MySQL的RANGE分区(portioning)、LIST分区、HASH分区、KEY分区

SQL herman 1410浏览 0评论
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MySQL分区概述

在MySQL中,InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念,并且MySQL服务器甚至在分区引入之前,就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径。分区(partion)更进一步,它允许你通过设置各种规则将一个表的各个分区跨文件系统存储。实际上,不同位置的不同表分区是作为一个单独的表来存储的。用户所选择的、实现数据分割的规则被称为分区函数(partioning function),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。
最常见是的水平分区(horizontal partitioning),也就是将表的不同的元组分配到不同的物理分区上。目前,MySQL 5.1还不支持垂直分区(vertical partitioning),即将表的不同列分配到不同的物理分区。你可以使用MySQL支持的大多数存储引擎来创建表的分区,在MySQL 5.1中,同一个表的各个分区必须使用相同的存储引擎,比如,你不能对一个分区使用MyISAM,而对另一个分区使用InnoDB。但是,你可以对同一个数据库的不同的表使用不同的存储引擎。
要为某个分区表配置一个专门的存储引擎,必须且只能使用[STORAGE] ENGINE 选项,这如同为非分区表配置存储引擎一样。但是,必须记住[STORAGE] ENGINE(和其他的表选项)必须列在用在CREATE TABLE语句中的其他任何分区选项之前。下面的例子给出了怎样创建一个通过HASH分成6个分区、使用InnoDB存储引擎的表:

CREATE TABLE ti (id INT, amount DECIMAL(7,2), tr_date DATE)
ENGINE=INNODB
PARTITION BY HASH( MONTH(tr_date) )
PARTITIONS 6;

注:分区必须对一个表的所有数据和索引;不能只对数据分区而不对索引分区,反之亦然,同时也不能只对表的一部分进行分区
分区对数据库管理系统实现并行处理有着重要的影响,如果对数据进行分区,则很容易进行并行处理,但是,MySQL还没有充分利用分区的这种并行优势,而这也是它改进的方向 (这种分治思想深深的影响着并行计算,而且在并行计算方面具有天然优势)。MySQL的分区,会给系统带来以下一些优点:

  • 与单个磁盘或文件系统分区相比,单个表可以存储更多的数据。
  • 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。
  • 对于带Where的条件查询语句,可以得到更大的优化;只需要查询某些分区,而不用扫描全部分区。

还有其它一些优点,不过MySQL 5.1还不支持:

  • 一些聚合函数,比如SUM() 和COUNT(),能够很容易的并行执行;
  • 通过并行I/O,可以大大提高查询的吞吐量。

注:实际上,分区不论是对I/O并行,还是查询内并行,都有着重要的影响。只不过MySQL在这方面做得还不够多(不过,正在改进),而Oracle对于查询内并行,做了很多工作。

分区类型

MySQL 5.1中可用的分区类型包括:

  • RANGE分区(portioning):根据列值所属的范围区间,将元组分配到各个分区。
  • 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。
  • HASH分区:根据用户定义的函数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。
  • 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。

范围分区

范围分区是通过计算表达式的值所属的范围区间,对元组进行分区。这些区间要求连续且不能相互重叠,使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。在下面的几个例子中,假定你创建了一个如下的一个表,该表保存有20家音像店的职员记录,这20家音像店的编号从1到20。

CREATE TABLE employees (
    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 NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
);

你可以根据需要对该表进行各种分区,比如,你可以通过store_id来进行分区:

CREATE TABLE employees (
    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 NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (store_id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (21)
);

很容易确定数据(72, 'Michael', 'Widenius', '1998-06-25', NULL, 13)被插入分区p2;但是,如果一条数据的store_id = 21,会怎么样呢?由于没有规则处理大于20的情况,所以服务器会报错。你可以通过如下方式来处理这种情况:

CREATE TABLE employees (
    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 NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (store_id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

