标签:merge 区别 数据量 max time big 数据文件 _id 插入数据
RANGE分区是基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。这些区间要连续且不能相互重叠,使用values less than
操作符来进行定义。
mysql> create table test01 (
id int not null,
fname varchar(30),
lname varchar(30),
hired date not null default ‘1970-01-01‘,
separated date not null default ‘9999-12-31‘,
job_code int not null,
store_id int not null )
partition by range (store_id) (
partition p0 values less than (6),
partition p1 values less than (11),
partition p2 values less than (16),
partition p3 values less than (21) );
#创建一个RANGE分区方式的表
按照这种分区方案,当插入的记录store_id小于6,会保存在p0这个分区,如果store_id小于11则会将数据保存在p1这个分区.....以此类推。但是在上面的分区方案中,定义的最后一个分区是小于21的,那么,如果此时有store_id大于或等于21的记录,则会插入失败,因为数据库不知道应该插入到哪个分区中,避免这种情况的发生,就需要在指定分区方案或者新增一个分区,最后一个分区指定的范围应该为maxvalue,而不是一个具体的值。
根据上面创建的表,可以添加一个范围为maxvalue的分区,命令如下:
mysql> alter table test01 add partition(partition p4 values less than maxvalue);
如果最后一个分区指定的范围是maxvalue,那么后期想要添加分区的话,需要使用以下方式(使用类似于分区合并的指令):
mysql> alter table test01 reorganize partition p4 into
(partition p03 values less than (25),
partition p04 values less than maxvalue );
删除分区的指令如下(注:当分区被删除,那么分区所存储的数据也将被删除,慎用!!!)
mysql> alter table test01 drop partition p2;
LIST分区类似于RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。LIST分区通过使用partition by list (expr)
来实现,其中“expr”是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式,然后通过values in (value_list)
的方式来定义每个分区,其中“value_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。
mysql> create table test02 (
id int not null,
fname varchar(30),
lname varchar(30),
hired date not null default ‘1970-01-01‘,
separated date not null default ‘2100-12-31‘,
job_code int,
store_id int )
partition by list(store_id)(
partition pNorth values in (3,5,6,9,17),
partition pEast values in (1,2,10,11,19,20),
partition pWest values in (4,12,13,14,18),
partition pCentral values in (7,8,15,16) );
#创建LIST分区类型的表
在上面创建的表中,如果插入一个store_id为22(不在定义的分列表中)的数据,那么将会插入失败,如下:
mysql> insert into test02(id,fname,lname,job_code,store_id)
values (12,‘tom‘,‘TOM‘,42,22);
ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value 22
失败的原因就是:LIST分区没有类似如“VALUES LESS THAN MAXVALUE”这样的包含其他值在内的定义。将要匹配的任何值都必须在值列表中找到!
解决方法就是增加有这个值的分区,如下:
mysql> alter table test02 add partition (partition p4 values in (22));
这种模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算,最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。 hash分区的目的是将数据均匀的分布到预先定义的各个分区中,保证各分区的数据量大致一致。在range和list分区中,必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪个分区中;而在hash分区中,MySQL自动完成这些工作,用户所要定一个列值或者表达式,以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。
mysql> create table test03(a int(11),b datetime) partition by hash(year(b)) partitions 4;
#创建hash分区类型的表
mysql> insert into test03 values(1,‘2010-1-1‘);
#插入数据
mysql> select mod(year(‘2010-1-1‘),4);
+-------------------------+
| mod(year(‘2010-1-1‘),4) |
+-------------------------+
| 2 |
+-------------------------+
#查询数据存放在哪个分区,显示在第2个分区
mysql> select * from information_schema.partitions
where table_schema=‘test02‘ and table_name=‘test03‘\G
# 查看information_schema库中的partitions也可以查看到p2分区中会有1条记录
*************************** 3. row ***************************
TABLE_CATALOG: def
TABLE_SCHEMA: test02
TABLE_NAME: test03
PARTITION_NAME: p2 #当前分区名称
SUBPARTITION_NAME: NULL
PARTITION_ORDINAL_POSITION: 3
SUBPARTITION_ORDINAL_POSITION: NULL
PARTITION_METHOD: HASH
SUBPARTITION_METHOD: NULL
PARTITION_EXPRESSION: year(b)
SUBPARTITION_EXPRESSION: NULL
PARTITION_DESCRIPTION: NULL
TABLE_ROWS: 1 #表示有1条数据
上面的例子并不能把数据均匀的分布到各个分区,因为按照YEAR函数进行的,该值本身是离散的。如果对连续的值进行HASH分区,如自增长的主键,则可以较好地将数据平均分布。
key分区和hash分区相似,不同在于hash分区是用户自定义函数进行分区,key分区使用mysql数据库提供的函数进行分区,NDB cluster使用MD5函数来分区,对于其他存储引擎mysql使用内部的hash函数。
mysql> create table test04(a int(11), b datetime) partition by key(b) partitions 4;
#创建一个key分区类型的表
#后期如果需要增加分区,可使用以下指令
mysql> alter table test04 add partition partitions 5;
#新增5个分区,也就是现在test04表中有9个分区了
注意: mysql-5.5开始支持COLUMNS分区,可视为RANGE和LIST分区的进化,COLUMNS分区可以直接使用非整形数据进行分区。COLUMNS分区支持以下数据类型: 所有整形,如INT SMALLINT TINYINT BIGINT。FLOAT和DECIMAL则不支持。 日期类型,如DATE和DATETIME。其余日期类型不支持。字符串类型,如CHAR、VARCHAR、BINARY和VARBINARY。BLOB和TEXT类型不支持。 COLUMNS可以使用多个列进行分区。
[root@db01 ~]# mkdir /data
[root@db01 ~]# chown -R mysql.mysql /data
#在本地创建所需目录
mysql> create table user(
id int not null auto_increment,
name varchar(30) not null default ‘‘,
primary key(id)) default charset=utf8 auto_increment=1
partition by range(id)(
partition p1 values less than (3) data directory ‘/data/area1‘,
partition p2 values less than (6) data directory ‘/data/area2‘,
partition p3 values less than (9) data directory ‘/data/area3‘);
#创建表,对表分区时指定相应的目录
[root@db01 ~]# tree /data/
/data/
├── area1
│ └── test02
│ └── user#P#p1.ibd
├── area2
│ └── test02
│ └── user#P#p2.ibd
└── area3
└── test02
└── user#P#p3.ibd
#查看本地目录,则会发现自动创建了相应的存放数据的目录
注意:使用mysql默认的存储引擎inodb创建表时,只需要指定data directory 就可以,因为inodb的数据和索引在一个文件中。但是创建表时指定engine=myisam
时,修改分区的存储位置,需要同时指定data directory和index directory。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/lvzhenjiang/p/14197280.html