时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:22人阅读
这样的分区。最新的那个区显然会有最多的热点数据。 能够再使用Hash子分区来降低竞争
- 除了使用YEAR, TO_DAY等日期函数外。还能够使用其数学函数。比方取模,按7取模是周几等
是用IN来做列值匹配的集合。
比方能够依照地区来分为东西南北几个区:
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)
);
这样的假设插入语句不在IN中。则会插入失败
PARTITIONS为分区的数量。 即会依据分区键的值计算出一个hash值,然后以4为模进行存储。优点是。不用再又一次建分区了。
PARTITION BY HASH(store_id)
PARTITIONS 4;
还有Key分区,用的太少,不说了
添加删除分区等语句看这里
分区表由多个底层表构成,底层表跟普通表没什么差别,其索引也是分别在各个表中的索引。 分区表仅仅是会在一个非常粗的粒度上决定一下去哪个底层表继续查询。
使用分区表肯定是由于数据量非常大。这个时候索引已经不能非常好的起作用了。
能够不使用索引,而用粗粒度的命中分区表,然后全表扫描。
或者是针对热点数据。单独使用一个区让这个区都能够放到缓存中,这样就会有一个热点的非常小的分区,能够对其使用索引。
另外一些可能的问题:
要在WHERE后面带分区列,且不能是表达式
使用EXPLAIN PARTITIONS SELECT来推断是否进行了分区过滤
分区表还是一张表,是一种逻辑上的实现,主要解决的是单表数据过大。索引效率低的问题,非常适合大量历史数据,少量活跃数据的场景。
把数据保存在不同的区域。
分表是真的有多张表。基于分表还能够做分库,能够提升并发性能。以及磁盘I/O的性能。
二者能够配合使用。
要配合复制使用。仅仅是把查询请求进行了分摊。
可是这样不会影响代码层。
可一个依据用户id来分,每一个用户一张表,这样须要每有新的用户都建表了。
还有经常使用的做法是预先设计好比方100张表,然后对数据的一个字段做hash,然后对100取模。
又或者依据时间来进行切割,这样的的优点是,假设依据时间做统计的时候能够不用UNION
上面的分表方式都不能解决依据server压力进行选择的问你,而且也不能比較均匀的保存数据。
分表之后要考虑这样几个操作以后可能会带来的问题:
基本表:
CREATE TABLE TEST_MERGE_1(
ID INT(5) NOT NULL,
VALUE VARCHAR(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY(ID)
);
CREATE TABLE TEST_MERGE_2(
ID INT(5) NOT NULL,
VALUE VARCHAR(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY(ID)
);
MERGE表:
CREATE TABLE TEST_MERGE(
ID INT(5) NOT NULL,
VALUE VARCHAR(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY(ID)
) TYPE=MRG_MyISAM INSERT_METHOD=LAST UNION=(TEST_MERGE_1,TEST_MERGE_2);
基本表必须是MYISAM类型的。
基本表的数据结构必须一致。
order by等语句,我想的是由于Merge表里有基本表共同的索引,所以,排序的时候应该是,都先比較第一个,然后再。。。有点像经常使用的大文件分成多个小文件,然后分别排序。最后merge的过程。
主要是能够提供比較好的编码界面。
Mysql第八天 分区与分表
标签:添加 最好 匹配 order by 时间 自增 成本 数据 number