百度360必应搜狗淘宝本站头条
mysql distinctjenkins官网mysql 子查询vba splitpython list sort
当前位置：网站首页 > IT技术 > 正文

第37期:适当的使用 MySQL 原生表分区

wptr33 2025-03-04 14:22 20 浏览

MySQL 数据库现在主要用的引擎是 InnoDB ，InnoDB 没有类似于 MERGE 引擎这样的原生拆表方案，不过有原生分区表，以水平方式拆分记录集，对应用端透明。

分区表的存在为超大表的检索请求、日常管理提供了一种额外的选择途径。分区表使用得当，对数据库性能会有大幅提升。

分区表主要有以下几种优势：

  1. 大幅提升某些查询的性能。
  2. 简化日常数据运维工作量、提升运维效率。
  3. 并行查询、均衡写 IO 。
  4. 对应用透明，不需要在应用层部署路由或者中间层。

接下来我们用实际例子来让前两种优势体现更新清晰。

  1. 针对检索来讲：

优化查询性能（范围查询）

拆分合适的分区表，对同样的查询来讲，扫描的记录数量要比非分区表少很多，性能远比非分区表来的高效。

以下示例表 t1 为非分区表，对应的分区表为 p1 ，两张表有相同的纪录数，都为 1KW 条。

localhost:ytt> show create table t1\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
  `id` int NOT NULL,
  `r1` date DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)


localhost:ytt> show create table p1\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: p1
Create Table: CREATE TABLE `p1` (
  `id` int NOT NULL,
  `r1` date DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
/*!50100 PARTITION BY RANGE (`id`)
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p3 VALUES LESS THAN (4000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p4 VALUES LESS THAN (5000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p5 VALUES LESS THAN (6000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p6 VALUES LESS THAN (7000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p7 VALUES LESS THAN (8000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p8 VALUES LESS THAN (9000000) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p9 VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB) */
1 row in set (0.00 sec)

localhost:ytt> select count(*) from t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (0.94 sec)

localhost:ytt> select count(*) from p1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (0.92 sec)

我们来分别对两张表做范围检索，以下为执行计划：

localhost:ytt> explain format=tree select count(*) from t1 where id < 1000000\g 1. row explain: -> Aggregate: count(0)
    -> Filter: (t1.id < 1000000 cost='407495.19' rows='2030006)' -> Index range scan on t1 using PRIMARY  (cost=407495.19 rows=2030006)

1 row in set (0.00 sec)

localhost:ytt> explain format=tree select count(*) from p1 where id < 1000000\g 1. row explain: -> Aggregate: count(0)
    -> Filter: (p1.id < 1000000 cost='99980.09' rows='499369)' -> Index range scan on p1 using PRIMARY  (cost=99980.09 rows=499369)

1 row in set (0.00 sec)

表 t1 对比表 p1 的执行计划，从成本，扫描记录数来讲，前者比后者多了几倍，明显分区表比非分区表性能来的更加高效。

再来看看对两张表做不等于检索的执行计划：

localhost:ytt> explain format=tree select count(*) from t1 where id != 2000001\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Aggregate: count(0)
    -> Filter: (t1.id <> 2000001)  (cost=1829866.58 rows=9117649)
        -> Index range scan on t1 using PRIMARY  (cost=1829866.58 rows=9117649)

1 row in set (0.00 sec)

localhost:ytt> explain format=tree select count(*) from p1 where id != 2000001\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Aggregate: count(0)
    -> Filter: (p1.id <> 2000001)  (cost=1002750.23 rows=4993691)
        -> Index range scan on p1 using PRIMARY  (cost=1002750.23 rows=4993691)

1 row in set (0.00 sec)

对于这样的低效率 SQL 来讲，从执行计划结果来看，分区表从成本、扫描记录数等均比非分区表有优势。

优化写入性能（带过滤条件的 UPDATE )。

对于这类更新请求，分区表同样要比非分区表来的高效。

下面为等值过滤的更新场景下，非分区表与分区表的执行计划对比：仅仅看扫描行数即可，分区表扫描记录数比非分区表要来的更少。

localhost:ytt> explain update t1 set r1 = date_sub(current_date,interval ceil(rand()*5000) day) where id between 1000001 and 2990000\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: UPDATE
        table: t1
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 3938068
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

localhost:ytt> explain update p1 set r1 = date_sub(current_date,interval ceil(rand()*5000) day) where id between 1000001 and 2990000\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: UPDATE
        table: p1
   partitions: p1,p2
         type: range
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 998738
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  1. 针对运维来讲：

