITIONS 10;

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