mysql支持分区吗

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mysql从5.1版本开始支持分区功能。MySQL5.1中分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式；而MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。MySQL数据库的分区是局部分区索引，一个分区中既存了数据，又放了索引；也就是说，每个区的聚集索引和非聚集索引都放在各自区的（不同的物理文件）。MySQL支持4种分区类型：RANGE分区，LIST分区，HASH分区，KEY分区。

本教程操作环境：windows7系统、mysql8版本、Dell G3电脑。

mysql支持分区。

mysql分区概述

MySQL在5.1时添加了对水平分区的支持。分区是将一个表或索引分解成多个更小，更可管理的部分。每个区都是独立的，可以独立处理，也可以作为一个更大对象的一部分进行处理。这个是MySQL支持的功能，业务代码无需改动。要知道MySQL是面向OLTP的数据，它不像TIDB等其他DB。那么对于分区的使用应该非常小心，如果不清楚如何使用分区可能会对性能产生负面的影响。

MySQL数据库的分区是局部分区索引，一个分区中既存了数据，又放了索引。也就是说，每个区的聚集索引和非聚集索引都放在各自区的（不同的物理文件）。目前MySQL数据库还不支持全局分区。

无论哪种类型的分区，如果表中存在主键或唯一索引时，分区列必须是唯一索引的一个组成部分。

分区表的限制因素

（1）、一个表最多只能有1024个分区。

（2）、 MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。

（3）、如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列。

（4）、分区表中无法使用外键约束。

（5）、MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。

分区类型

目前MySQL支持一下几种类型的分区，RANGE分区，LIST分区，HASH分区，KEY分区。如果表存在主键或者唯一索引时，分区列必须是唯一索引的一个组成部分。实战十有八九都是用RANGE分区。

RANGE分区

RANGE分区是实战最常用的一种分区类型，行数据基于属于一个给定的连续区间的列值被放入分区。但是记住，当插入的数据不在一个分区中定义的值的时候，会抛异常。

RANGE分区主要用于日期列的分区，比如交易表啊，销售表啊等。可以根据年月来存放数据。如果你分区走的唯一索引中date类型的数据，那么注意了，优化器只能对YEAR()，TO_DAYS()，TO_SECONDS()，UNIX_TIMESTAMP()这类函数进行优化选择。实战中可以用int类型，那么只用存yyyyMM就好了。也不用关心函数了。

CREATE TABLE `m_test_db`.`Order` (
    `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `partition_key` INT NOT NULL,
    `amt` DECIMAL(5) NULL,
    PRIMARY KEY (`id` , `partition_key`)
) PARTITION BY RANGE (partition_key) PARTITIONS 5 (
PARTITION part0 VALUES LESS THAN (201901) , 
PARTITION part1 VALUES LESS THAN (201902) , 
PARTITION part2 VALUES LESS THAN (201903) , 
PARTITION part3 VALUES LESS THAN (201904) , 
PARTITION part4 VALUES LESS THAN (201905));

这时候我们先插入一些数据

INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('1', '201901', '1000');
INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('2', '201902', '800');
INSERT INTO `m_test_db`.`Order` (`id`, `partition_key`, `amt`) VALUES ('3', '201903', '1200');

现在我们查询一下，通过EXPLAIN PARTITION命令发现SQL优化器只需搜对应的区，不会搜索所有分区

如果sql语句有问题，那么会走所有区。会很危险。所以分区表后，select语句必须走分区键。

以下3种不是太常用，就一笔带过了。

LIST分区

LIST分区和RANGE分区很相似，只是分区列的值是离散的，不是连续的。LIST分区使用VALUES IN，因为每个分区的值是离散的，因此只能定义值。

HASH分区

说到哈希，那么目的很明显了，将数据均匀的分布到预先定义的各个分区中，保证每个分区的数量大致相同。

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。

分区和性能

一项技术，不是用了就一定带来益处。比如显式锁功能比内置锁强大，你没玩好可能导致很不好的情况。分区也是一样，不是启动了分区数据库就会运行的更快，分区可能会给某些sql语句性能提高，但是分区主要用于数据库高可用性的管理。

数据库应用分为2类，一类是OLTP（在线事务处理），一类是OLAP（在线分析处理）。对于OLAP应用分区的确可以很好的提高查询性能，因为一般分析都需要返回大量的数据，如果按时间分区，比如一个月用户行为等数据，则只需扫描响应的分区即可。在OLTP应用中，分区更加要小心，通常不会获取一张大表的10%的数据，大部分是通过索引返回几条数据即可。

比如一张表1000w数据量，如果一句select语句走辅助索引，但是没有走分区键。那么结果会很尴尬。如果1000w的B+树的高度是3，现在有10个分区。那么不是要(3+3)*10次的逻辑IO？（3次聚集索引，3次辅助索引，10个分区）。所以在OLTP应用中请小心使用分区表。

在日常开发中，如果想查看sql语句的分区查询结果可以使用explain partitions + select sql来获取，partitions标识走了哪几个分区。

mysql> explain partitions select * from TxnList where startTime>'2016-08-25 00:00:00' and startTime<'2016-08-25 23:59:00';  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
| id | select_type | table             | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra       |  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
|  1 | SIMPLE      | ClientActionTrack | p20160825  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 33868 | Using where |  
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+  
1 row in set (0.00 sec)

注：

1.MySQL Workbench下添加分区的截图

2. Table has no partition for value 12

在12月的某一天，我查看了生产的日志文件，忽然发现系统一直在报错：Table has no partition for value 12。仔细检查分区sql发现分区的时候用的是less than

也就是说我在注释1截图里面的分区是不包括12月的区的。执行以下命令增加分区：

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (PARTITION p_12 VALUES LESS THAN (13));

如果没有进行适当的处理，将会报错。所以在进行 RANGE 分区时，要思考这种情况。一般情况下，就时在最后添加一个 MAXVALUE 分区，如下：

PARTITION p_max VALUES LESS THAN MAXVALUE

到此，关于“mysql支持分区吗”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注蜗牛博客网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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