前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来.因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点.此文不会事            
                
         
            
            
            
            前言: 分区是一种表的设计模式,通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲,分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲,分区对于应用是透明的,只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。  1.分区的目的及分区类型MySQL在创建表的时候可以通过使用PARTITION BY            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言:分区是一种表的设计模式,通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲,分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲,分区对于应用是透明的,只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。1.分区的目的及分区类型MySQL在创建表的时候可以通过使用PARTITIONBY子句定义            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL 按月分区最佳实践
作为一名经验丰富的开发者,我非常理解刚入行的小白可能会对“MySQL 按月分区”感到困惑。在这里,我将通过一篇文章来详细解释如何实现MySQL按月分区,并提供最佳实践。
## 什么是MySQL分区?
MySQL分区是一种将表中的数据分散存储在不同的部分(称为分区)的方法,以提高查询性能和数据管理的灵活性。按月分区是一种常见的分区策略,将数据按月份存储在不同的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在面试时经常会问一个问题,请列举出hash在数据库内部的应用,hash的原理虽然简单,但是它在数据库中可以说是无处不在。其中hash partition是hash在数据库中一个简单的应用,虽然它没有range partition那么常用,但是我们在做数据库水平拆分时,其实就是利用了hash partition的原理,利用hash函数对某个key进行运算,然后将其分布到不同的主机上,原理很简单。我们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.Hash原理的理解 
 哈希:翻译是 散列 意思是分散的意思,通常我们在查找某个数据的时候,我们想快速定位到某条数据,我们会采用哈希算法来解决这个问题。 
 JAVA哈希的底层实现:其实是基于桶结构来处理的,也就是一个数组结构,然后里面的元素是NODE元素,这个数据结构是链表来实现的,里面的变量有 hash,key,value,next,通过这种方式,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # MySQL Hash Partitioning
## Introduction
In MySQL, partitioning is a technique used to divide large tables into smaller, more manageable parts. It helps to improve query performance and manageabili            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL Hash 分区
MySQL 分区是将数据库表分割为更小的、可管理的部分的技术。这种分割可以根据特定的规则和条件进行,以提高查询性能和简化维护工作。其中一种分区策略是使用哈希分区,它根据某个列的哈希值来分配数据到不同的分区中。
## 哈希分区的原理
哈希分区是根据某个列的哈希值来决定数据分布的方式。该列的哈希值确定了数据在哪个分区中存储。哈希函数是一个将输入值映射为固定大小输出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.Hash哈希表是键值对的集合,通过键(key)值即可快速的取出对应的值(value),因此hash表查询的速度很快。但是,哈希算法有hash冲突的问题,也就是说多个不同的key最后得到的index相同,虽然hash通过链表的方法解决了hash冲突,但是如果使用hash用来存储数据,mysql可能会将每一行数据都存储在hash表中,这样数据都会通过hash表来维护,如果数据库操作数据量特别庞大,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            MySQL分区表概述随着MySQL越来越流行,Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中,我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情,由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除(一般where条件是时间)。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情,由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除(一般where条件是时间)。 这对数据库的造成了很大压力。面对这类问题最有效的方法就是在使用分区表。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇,我们总结了QC的主要瓶颈在:QC锁竞争;表的permission check锁竞争;查询时Hash碰撞。因此,就可以初步决定了我们的优化方向:QC锁优化,表permission check的锁优化(不能影响Buffer pool),Hash碰撞的优化。本篇我们尝试在Hash碰撞上面进行优化。MySQL原生Hash算法行MySQL的的原生Hash算法,是在http://Sql_cache.c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySQL 开发组于 2019 年 10 月 14 日 正式发布了 MySQL 8.0.18 GA 版本,带来了一些新特性和增强功能。其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持 hash join 方式了。我们先来看看官方的描述:MySQL 实现了用于内连接查询的 hash join 方式。例如,从 MySQL 8.0.18 开始以下查询可以使用 hash join 进行连接查询:SELECT * F            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来.因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点.此文不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录hash索引B+树索引 hash索引Hash 索引是比较常见的一种索引,他的单条记录查询的效率很高,时间复杂度为1。但是,Hash索引并不是最常用的数据库索引类型,尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就是不支持hash索引的。主要有以下原因: Hash索引适合精确查找,但是范围查找不适合因为存储引擎都会为每一行计算一个hash码,hash码都是比较小的,并且不同键值行的hash码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来.因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点.此文不会事无巨细的从            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、MySQL分区创建  MySQL创建方式一共有四种:range、list、hash和key。1.range1.1 intcreate table staff(
  id int(32) not null,
  code_ varchar(30),
  fname varchar(30),
  time_ date,
  primary key(`id`,`time_`)
)
partition            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇:MySQL之LIST和LIST COLUMNS分区初探HASH分区    对于HASH分区,你只需要关注用于HASH计算的一个列值或者基于列的表达式值和表应该被分成几个分区,使用PARTITION BY HASH (expr)计算HASH,expr是一个整数列或者是一个返回整数的表达式,然后接着使用PARTITIONS num指定分区数,num是一个正整数,表示分区数。例如对于employees表,按照整数类型的字段store_id的值分成4个分区,可如下创建HASH分区表:...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hash分区是使用主键去确保数据均匀分布在一个预先确定数字的分区上. 在range 或list分区中. 你必须显式的指定给出的数据写入哪个分区或设置一个列值去保存; 在hash分区中. Mysql已经为你准备的. 你只需要指定一个列的值或表达式基于列值去hash和分区的数字在哪个分区表中.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2018-03-30 12:04:05
                            
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            ### 实现MySQL Key分区和Hash分区的流程
在实现MySQL Key分区和Hash分区之前,我们首先需要了解分区的概念和作用。分区是将数据按照一定的规则分散存储在不同的表空间中,可以提高查询效率,提升数据库的性能。
#### 1. 创建表
首先,我们需要创建一个需要进行分区的表。以学生信息表为例,表格包含的字段有学生ID(student_id),学生姓名(student_name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-01 09:16:11
                            
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