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Nothing 2007-7-24 09:03

MySQL 分区

作/译者:叶金荣(Email: [img]http://www.imysql.cn/files/pictures/email.gif[/img]),来源:[url=http://imysql.cn/][color=#0000ff]http://imysql.cn[/color][/url],转载请注明作/译者和出处,并且不能用于商业用途,违者必究。
一、概述相信有很多人经常会问同样的一个问题:当 MySQL
的总记录数超过了100万后,会出现性能的大幅度下降吗?答案是肯定的,但是性能下降>的比率不一而同,要看系统的架构、应用程序、还有>包括索引、服务器硬件等多种因素而定。当有网友问我这个问题的时候,我最常见的回答>就是:分表,可以根据id区间或者时间先后顺序等多
种规则来分表。分表很容易,然而由此所带来的应用程序甚至是架构方面的改动工作却不>容小觑,还包括将来的扩展性等。
在以前,一种解决方案就是使用 MERGE
类型,这是一个非常方便的做饭。架构和程序基本上不用做改动,不过,它的缺点是显见的:
[list=1][*]只能在相同结构的 MyISAM 表上使用[*]无法享受到 MyISAM 的全部功能,例如无法在 MERGE 类型上执行 FULLTEXT 搜索[*]它需要使用更多的文件描述符[*]读取索引更慢[/list]这个时候,MySQL 5.1 中新增的分区(Partition)功能的优势也就很明显了:
[list=1][*]与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据[*]很容易就能删除不用或者过时的数据[*]一些查询可以得到极大的优化[*]涉及到 SUM()/COUNT() 等聚合函数时,可以并行进行[*]IO吞吐量更大[/list]分区允许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。
二、分区的类型[list][*]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。参见18.2.1节,[url=http://imysql.cn/docs/MySQL_51_zh/mysql_51.html][color=#0000ff]RANGE分区[/color][/url][*]LIST 分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。参见18.2.2节,[url=http://imysql.cn/docs/MySQL_51_zh/mysql_51.html][color=#0000ff]LIST分区[/color][/url][*]HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包>含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。参见18.2.3节,[url=http://imysql.cn/docs/MySQL_51_zh/mysql_51.html][color=#0000ff]HASH分区[/color][/url][*]KEY
分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含>整数值。
参见18.2.4节,[url=http://imysql.cn/docs/MySQL_51_zh/mysql_51.html][color=#0000ff]KEY分区[/color][/url][/list]三、分区例子:[list=1][*]RANGE 类型
CREATE TABLE users (
    uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
    email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (uid) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
    DATA DIRECTORY = '/data0/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
    DATA DIRECTORY = '/data2/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',

    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000)
    DATA DIRECTORY = '/data4/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',

    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE    DATA DIRECTORY = '/data6/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);
在这里,将用户表分成4个分区,以每300万条记录为界限,每个分区都有自己独立的数据、索引文件的存放目录,与此同时,这些目录所在的>
物理磁盘分区可能也都是完全独立的,可以多大提高了磁盘IO吞吐量。[*]LIST 类型
CREATE TABLE category (
    cid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY LIST (cid) (
    PARTITION p0 VALUES IN (0,4,8,12)
    DATA DIRECTORY = '/data0/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
   
    PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13)
    DATA DIRECTORY = '/data2/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
   
    PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14)
    DATA DIRECTORY = '/data4/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
   
    PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15)
    DATA DIRECTORY = '/data6/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);  
分成4个区,数据文件和索引文件单独存放。[*]HASH 类型
CREATE TABLE users (
    uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
    email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY HASH (uid) PARTITIONS 4 (
    PARTITION p0
    DATA DIRECTORY = '/data0/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

    PARTITION p1
    DATA DIRECTORY = '/data2/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',

    PARTITION p2
    DATA DIRECTORY = '/data4/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',

    PARTITION p3
    DATA DIRECTORY = '/data6/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);
分成4个区,数据文件和索引文件单独存放。[*]KEY 类型
REATE TABLE users (
    uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
    email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY KEY (uid) PARTITIONS 4 (
    PARTITION p0
    DATA DIRECTORY = '/data0/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',
   
    PARTITION p1
    DATA DIRECTORY = '/data2/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data3/idx',
   
    PARTITION p2
    DATA DIRECTORY = '/data4/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data5/idx',
   
    PARTITION p3
    DATA DIRECTORY = '/data6/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data7/idx'
);  
分成4个区,数据文件和索引文件单独存放。[*]子分区
子分区是针对 RANGE/LIST 类型的分区表中每个分区的再次分割。再次分割可以是 HASH/KEY 等类型。例如: CREATE TABLE users (
    uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
    email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY HASH (uid % 4) SUBPARTITIONS 2(
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
    DATA DIRECTORY = '/data0/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
    DATA DIRECTORY = '/data2/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'
);
对 RANGE 分区再次进行子分区划分,子分区采用 HASH 类型。
或者
CREATE TABLE users (
    uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
    email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY KEY(uid) SUBPARTITIONS 2(
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
    DATA DIRECTORY = '/data0/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data1/idx',

    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
    DATA DIRECTORY = '/data2/data'
    INDEX DIRECTORY = '/data3/idx'
);
对 RANGE 分区再次进行子分区划分,子分区采用 KEY 类型。[/list]四、分区管理[list=1][*]删除分区
ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;
删除分区 p0。[*]重建分区[list][*]RANGE 分区重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6000000));
将原来的 p0,p1 分区合并起来,放到新的 p0 分区中。[*]LIST 分区重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES IN(0,1,4,5,8,9,12,13));
将原来的 p0,p1 分区合并起来,放到新的 p0 分区中。[*]HASH/KEY 分区重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2;
用 REORGANIZE 方式重建分区的数量变成2,在这里数量只能减少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。[/list][*]新增分区[list][*]新增 RANGE 分区
ALTER TABLE category ADD PARTITION (PARTITION p4 VALUES IN (16,17,18,19)
DATA DIRECTORY = '/data8/data'
INDEX DIRECTORY = '/data9/idx');
新增一个RANGE分区。[*]新增 HASH/KEY 分区
ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;
将分区总数扩展到8个。[/list]好了,本次体验先到这里,更多详情请看 [url=http://imysql.cn/docs/MySQL_51_zh/mysql_51.html][color=#0000ff]MySQL[/color][/url] [url=http://imysql.cn/docs/MySQL_51_zh/mysql_51.html][color=#0000ff]手册第18章[/color][/url]。
[/list]
[color=#000099][b]原文地址[/b][/color] [url=http://www.imysql.cn/node/316][color=#0000ff]http://www.imysql.cn/node/316[/color][/url]
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