一、表分区partition

指根据一定的规则，数据库把一个表分解成更多个小的、更容易管理的部分。逻辑上只有一个表或者一个索引，但实际上这个表可能由数个10个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。

注意：

同一个分区表的所有分区必须使用同一个存储引擎，但是对于不同的分区表可以使用不同的存储引擎。

不能只对表数据分区而不对索引分区，反之亦然。

# 查看是否支持分区

Show variables like ‘%partition%’

Show plugins 命令 查看是否安装分区插件等信息

当一张表的数据非常多的时候,比如单个.myd文件都达到10G, 这时,必然读取起来效率降低.

可不可以把表的数据分开在几张表上?

1: 从业务角度可以解决. (分表)

比如, 通过id%10 , user0 , user1….user9, 这10张表

根据不同的余数,来插入或查询某张表.

2: 通过mysql的分区功能

mysql将会根据指定的规则,把数据放在不同的表文件上.

相当于在文件上看,被拆成了数小块.

但是,给客户的界面,还是1张表.

常用的规则:

根据某列的范围来分区, 也可以某列的散点值来分区.

示例: 按列的范围来分区

以用户表为例, uid

uid [1,10)  —> user partition u1

uid[10, 20) —> user partition u2

uid [20, MAX] –> user partion u3

二、分区类型

Range、list、 hash 、key分区

无论哪种分区类型，要么分区表上没有主键/唯一键，要么分区表的主键/唯一键都必须包含分区键，也就是说不能使用主键/唯一键字段之外的其他字段分区。

在5.1版本，range、list、hash分区都要求分区键必须是int类型，或者通过表达式返回int类型，唯一例外的是key分区，可以使用其他类型的列（bolb或text列类型除外）作为分区键。

 

5.5以上版本中，已经支持非整数的range分区和list分区，新支持的columns分区，细分为 range columns 分区和 list columns 分区，都支持整数、日期时间、字符串三大数据类型。

按range分区

       利用取值范围将数据分区，基于一个给定连续区间范围，把数据分配到不同的分区，区间要连续并且不能互相重叠，使用values less than操作符进行分区定义，values less than maxvalue子句提供给所有大于明确指定的最高值的值，maxvalue表示最大的可能的整数值。

range分区键如果是null值会被当做一个最小值来处理。

每个分区都是按顺序进行定义，从最低到最高。

 

partition by range columns(uname)  # 提供range columns分区支持非整数分区

 

create table emp(

     uid int auto_increment primary key,

     uname varchar(30)

 )engine myisam charset=utf8

partition by range(uid) (

      partition u1 values less than (10),

      partition u2 values less than (20),

      partition u3 values less than MAXVALUE

 );

 

适用情况：

删除过期数据， alter table emp drop partition u1 来删除u1分区中的数据，大数据下比delete来的快。
经常运行包含分区键的查询，可以很快的确定只有某一个或某些分区需要扫描

Explain partitions select statement

按散点list值分区

       类似range分区，区别在list分区是基于枚举出的值列表分区，即特定的值属于哪个分区，而range是基于给定的连续区间范围分区；

partiton by list (expr)子句实行，expr是某列值或一个基于某列值返回一个整数值的表达式，然后通过values in (value_list) 的方式来定义分区，其中value_list是一个逗号分隔的整数列表。

partiton by list columns (expr)  #支持非整数分区

create table emp_list (

      uid int,

      pid int,

      uname varchar(30)

)engine myisam

partition by list(pid) (

      partition bj values in (1),

      partition ah values in (2),

      partition xb values in (4,5,6)

);

注意:

在使用分区的时候,注意,分区的那个列,值不要为NULL (如果不小心为NULL,mysql为理解为0,尽量执行之)

插入的列值必须包含在分区值列表中，否则报错

注 :分区甚至可以按照表达式的返回值,计算所属区.

但用表达式,不如直接用值来得快. 根据情况而定.

比如,用 partition by range (year(regtime)) 可以按注册年份来分区.

按hash分区

       基于给定的分区个数，把数据分配到不同的分区。确保数据在预先确定个数的分区中尽可能平均分配。使用partition by hash (expr) partitions num子句对分区类型、分区键和分区个数进行定义。Expr是某列值或一个基于某列值返回一个整数值的表达式，num是一个非负的整数，表示分割成分区的数量，默认为1.

create table emp_hash(

     uid int auto_increment primary key,

     uname varchar(30),

     age int

 )engine myisam charset=utf8

partition by hash(uid) partitions 6;

 

支持两种hash分区，常规hash分区和线性hash分区；

常规hash：使用的是取模算法

       例如：有4个分区，插入一个uid=234的记录到表中，MOD( 234, 6)=2，则记录会被保存在第二个分区；

       但有个弊端，如果新增一个分区后，会重新计算重新分区，带来性能上的高消耗

线性hash：线性的2的幂的运算法则

       语法: PATITION  BY  LINEAR  HASH （exp） PARTITIONS  num;

       声明： num = 4  column_list = 234

　　1、先找到下一个大于等于 num 的 2 的幂，设为V

V = Power ( 2, Ceilling ( Log ( 2, num ) ) ) = 4

       2、其次，设置 N=F( column_list ) & ( V -1 ) = 234 & (4 -1) = 2

   　3、当 N >= num 时设置 V= Ceiling（V/2），设置 N = N &（V-1）

 　　综上：对于 uid =234，N =2 < 4 ，保存在第二个分区

        在分区维护（增加、删除、合并、拆分分区）时，处理的更加迅速；但对比常规hash，各数据之间的分布不太均衡。

 

按key分区

       类似于hash分区，在处理大数据记录时，能够有效地分散热点。支持除BLOB or Text类型外其他类型的列作为分区键，Partition by key(exp)子句来创建一个key分区表，expr是零个或者多个字段名名的列表。与hash分区不同，创建key分区表的时候，可以不指定分区键，默认会首先选择使用主键作为分区键，没有主键的情况，会选择非空唯一键为分区键。也支持LINEAR 关键字。

三、子分区

分区表中对每个分区的再次分割，又称为复合分区。

用于保存非常大量的数据记录。

四、分区管理

　　1.Range & List分区：

　　Alter table drop partition 分区名； #删除一个分区。

　　Alter table add partition （子句）； #增加一个分区

　　比如：Alter table add partition （partition p7 values less than（xxx））;

　　Alter   table reorganize partition  p0[,p1,p2…]  into ( 子句 )  #重新定义分区

　　2.Hash & KEY分区

　　Alter table coalesce partition num; # 不能删，只能合并hash分区或key分区，也不能通过这个命令增加

　　Alter table add partition partitions num; #增加num个分区