Mysql优化实验（一）-- 分区

开发项目过程中总是提到优化的概念，本篇文章是对Mysql数据优化实践的一次探索旅程，简要介绍了分区原因，方法，分区表管理方法和一次简单的实践。

【为什么分区】

在大数据操作时，将数据表分而治之，将一张数据量很大的表分为一个更小的操作单元，每一个操作单元都会有一个单独的名称。同时，对于程序开发人员来说，分区和没有分区是一样的，通俗来说，mysql分区对于程序应用是透明的，只是数据库对数据的一次重新整理操作。

分区作用：

（1）提升性能。

分区的最终目的是提升性能，分区完成后，mysql针对每个分区生成特定数据文件和索引文件，检索时通过检索特定的部分数据，因此更好的执行和维护数据库。这是因为分区后表被指派到不同的物理驱动器上，同时访问多个分区时减少分区物理I/O争用。

（2）易于管理。

分区后，管理数据可以直接管理对应的分区。操作简单，当数据达到百万级别时，直接操作分区远比操作数据表来的更加直接。

（3）容错

分区完成后，一个分区被破坏后，不会影响其他数据。

【分区方法】

mysql 的分区方法有：RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区。

RANGE分区：根据某个字段的值来进行分区管理，是在直接创建表时进行的分区。eg：

create table emp
(empno varchar(20) not null ,
empname varchar(20),
deptno int,
birthdate date,
salary int
)
partition by range(salary)
(
partition p1 values less than (1000),
partition p2 values less than (2000),
partition p3 values less than maxvalue
);

LIST分区：类似于RANG分区，不同的是，list分区是一个个散列值，RANG分区是根据某个字段范围进行分区。eg：

create table emp
(empno  varchar(20) not null ,
empname varchar(20),
deptno  int,
birthdate date not null,
salary int
)
partition by list(deptno)
(
partition p1 values in  (10,15),
partition p2 values in  (20,25),
partition p3 values  in  (30,35)
);

HASH分区：确保数据在预先指定书目的分区中平均分布，分区时指定分区根据的列值和分区数量。eg：

create table emp
(empno varchar(20) not null ,
empname varchar(20),
deptno int,
birthdate date not null,
salary int
)
partition by hash(year(birthdate))
partitions 4;

KEY分区：类似于HASH分区，区别于KEY分区只支持计算一列或多列，MySQL服务器提供其自身哈希函数，必须有一列或者多列包涵整数值。eg:

create table emp
(empno varchar(20) not null ,
empname varchar(20),
deptno int,
birthdate date not null,
salary int
)
partition by key(birthdate)
partitions 4;

【分区的管理操作方法】

删除分区:

alter table emp drop partition p1;

不可以删除hash或者key分区。

一次性删除多个分区，alter table emp drop partition p1,p2;

增加分区:

alter table emp add partition (partition p3 values less than (4000));

alter table empl add partition (partition p3 values in (40));

分解分区:

Reorganizepartition关键字可以对表的部分分区或全部分区进行修改，并且不会丢失数据。分解前后分区的整体范围应该一致。

alter table te

reorganize partition p1 into

(

partition p1 values less than (100),

partition p3 values less than (1000)

); ----不会丢失数据

合并分区:

Merge分区：把2个分区合并为一个。
alter table te

reorganize partition p1,p3 into

(partition p1 values less than (1000));

----不会丢失数据

重新定义hash分区表:

Alter table emp partition by hash(salary)partitions 7;

----不会丢失数据

重新定义range分区表:

Alter table emp partitionbyrange(salary)

(

partition p1 values less than (2000),

partition p2 values less than (4000)

); ----不会丢失数据

删除表的所有分区:

Alter table emp removepartitioning;--不会丢失数据

重建分区：

这和先删除保存在分区中的所有记录，然后重新插入它们，具有同样的效果。它可用于整理分区碎片。

ALTER TABLE emp rebuild partitionp1,p2;

优化分区：

如果从分区中删除了大量的行，或者对一个带有可变长度的行（也就是说，有VARCHAR，BLOB，或TEXT类型的列）作了许多修改，可以使用“ALTER TABLE ... OPTIMIZE PARTITION”来收回没有使用的空间，并整理分区数据文件的碎片。

ALTER TABLE emp optimize partition p1,p2;

分析分区：

读取并保存分区的键分布。

ALTER TABLE emp analyze partition p1,p2;

修补分区：

修补被破坏的分区。

ALTER TABLE emp repairpartition p1,p2;

检查分区：

可以使用几乎与对非分区表使用CHECK TABLE 相同的方式检查分区。

ALTER TABLE emp CHECK partition p1,p2;

这个命令可以告诉你表emp的分区p1,p2中的数据或索引是否已经被破坏。如果发生了这种情况，使用“ALTER TABLE ... REPAIR PARTITION”来修补该分区。

【分区实践】

1. 创建分区表和不分区表：

-- 创建分区表
CREATE TABLE part_tab
(c1 int NULL, c2 VARCHAR(30), c3 date not null)
PARTITION BY RANGE(year(c3))
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1995),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996) ,
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1997) ,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998) ,
 PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1999) ,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2000) ,
PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2001) ,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2002) ,
PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2003) ,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2004) ,
PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2010),
PARTITION p11 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) );

-- 创建没有分区表
CREATE TABLE nopart_tab
(c1 int NULL, c2 VARCHAR(30), c3 date not null)

2. 创建大数据操作环境。为了测试结果的准确度提高，需要表中存在大数据，通过以下事务可在数据表中创建800万条数据：

-- 创建生成数据事物
CREATE PROCEDURE load_part_tab()
    begin
    declare v int default 0;
    while v < 8000000
    do
        insert into part_tab
        values (v,'testingpartitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520)mod 3652));
         set v = v + 1;
    end while;
end;

执行事务:call load_part_tab(); ，因为执行此事务执行的时间很长，我只在表中插入了283304条数据。

创建完成一张表后，可以将该表的数据复制到未分区表，这样执行速度会很快：

insert into test.nopart_tab select * from test.part_tab

3. 查看分区表分区结构：

-- 查询分区情况
select 
  partition_name part,  
  partition_expression expr,  
  partition_description descr,  
  table_rows  
from information_schema.partitions  where 
  table_schema = schema()  
  and table_name='part_tab';

执行结果：

3. 测试速度：

执行分区表查询语句：

select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31';

执行时间：

执行未分区表查询语句：

select count(*) from nopart_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31';

执行时间：

从时间对比可以看出，同样的查询语句，分区表执行速度在20ms左右，未分区表在175ms左右，执行速度相差8倍左右，因此得出结论：分区表的执行速度要比未分区表执行速度快。

【分区局限性】

1. MySQL分区处理NULL值的方式

如果分区键所在列没有notnull约束。

如果是range分区表，那么null行将被保存在范围最小的分区。

如果是list分区表，那么null行将被保存到list为0的分区。

在按HASH和KEY分区的情况下，任何产生NULL值的表达式mysql都视同它的返回值为0。

为了避免这种情况的产生，建议分区键设置成NOT NULL。

2. 分区键必须是INT类型，或者通过表达式返回INT类型，可以为NULL。唯一的例外是当分

区类型为KEY分区的时候，可以使用其他类型的列作为分区键（ BLOB or TEXT 列除外）。

3. 对分区表的分区键创建索引，那么这个索引也将被分区,分区键没有全局索引一说。

4. 只有RANG和LIST分区能进行子分区，HASH和KEY分区不能进行子分区。

5. 临时表不能被分区。

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