MAXVALUE 表示最大的可能的整数值。现在,store_id 列值大于或等于16(定义了的最高值)的所有行都将保存在分区p3中。在将来的某个时候,当商店数已经增长到25, 30, 或更多 ,可以使用ALTER TABLE语句为商店21-25, 26-30,等等增加新的分区
RANGE分区在如下场合特别有用:

  • 当需要删除“旧的”数据时。 在上面的例子中,你只需简单地使用 “ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0;”来删除所有在1991年前就已经停止工作的雇员相对应的所有行。对于有大量行的表,这比运行一个如“DELETE FROM employees WHERE YEAR(separated) <= 1990;”这样的一个DELETE查询要有效得多。
  • 经常依赖于分区属性进行查询。例如,当执行一个如“SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE YEAR(separated) = 2000 GROUP BY store_id;”这样的查询时,MySQL可以很迅速地确定只有分区p2需要扫描,这是因为余下的分区不可能包含有符合该WHERE子句的任何记录。注:这种优化还没有在MySQL 5.1源程序中启用,但是,有关工作正在进行中。

范围分区的缺点就是容易出现执行偏斜,这会影响系统性能。

HASH分区

HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。在RANGE和LIST分区中,必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪个分区中;而在HASH分区中,MySQL 自动完成这些工作,你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式,以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。
你可以通过要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句,其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以仅仅是字段类型为MySQL 整型的一列的名字。此外,你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句,其中num 是一个非负的整数,它表示表将要被分割成分区的数量。比如:

CREATE TABLE employees (
    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 HASH(store_id)
PARTITIONS 4;

如果没有PARTITIONS语句,默认分区数为1。但是,PARTITIONS后面没有数字,系统会报错。
相对于范围分区,HASH分区更可能保证数据均衡分布。

子分区(Subpartitioning)

子分区,也叫做复合分区(composite partitioning),是对分区表的每个分区的进一步分割。例如:

CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) )
SUBPARTITIONS 2 (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

表ts 有3个RANGE分区。这3个分区中的每一个分区——p0, p1, 和 p2 ——又被进一步分成了2个子分区。实际上,整个表被分成了3 * 2 = 6个分区。但是,由于PARTITION BY RANGE子句的作用,这些分区的头2个只保存“purchased”列中值小于1990的那些记录。
在MySQL 5.1中,对于已经通过RANGE或LIST分区了的表再进行分区。子分区既可以使用HASH希分区,也可以使用KEY分区。
为了对个别的子分区指定选项,使用SUBPARTITION  子句来明确定义子分区也是可能的。例如,创建在前面例子中给出的同一个表的、一个更加详细的方式如下:

CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) ) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
        SUBPARTITION s0,
        SUBPARTITION s1
    ),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
        SUBPARTITION s2,
        SUBPARTITION s3
    ),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
        SUBPARTITION s4,
        SUBPARTITION s5
    )
);

一些注意点:

  • 每个分区的子分区数必须相同;
  • 如果在一个分区表上的任何分区上使用SUBPARTITION 来明确定义任何子分区,那么就必须定义所有的子分区;
  • 每个SUBPARTITION子句必须包含一个子分区的名称;
  • MySQL 5.1.7及之前的版本,每个分区的子分区的名称必须唯一,但是在整个表中,没有必要唯一。从MySQL 5.1.8开始,子分区的名称在整个表中都必须唯一。

子分区可以用于特别大的表,在多个磁盘间分配数据和索引。假设有6个磁盘,分别为/disk0, /disk1, /disk2等,对于如下例子:

CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) ) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
        SUBPARTITION s0
            DATA DIRECTORY = '/disk0/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk0/idx',
        SUBPARTITION s1
            DATA DIRECTORY = '/disk1/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk1/idx'
    ),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
        SUBPARTITION s2
            DATA DIRECTORY = '/disk2/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk2/idx',
        SUBPARTITION s3
            DATA DIRECTORY = '/disk3/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk3/idx'
    ),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
        SUBPARTITION s4
            DATA DIRECTORY = '/disk4/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk4/idx',
        SUBPARTITION s5
            DATA DIRECTORY = '/disk5/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk5/idx'
    )
);

 

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