数据切分――Mysql分区表的建立及性能分析 - 数据库编程

ALUES(1,12.23,1,89756,'2015-05-01 00:00:00'); INSERT INTO my_order(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2016-05-01 00:00:00'); INSERT INTO my_order(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2017-05-01 00:00:00'); INSERT INTO my_order(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2018-05-01 00:00:00');
3）.主从复制，大约20万条左右（主从复制的数据和真实环境有差距，但是能体现出表分区查询的性能优劣）

/**********************************主从复制大量数据******************************/
INSERT INTO `my_orders`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `my_orders`;
INSERT INTO `my_order`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `my_order`;

4）.查询测试

/***************************查询性能分析**************************************/
SELECT * FROM `my_orders` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();
/****用时0.084s****/

SELECT * FROM `my_order` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();
/****用时0.284s****/

通过以上查询可以明显看出进行表分区的查询性能更好，查询所花费的时间更短。

分析查询过程：

EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `my_orders` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();

EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `my_order` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();

通过以上结果可以看出，my_orders表查询直接经过p0分区，只扫描了49386行，而my_order表没有进行分区，扫描了196983行，这也是性能得到提升的关键所在。

当然，表的分区并不是分的越多越好，当表的分区太多时找分区又是一个性能的瓶颈了，建议在200个分区以内。

LIST分区表创建方式：

/*****************创建分区表*********************/
CREATE TABLE `products` (
`id`  bigint UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键' ,
`name`  varchar(64) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '产品名称' ,
`metrial`  tinyint UNSIGNED NOT NULL COMMENT '材质' ,
`weight`  double UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '重量' ,
`vol`  double UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '容积' ,
`c_id`  tinyint UNSIGNED NOT NULL COMMENT '供货公司ID' ,
PRIMARY KEY (`id`,`c_id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

/*********分区信息**************/
PARTITION BY LIST(c_id)
(
    PARTITION pA VALUES IN (1,3,11,13),
    PARTITION pB VALUES IN (2,4,12,14),
    PARTITION pC VALUES IN (5,7,15,17),
    PARTITION pD VALUES IN (6,8,16,18),
    PARTITION pE VALUES IN (9,10,19,20)
);

可以看出，LIST分区和RANGE分区很类似，这里就不做性能分析了，和RANGE很类似。

HASH分区表的创建方式：

/*****************分区表*****************/
CREATE TABLE `msgs` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',
  `sender` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '发送者ID',
  `reciver` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '接收者ID',
  `msg_type` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '消息类型',
  `msg` varchar(225) NOT NULL COMMENT '消息内容',
  `atime` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '发送时间',
  `sub_id` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '部门ID',
  PRIMARY KEY (`id`,`sub_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
/*********分区信息**************/
PARTITION BY HASH(sub_id)
PARTITIONS 10;

以上语句代表，msgs表按照sub_id进行HASH分区，一共分了十个区。

Key分区和HASH分区很类似，不再介绍，若想了解可以参考Mysql官方文档进行详细了解。

子分区的创建方式:

CREATE TABLE `msgss` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',
  `sender` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '发送者ID',
  `reciver` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '接收者ID',
  `msg_type` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '消息类型',
  `msg` varchar(225) NOT NULL COMMENT '消息内容',
  `atime` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '发送时间',
  `sub_id` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '部门ID',
  PRIMARY KEY (`id`,`atime`,`sub_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
/*********分区信息****

数据切分――Mysql分区表的建立及性能分析(二)