MySQL编程进阶之：表分区（Partitioning）的设计：如何提升查询性能和管理大量数据。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL里一个既实用又有点神秘的功能——表分区（Partitioning）。啥？你说你数据库里几百万条数据查起来慢得像蜗牛？数据都堆成山了，备份恢复像搬家？别慌，表分区也许就是你的救星！

一、啥是表分区？这玩意儿能吃吗？

表分区，说白了，就是把一张大表从逻辑上分成若干个小表。注意，是逻辑上！实际上，MySQL还是把它当一张表来处理，你只需要操作这张“大表”，MySQL会默默地帮你把数据放到对应的小分区里。

你可以把表分区想象成一个大衣柜，你把衣服按照季节、颜色、材质等等分门别类地放到不同的抽屉里。找衣服的时候，你直接去对应的抽屉找，是不是比在一个大箱子里翻来覆去快多了？

二、表分区有啥好处？

提高查询效率： 就像刚才找衣服的例子，分区后查询数据只需要扫描对应的分区，大大减少了扫描的数据量。
简化数据管理： 可以单独对某个分区进行备份、恢复、优化、维护等操作，不用动整张表，省时省力。
均衡I/O： 将不同的分区放到不同的磁盘上，可以分散I/O压力，提高整体性能。
方便数据清理： 可以快速删除某个分区的数据，例如删除过期日志数据。
冷热数据分离： 将不常用的数据放到低性能的存储介质上，节省存储成本。

三、表分区都有哪些种类？

MySQL提供了多种分区方式，咱们逐个分析一下：

RANGE分区： 基于列值的范围进行分区。比如，按照时间范围，把订单表分成按月分区；或者按照用户ID范围，把用户表分成多个分区。
LIST分区： 基于列值的枚举值进行分区。比如，按照地区，把用户表分成华东区、华南区、华北区等分区。
HASH分区： 基于列值的哈希值进行分区。这种方式可以保证数据比较均匀地分布到各个分区，适用于没有明显范围或枚举值的场景。
KEY分区： 类似于HASH分区，但是MySQL会自动选择合适的哈希函数，更方便使用。
COLUMNS分区： RANGE和LIST的扩展，可以基于多个列的值进行分区，而且可以支持非整数类型的列。

来，咱们用表格总结一下：

分区类型	分区依据	适用场景
RANGE	列值的范围	时间范围、数值范围等，例如按月份、按年龄段分区
LIST	列值的枚举值	地区、状态等，例如按省份、按订单状态分区
HASH	列值的哈希值	数据分布均匀，没有明显范围或枚举值的场景
KEY	类似于HASH，MySQL自动选择哈希函数	数据分布均匀，没有明显范围或枚举值的场景，更易于使用
COLUMNS	多个列的值	RANGE和LIST的扩展，可以基于多个列的值进行分区，支持非整数类型，更灵活的分区策略

四、如何创建表分区？撸起袖子就是干！

接下来，咱们直接上代码，看看如何创建不同类型的分区表。

1. RANGE分区：

假设我们有一个订单表orders，包含订单ID (order_id)，用户ID (user_id)，订单金额 (amount)，订单时间 (order_time)等字段。我们想按照订单时间按月分区。

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    order_time DATETIME NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_time) * 100 + MONTH(order_time)) (
    PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (202302),
    PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (202303),
    PARTITION p202303 VALUES LESS THAN (202304),
    PARTITION p202304 VALUES LESS THAN (202305),
    PARTITION p202305 VALUES LESS THAN (202306),
    PARTITION p202306 VALUES LESS THAN (202307),
    PARTITION p202307 VALUES LESS THAN (202308),
    PARTITION p202308 VALUES LESS THAN (202309),
    PARTITION p202309 VALUES LESS THAN (202310),
    PARTITION p202310 VALUES LESS THAN (202311),
    PARTITION p202311 VALUES LESS THAN (202312),
    PARTITION p202312 VALUES LESS THAN (202401)
);

这段代码的意思是：

我们创建了一个名为orders的表。
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_time) * 100 + MONTH(order_time)) 表示按照order_time字段的年份和月份进行RANGE分区。 (YEAR(order_time) * 100 + MONTH(order_time))这个表达式将年份乘以100再加上月份，例如2023年1月就是202301，这样可以方便地进行范围比较。
PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (202302) 表示创建一个名为p202301的分区，存储order_time小于2023年2月的所有数据。其他分区同理。

重要提示： RANGE分区必须定义一个MAXVALUE分区，用于存储所有不属于其他分区的数据。如果我们不确定未来会有多少数据，可以加上一个MAXVALUE分区：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    order_time DATETIME NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_time) * 100 + MONTH(order_time)) (
    PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (202302),
    PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (202303),
    PARTITION p202303 VALUES LESS THAN (202304),
    PARTITION p202304 VALUES LESS THAN (202305),
    PARTITION p202305 VALUES LESS THAN (202306),
    PARTITION p202306 VALUES LESS THAN (202307),
    PARTITION p202307 VALUES LESS THAN (202308),
    PARTITION p202308 VALUES LESS THAN (202309),
    PARTITION p202309 VALUES LESS THAN (202310),
    PARTITION p202310 VALUES LESS THAN (202311),
    PARTITION p202311 VALUES LESS THAN (202312),
    PARTITION p202312 VALUES LESS THAN (202401),
    PARTITION pmax VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

