分区表是一种粗粒度,简易的索引策略,适用于大数据的过滤场景.最适合的场景是,没有合适的索引时,对其中几个分区表进行全表扫描.或者只有一个分区表和索引是热点,而且这个分区和索引能够全部存储在内存中.限制单表分区数不要超过150个,并且注意某些导致无法做分区过滤的细节,分区表对于单条记录的查询没有优势,需要注意这类查询的性能.

 

分区表语法

　　分区表分为RANGE,LIST,HASH,KEY四种类型,并且分区表的索引是可以局部针对分区表建立的

　　创建分区表

MySQL分区表_数据
CREATE TABLE sales (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    amount DOUBLE NOT NULL,
    order_day DATETIME NOT NULL,
    PRIMARY KEY(id, order_day)
) ENGINE=Innodb PARTITION BY RANGE(YEAR(order_day)) (
    PARTITION p_2010 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p_2011 VALUES LESS THAN (2011),
    PARTITION p_2012 VALUES LESS THAN (2012),
    PARTITION p_catchall VALUES LESS THAN MAXVALUE);
MySQL分区表_数据

　　这段语句表示将表内数据按照order_dy的年份范围进行分区,2010年一个区,2011一个,2012一个,剩下的一个.

　　要注意如果这么做,则order_day必须包含在主键中,且会产生一个问题,就是当年份超过阈值,到了2013,2014时,需要手动创建这些分区

　　替代方法就是使用HASH

　　

CREATE TABLE sales (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    amount DOUBLE NOT NULL,
    order_day DATETIME NOT NULL
) ENGINE=Innodb PARTITION BY HASH(id DIV 1000000);

　　这种分区表示每100W条数据建立一个分区,且没有阈值范围的影响

 

对于大数据而言

　　对于大数据(如10TB)而言,索引起到的作用相对小,因为索引的空间与维护成本很高,另外如果不是索引覆盖查询,将导致回表,造成大量磁盘IO.那么对于这种情况的解决策略是:

　　1.全量扫描数据,不要任何索引

　　通过分区表表达式将数据定位在少量的分区表,然后正常访问这些分区表的数据

　　2.分离热点,索引数据

　　将热点数据分离出来在一个小的分区,并对分区建立索引,对热点数据的查询提高效率.

 

分区表的问题

　　1.NULL值使分区过滤无效

　　假设按照RANGE YEAR(order_date)分区,那么如果这个表达式计算出来的时NULL值,记录就会被存放到第一个分区.所以在查询时加入查询条件有可能出现NULL值,那么就会去检查第一个分区.解决的方法可以是将第一个分区建立为NULL分区 PARTITION p_nulls VALUES LESS THAN (0),或者在MySQL5.5以后,直接使用COLUMN建立分区 PARTITION BY RANGE COLUMNS(order_date)

　　2. 选择分区的成本

　　每插入一行数据都需要按照表达式筛选插入的分区地址

　　3. 分区列和索引列不匹配

　　如果索引列和分区列不匹配,且查询中没有包含过滤分区的条件,会导致无法进行分区过滤,那么将会导致查询所有分区.

　　4. 打开并锁住所有底层表

　　分区表的的查询策略是在分区过滤之前,打开并锁住所有底层表,这会造成额外的开销,解决问题的方法是尽量使用批量操作,例如LOAD DATA INFILE,或者一次删除多行数据.

 

过滤分区表的要点

　　过滤分区表的WHERE条件必须是切分分区表的列,而不能带有函数,例如只能是order_day,而不能是YEAR(order_day)