MySQL 分区表介绍与测试

一、基本介绍：

分区表是一个独立的逻辑表，底层由多个物理的文件组成，分区对于 SQL 层来说是透明的；

下图可以看出，表 em_elec_meter_data 的多个分区是使用了 # 进行标识。

分区表的使用场景：

• 表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者热点数据只有在表的最后部分，其他都是历史数据。
• 分区表的数据作用在不同的设备上，高效地利用多个硬件设备；例如有 1TB 的数据，服务器的硬盘容量只有 500 GB，那么可以使用其他设备平摊未能放下的数据。
• 需要独立备份和恢复分区，这在非常大数据集的场景下效果非常好。

分区表的限制：

• 一个表最多只能有 1024 个分区。
• MySQL 5.1 中，分区表表达式必须是整数，或者返回整数表达式。在 MySQL 5.5 中，某些场景中可以直接使用列来进行分区。
• 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须组合成一个主键；原因是防止同一个主键一个在 p0 区，一个在 p1 区。
• 分区表中无法使用外键约束（现在也没人使用外键，都是程序保证约束）。
• 在 MySQL 8 中不支持 myIsam 存储引擎使用分区表。

分区表的类型：

• 范围（range）分区，例如某年某月、不同省份的区域范围（常用）

  注：每个分区都是按顺序进行定义，从最低到最高，例如以下的 2023 不能在 2022 的前面，这是 PARTITION BY RANGE 语法的要求

  # 按照范围分区的表
  create table `range_partition1` (
    `id` bigint not null auto_increment,
    `date_time` datetime not null,
    `range_name` varchar(50) default null,
    primary key (`id`,
  `date_time`)
  ) ENGINE = InnoDB default CHARSET = utf8mb4 collate = utf8mb4_0900_ai_ci partition by range(year(date_time))
  (
      -- 必须按照顺序定义，否则报错
  	partition p0 values less than (2022),
  	partition p1 values less than (2023)
  )
  

• 哈希（hash）分区，将数据均匀的分布到预先定义的各个分区中，使用 partition by hash(expr) 指定为 hash 分区，需要注意 expr 必须返回整数或者指定的列为 MySQL 的整型。

  CREATE TABLE `hash_partition` (
    `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `date_time` datetime NOT NULL,
    `range_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`,`date_time`)
  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
  partition by hash(id)
  partitions 10;
  

  partitions 10 的意思为表要被切分成 10 个分区

  

• 键值（key）分区，KEY分区和HASH分区相似，不同之处在于 HASH 分区使用用户定义的函数进行分区，KEY 分区使用数据库提供的函数进行分区。

  CREATE TABLE `key_partition` (
    `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `date_time` datetime NOT NULL,
    `range_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`,`date_time`)
  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
  partition by linear key(id)
  partitions 10;
  

• 列表（list）分区，根据给定的 list 进行分区；以下例子为按照月份进行春夏秋冬四季的分区

  CREATE TABLE `list_partition` (
    `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `date_time` datetime NOT NULL,
    `range_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`,`date_time`)
  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
  partition by list(month(date_time))
  (
  	partition spring values in (3, 4, 5),
  	partition summer values in (6, 7, 8),
  	partition autumn values in (9, 10, 11),
  	partition winter values in (12, 1, 2)
  )
  

二、分区表的优缺点

优点：

• 提升查询性能，对于分区表的查询操作，如果查询条件中包含分区键，则这个查询操作就只会被下推到符合条件的分区内进行，无关分区将自动过滤掉。
• 对业务透明，将表从一个非分区表转换为分区表，业务端无需做任何改造。在开发看来，仍然是同一张表。
• 维护方便，在对单个分区进行删除、迁移和维护时，不会影响到其它分区。
• DML 操作加锁仅影响操作的分区，不会影响未访问分区。

缺点：

• DDL 操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。
• 当表数据量较小时，分区表和非分区表性能相近，分区表效果有限。
• 当表数据量较大时，对分区表进行 DDL 或其他运维操作难度大风险高。
• 分区表使用较少，存在未知风险多，BUG多，BUG多，BUG多，MySQL社区版本免费，横向扩展成本低，分库分表实现简单且中间件完善。
• 当单台服务器性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高，而分库分表能很容易实现横向分拆。
• 当分区表操作不当导致访问所有分区时，会导致严重的性能问题，而分库分表操作不当仅影响访问的表。
• 使用分库分表可以有效运维降低运维操作影响，对1亿数据量表做 DDL 操作需要谨慎评估，而对 10 万数据量表做 DDL 操作可以默认其很快完成。
• 使用分库分表可以有效减小宕机或其他故障影响，将数据分库分表到10套群集上，一套群集发生故障仅影响业务的一成。

三、测试：

新建表 em_elec_meter_data，按月份从 2019 年到 2023 年对表进行分区划分。

CREATE TABLE `em_elec_meter_data` (
  `id` bigint NOT NULL COMMENT '表主键',
  `date_time` datetime NOT NULL COMMENT '时间。',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '改记录生成的时间',
  PRIMARY KEY (`id`,`date_time`),
  UNIQUE KEY `IDX_MIDDATE` (`meter_id`,`date_time`),
  KEY `IDX_DATETIME` (`date_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT=''
/*!50100 PARTITION BY RANGE (to_days(`date_time`)) (PARTITION md201901 VALUES LESS THAN (737456) ENGINE = InnoDB, 略..... PARTITION md202312 VALUES LESS THAN (739251) ENGINE = InnoDB) */

向表插入数据， em_elec_meter_data 有大概 7 千万条数据，下面演示使用分区与不使用分区的差别

首先看不使用分区，执行以下 SQL，实测耗时 1 min 7 s

select
	sql_no_cache /* 为了更真实，不使用缓存 */
	*
from
	test.em_elec_meter_data
where
	dya = 10086

查看它的执行计划，需要查找所有的分区，大概扫描 66184007 行记录才找到 dya = 10086 这条记录

添加分区字段过滤，执行以下 SQL，实测耗时 1ms，性能提高约 67000 倍

select
	sql_no_cache /* 为了更真实，不使用缓存 */
	*
from
	test.em_elec_meter_data
where
	dya = 10086
	and date_time = '2019-01-01 13:56:59';

再看看执行计划，只需查找 md201901 这个分区，且用到了 date_time索引

参考：

高性能 MySQL

https://www.cnblogs.com/gaogao67/p/11013244.html?ivk_sa=1024320u