分区表数据与非分区数据进行交换。

分区表的特定分区数据可以很方便的导出导入，能够快速的与非分区表数据进行交换。

创建一张表 t_p1 ，用来和表 p1 的分区 p1 交换数据。

localhost:ytt> create table t_p1 like t1;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

分区 p1 本身包含了 100W 行记录。使用分区表原生数据交换功能来交换数据，只花了 0.07 秒。

localhost:ytt> alter table p1 exchange partition p1 with table t_p1;
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

查看交换后的数据， 表 p1 少了 100W 行记录，分区 p1 被清空，表 t_p1 多了 100W 行记录。

localhost:ytt> select count(*) from p1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  9000000 |
+----------+
1 row in set (0.79 sec)

localhost:ytt> select count(*) from t_p1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  1000000 |
+----------+
1 row in set (0.13 sec)

可以随时把数据交换回来，被交换的表清空。

localhost:ytt> alter table p1 exchange partition p1 with table t_p1;
Query OK, 0 rows affected (0.77 sec)

localhost:ytt> select count(*) from p1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (0.91 sec)

localhost:ytt> select count(*) from t_p1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

对比下非分区表的数据交换，步骤为：

  1. 选择需要交换的互换表。
  2. 从原始表选出数据导入到互换表。
  3. 删除原始表涉及到的数据。

如果此时需要把换出去的数据重新换入原始表，则需要以上步骤反着再来一遍，增加运维难度并且操作低效。

分区表置换还有一个最大的优点，就是比非分区表记录的日志量要小的多。我们来重新把上面的置换操作做一次。删除所有二进制日志。

localhost:ytt>reset master;

Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

做一次分区置换

localhost:ytt>alter table p1 exchange partition p2 with table t_p1;
Query OK, 0 rows affected (2.42 sec)

再次做置换删除表 t_p1 数据

localhost:ytt>alter table p1 exchange partition p2 with table t_p1;
Query OK, 0 rows affected (0.45 sec)

此时两次置换操作记录到二进制日志 ytt1.000001 里。

localhost:ytt>show master status;
...
 ytt1.000001 ： 47d6eda0-6468-11ea-a026-9cb6d0e27d15:1-2

重刷日志，非分区表置换记录。

localhost:ytt>flush logs;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)


localhost:ytt>insert into t_p1 select * from p1 partition (p2) ;
Query OK, 934473 rows affected (5.25 sec)
Records: 934473  Duplicates: 0  Warnings: 0


localhost:ytt>show master status;
...
 ytt1.000002 ： 47d6eda0-6468-11ea-a026-9cb6d0e27d15:1-3

来看看具体的日志文件，ytt1.000001 只占了588个字节，而 ytt1.000002 记却要占用 7.2M 。

root@ytt-pc:/var/lib/mysql/3306# ls -sihl ytt1.00000*
2109882 4.0K -rw-r----- 1 mysql mysql  588 7月  23 11:13 ytt1.000001
2109868 7.2M -rw-r----- 1 mysql mysql 7.2M 7月  23 11:14 ytt1.000002

快速清理单个分区数据。

删除单个分区数据性能要优于非分区表删除某个范围内的数据。

比如，要清空分区表 p1 分区 p0 ，直接 truncate 单个分区。

localhost:ytt> alter table p1 truncate partition p0;
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

localhost:ytt> select count(*) from p1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  9000001 |
+----------+
1 row in set (0.92 sec)

非分区表只有 truncate 整张表的功能，所以无法对部分数据进行快速清理，只能根据过滤条件来 delete 数据，那这个性能就差了很多。同样的操作，比非分区表慢几十倍。

localhost:ytt> delete from t1 where id < 1000000;
Query OK, 999999 rows affected (26.80 sec)

总结：

MySQL 分区表在很多场景下使用非常高效，本篇介绍了分区表在简单检索与运维方面的基础优势，后续我们逐个来讨论更多场景下的分区表应用。

关于 MySQL 的技术内容，你们还有什么想知道的吗？赶紧留言告诉小编吧！

相关推荐

MySQL进阶五之自动读写分离mysql-proxy

自动读写分离目前，大量现网用户的业务场景中存在读多写少、业务负载无法预测等情况，在有大量读请求的应用场景下，单个实例可能无法承受读取压力，甚至会对业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展，分担数据库压...

