一.InnoDB逻辑存储结构段区页二.分区概述分区三.分区类型RANGE分区LIST分区HASH分区KEY分区四.分区和性能一.InnoDB逻辑存储结构首先要先介绍一下InnoDB逻辑存储结构和区的概念，它的所有数据都被逻辑地存放在表空间，表空间又由段，区，页组成。 段段就是上图的segment区域，常见的段有数据段、索引段、回滚段等，在InnoDB存储引擎中，对
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2024-05-16 09:30:20
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一分钟系列 潜在场景如何？ 当MySQ 过分区表，有朋友惊叹。 什么是分库分表？ 把一个很大的库（表）的数据分到几个库
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2019-12-03 14:43:00
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前言：在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题，探讨一下内部的原因。一、mysql和程序实例1.1 要说明这个问题,我们首先来建立三张表分别是user_auto_k
简介分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数 10 个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，从局部来说，每个分区别可以独自处理任务，从整体来说，每个分区表可以作为总表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。分区表的底层存储结构从上面的说明我们可以看到，分
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2023-09-11 16:12:17
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为什么要用分区表？如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件，那么你就要考虑创建分区表了。 1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？还是十万条、一百万条？这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。
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精选
2015-04-23 17:01:06
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如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件，那么你就要考虑创建分区表了。
1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？还是十万条、一百万条？这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。
 
原创
2010-07-20 14:15:02
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为什么不推荐使用MySQL分区表
在讨论为什么不推荐使用MySQL分区表之前，我们首先需要了解什么是分区表以及它的作用。MySQL分区表是指将一个大表拆分成多个小的子表，每个子表称为一个分区。分区表可以提高查询性能、简化维护和管理工作，并且可以更好地支持大数据量的操作。然而，尽管分区表在某些情况下可以带来一些好处，但在某些情况下，它可能并不适合使用。下面是整个过程的步骤：
1. 设计数据表结构
原创
2023-07-23 07:31:09
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# 如何用MySQL建立分区表
## 引言
在数据库中，建立分区表可以帮助优化查询性能，并且能够更好地管理数据。对于刚入行的小白来说，建立分区表可能是一个比较复杂的操作。在本文中，我将为你详细介绍如何使用MySQL来建立分区表。
### 流程图
下面是建立分区表的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建表 |
| 2 | 添加分区定义 |
| 3
原创
2024-03-07 04:51:36
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分区表的意义：当数据量非常大时（表的容量到达GB或者是TB），如果仍然采用索引的方式来优化查询，由于索引本生的消耗以及大量的索引碎片的产生，查询的过程会导致大量的随机I/O的产生，在这种场景下除非可以很好的利用覆盖索引，否则由于在查询的过程中需要根据索引回数据表查询，会导致性能受到很大的影响，这时可以考虑通过分区表的策略来提高查询的性能。分区表的类型：rang , list , hash ,key
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2023-06-25 14:51:10
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1. 概述 分区功能其实并不是在存储引擎层完成的，所以并不是只有InnoDB存储引擎支持分区，常见的存储引擎MyISAM、NDB等都支持。但也并不是所有的存储引擎都支持。 分区是将一个表的数据按照某种方式，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。所以，分区跟性能没有必然关系，分区更多的是从管理的角度
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2023-08-20 21:36:51
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前言昨天在某个技术群中，有个老哥发送了一个技术视频：讲的是一个毕业生面试被问，前后端的交互ID是使用自增的吗？为什么不使用UUID？最后的解释是说性能问题，这个引起了我的兴趣，查了一下资料总结一下。规范在《阿里巴巴 Java 开发手册》第五章 MySQL 规定第九条中，强制规定了单表的主键 id 必须为无符号的 bigint 类型，且是自增的。MySQL开发规范中经常可以看到：推荐使用int,bi
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2023-08-14 13:54:21
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分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？
什么是分区表
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
对于引擎层，这是4个表
对于Server层，这是1个表
分区表的引擎层行为
举个在分区表加间隙锁的例子，目的是说明对于InnoDB来说，这是4个表。
分区表间隙锁
s
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2021-06-23 17:20:25
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分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？什么是分区表在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：对于引擎层，这是4个表对于Server层，这是1个表分区表的引擎层行为举个在分区表加间隙锁的例子，目的是说明对于InnoDB来说，这是4个表。分区表间隙锁session_1session_2T1begin; select * from t
原创
2022-01-18 13:30:49
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1. 什么是跳跃表(skiplist)跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。Redis 使用跳跃表作为有序集合键(ZSET)的底层实现之一，如果一个有序集合包含的元素数量比较多，又或者有序集合中元素的成员是比较长的字符串时，Redis 就会使用跳跃表来作为有序集合键的底层实现。Redis 只在两个地方用到了跳跃表(s
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2023-08-11 17:46:21
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# Hive为什么要创建分区表
## 简介
在大数据处理中，Hive是一个很常用的数据仓库工具，它可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive的分区表是一种常见的表设计模式，可以提高查询效率。本文将探讨Hive为什么要创建分区表，并给出相应的代码示例。
## 为什么要创建分区表
在Hive中，创建分区表可以提高查询性能和管理数据的效率。当数据量较大时，如果不进行
原创
2024-04-10 03:30:34
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MySQL表的四种分区类型
一、什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。二、为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性，可管理性和提高数据库效率。分区的一些优点包括：与单个磁盘或
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2023-10-12 17:16:38
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【0】分区介绍 （0.1）概念及其分区后性质 mysql分区后每个分区成了独立的文件，虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表； 但 从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID； 由于Innodb数据和索引 ...
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2021-09-15 10:44:00
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1. 什么是分表、分区？分表和分区是不同层次的概念：分表： 分表是开发人员的物理设计，目的是：在单表有大数据量的情况下保证SQL执行性能，也能提高并发。我们可以将一个大表（指存储了百万级乃至千万级条记录的表）按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的子表。程序读写表数据时可以根据建表时定好的规则而知道应该操作的表名，继而去操作相应的字表。分区
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2023-09-07 20:24:50
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# 从MySQL分区表改为非分区表的操作
在MySQL数据库中，分区表是一种将表数据拆分存储在不同的分区中的技术。虽然分区表可以提高查询性能和管理大量数据的能力，但有时候也会带来一些不便。比如在数据迁移、备份和恢复时操作繁琐，维护成本高等问题。
在某些情况下，我们可能需要将原本设计为分区表的表结构改为非分区表，以简化管理和操作。本文将介绍如何将MySQL分区表改为非分区表的操作流程。
##
原创
2024-06-11 06:16:20
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前言当我们单表数据量比较大的时候，单表查询的IO较大。这个时候，我们是不是可以将表的数据分成多个文件，按照某个条件进行单文件的查询，这样避免了大量的IO操作。通过分而治之的思想，减少IO操作，提升查询效率。本文主要是讲述MySQL中分区表，看MySQL是如何实现分区表的。什么需要分区表 MySQL从5.1版本开始支持分区功能，分区是将一个表的数据按照某种方式分别存储，比如按照时间上的月份，分成多个
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2024-06-14 14:10:06
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