2. LIST分区：

假设我们有一个用户表users，包含用户ID (user_id)，用户名 (username)，地区 (region)等字段。我们想按照地区进行分区。

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(255) NOT NULL,
    region VARCHAR(255) NOT NULL
)
PARTITION BY LIST (region) (
    PARTITION p_east VALUES IN ('上海', '浙江', '江苏'),
    PARTITION p_south VALUES IN ('广东', '福建', '海南'),
    PARTITION p_west VALUES IN ('四川', '重庆', '云南'),
    PARTITION p_north VALUES IN ('北京', '天津', '河北')
);

这段代码的意思是：

我们创建了一个名为users的表。
PARTITION BY LIST (region) 表示按照region字段进行LIST分区。
PARTITION p_east VALUES IN ('上海', '浙江', '江苏') 表示创建一个名为p_east的分区，存储region为’上海’、’浙江’或’江苏’的所有数据。其他分区同理。

重要提示： LIST分区也必须定义一个DEFAULT分区，用于存储所有不属于其他分区的数据。否则，插入不属于任何分区的数据会报错。

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(255) NOT NULL,
    region VARCHAR(255) NOT NULL
)
PARTITION BY LIST (region) (
    PARTITION p_east VALUES IN ('上海', '浙江', '江苏'),
    PARTITION p_south VALUES IN ('广东', '福建', '海南'),
    PARTITION p_west VALUES IN ('四川', '重庆', '云南'),
    PARTITION p_north VALUES IN ('北京', '天津', '河北'),
    PARTITION p_other VALUES IN (DEFAULT)
);

3. HASH分区：

假设我们有一个日志表logs，包含日志ID (log_id)，用户ID (user_id)，日志内容 (content)等字段。我们想按照用户ID进行HASH分区，将数据均匀分布到4个分区中。

CREATE TABLE logs (
    log_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    log_time DATETIME NOT NULL
)
PARTITION BY HASH (user_id)
PARTITIONS 4;

这段代码的意思是：

我们创建了一个名为logs的表。
PARTITION BY HASH (user_id) 表示按照user_id字段进行HASH分区。
PARTITIONS 4 表示将数据分成4个分区。

4. KEY分区：

KEY分区和HASH分区类似，只是MySQL会自动选择合适的哈希函数。

CREATE TABLE logs (
    log_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    log_time DATETIME NOT NULL
)
PARTITION BY KEY (user_id)
PARTITIONS 4;

5. COLUMNS分区：

假设我们有一个订单表orders，包含订单ID (order_id)，用户ID (user_id)，订单金额 (amount)，订单时间 (order_time)，订单状态 (order_status)等字段。我们想按照订单时间和订单状态进行分区。

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    order_time DATETIME NOT NULL,
    order_status VARCHAR(20) NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS(order_time, order_status) (
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2023-07-01', 'pending'),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2023-07-01', 'completed'),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2023-08-01', 'pending'),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN ('2023-08-01', 'completed'),
    PARTITION p5 VALUES LESS THAN (MAXVALUE, MAXVALUE)
);

五、如何管理表分区？维护也是关键！

创建完分区表，还需要进行日常维护，例如添加、删除、合并、拆分分区等。

添加分区：

ALTER TABLE orders ADD PARTITION (PARTITION p202401 VALUES LESS THAN (202402));

删除分区：

ALTER TABLE orders DROP PARTITION p202301;

合并分区：

ALTER TABLE orders REORGANIZE PARTITION p202301, p202302 INTO (PARTITION p20230102 VALUES LESS THAN (202303));

拆分分区：

ALTER TABLE orders REORGANIZE PARTITION p202303 INTO (
    PARTITION p20230301 VALUES LESS THAN (20230316),
    PARTITION p20230302 VALUES LESS THAN (20230401)
);

分析分区： 分析分区可以帮助MySQL优化查询计划。

ANALYZE TABLE orders PARTITION p202301;

优化分区： 优化分区可以整理数据，提高查询效率。

OPTIMIZE TABLE orders PARTITION p202301;

修复分区： 修复分区可以修复分区中的错误。

REPAIR TABLE orders PARTITION p202301;

六、表分区使用的注意事项：别踩坑！

分区键的选择： 选择合适的分区键非常重要。分区键应该经常用于查询条件，并且能够将数据均匀分布到各个分区。
分区数量： 分区数量不宜过多，也不宜过少。过多的分区会增加维护成本，过少的分区则达不到提高性能的目的。一般来说，分区数量可以根据数据量和查询频率进行调整。
分区大小： 每个分区的大小也需要控制。过大的分区会导致查询效率降低，过小的分区则会增加管理成本。
分区维护： 定期进行分区维护，例如分析、优化、修复等，可以保证分区表的性能。
主键约束： 如果表有主键或唯一索引，那么分区键必须是主键或唯一索引的一部分。这意味着你不能随便选择一个字段作为分区键，必须考虑主键的约束。

七、总结：表分区，用好了就是神器！

表分区是MySQL中一个强大的功能，可以有效地提高查询性能和管理大量数据。但是，使用表分区也需要谨慎，需要根据实际情况选择合适的分区方式和分区键，并定期进行维护。

希望今天的分享能帮助大家更好地理解和使用MySQL表分区。记住，技术只是工具，关键在于如何运用！感谢大家的观看，下次再见！

发表回复 取消回复

发表回复取消回复