Postgres vs MySQL_vs2022连接mysql数据库

...

3分钟短文 | Laravel SQL筛选两个日期之间的记录，怎么写?

引言今天说一个细分的需求，在模型中，或者使用laravel提供的EloquentORM功能，构造查询语句时，返回位于两个指定的日期之间的条目。应该怎么写？本文通过几个例子，为大家梳理一下。学习时...

一文由浅入深带你完全掌握MySQL的锁机制原理与应用

本文将跟大家聊聊InnoDB的锁。本文比较长，包括一条SQL是如何加锁的，一些加锁规则、如何分析和解决死锁问题等内容，建议耐心读完，肯定对大家有帮助的。为什么需要加锁呢？...

验证Mysql中联合索引的最左匹配原则

后端面试中一定是必问mysql的，在以往的面试中好几个面试官都反馈我Mysql基础不行，今天来着重复习一下自己的弱点知识。在Mysql调优中索引优化又是非常重要的方法，不管公司的大小只要后端项目中用到...

MySQL索引解析(联合索引/最左前缀/覆盖索引/索引下推)

目录1.索引基础...

你会看 MySQL 的执行计划(EXPLAIN)吗?

SQL执行太慢怎么办？我们通常会使用EXPLAIN命令来查看SQL的执行计划，然后根据执行计划找出问题所在并进行优化。用法简介...

MySQL 从入门到精通(四)之索引结构

索引概述索引(index)，是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)，在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查询算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构...

mysql总结——面试中最常问到的知识点

mysql作为开源数据库中的榜一大哥，一直是面试官们考察的重中之重。今天，我们来总结一下mysql的知识点，供大家复习参照，看完这些知识点，再加上一些边角细节，基本上能够应付大多mysql相关面试了（...

mysql总结——面试中最常问到的知识点(2)

首先我们回顾一下上篇内容，主要复习了索引，事务，锁，以及SQL优化的工具。本篇文章接着写后面的内容。性能优化索引优化，SQL中索引的相关优化主要有以下几个方面：最好是全匹配。如果是联合索引的话，遵循最...

MySQL基础全知全解!超详细无废话!轻松上手~

本期内容提醒：全篇2300+字,篇幅较长，可搭配饭菜一同“食”用，全篇无废话(除了这句)，干货满满，可收藏供后期反复观看。注：MySQL中语法不区分大小写，本篇中...

深入剖析 MySQL 中的锁机制原理_mysql 锁详解

在互联网软件开发领域，MySQL作为一款广泛应用的关系型数据库管理系统，其锁机制在保障数据一致性和实现并发控制方面扮演着举足轻重的角色。对于互联网软件开发人员而言，深入理解MySQL的锁机制原理...

Java 与 MySQL 性能优化:MySQL分区表设计与性能优化全解析

引言在数据库管理领域，随着数据量的不断增长，如何高效地管理和操作数据成为了一个关键问题。MySQL分区表作为一种有效的数据管理技术，能够将大型表划分为多个更小、更易管理的分区，从而提升数据库的性能和可...

MySQL基础篇:DQL数据查询操作_mysql 查

一、基础查询DQL基础查询语法SELECT字段列表FROM表名列表WHERE条件列表GROUPBY分组字段列表HAVING分组后条件列表ORDERBY排序字段列表LIMIT...

MySql:索引的基本使用_mysql索引的使用和原理

一、索引基础概念1.什么是索引？索引是数据库表的特殊数据结构（通常是B+树），用于...

一周热门
最近发表
标签列表
赣ICP备2024040476号-12