济南市建设银行网站,建一个区域网站需要多少资金,怀化市网站建设,编程自己做网站分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中。 mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key#xff0c;其中Range比较常用#xff1a; RANGE分区#xff1a;基于属于一个给定连续区间的列值#xff0c;把多行分配给分区。 LIST分区#xff1a;类…分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中。 mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key其中Range比较常用 RANGE分区基于属于一个给定连续区间的列值把多行分配给分区。 LIST分区类似于按RANGE分区区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。 HASH分区基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。 KEY分区类似于按HASH分区区别在于KEY分区只支持计算一列或多列且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。 案例 建立一个user 表 以id进行分区 id 小于10的在user_1分区id小于20的在user_2分区 create table user(id int not null auto_increment,username varchar(10),primary key(id)
)engine innodb charsetutf8
partition by range (id)(partition user_1 values less than (10),partition user_2 values less than (20)
); 建立后添加分区 maxvalue 表示最大值 这样大于等于20的id 都出存储在user_3分区 alter table user add partition(partition user_3 values less than maxvalue
); 删除分区 alter table user drop partition user_3; 如果表使用的存储引擎是MyISAM类型就是 user#P#user_1.MYD,user#P#user_1.MYI和user#P#user_2.MYD,user#P#user_2.MYI 由此可见mysql通过分区把数据保存到不同的文件里同时索引也是分区的。相对于未分区的表来说分区后单独的数据库文件索引文件的大小都明显降低效率则明显的提示了。可以插入一条数据然后分析查询语句验证一下 insert into user values(null,测试);explain partitions select * from user where id 1; 可以看见仅仅在user_1分区执行了这条查询。 具体分区的效率是多少还需要看数据量。在分区时可以通过 DATA DIRECTORY 和 INDEX DIRECTORY 选项吧不同的分区放到不同的磁盘上进一步提高系统的I/O吞吐量。 分区类型的选择通常使用Range类型不过有些情况比如主从结构中主服务器很少使用‘select’查询在主服务器上使用 Range类型分区通常没有太大的意义此时使用Hash类型分区更好例如 partition by hash(id) partitions 10; 当插入数据时根据id吧数据平均散到各个分区上由于文件小效率高更新操作变得更快。 在分区时使用的字段,通常情况下按时间字段分区具体情况以需求而定。划分应用的方式有很多种比如按时间或用户哪种用的多就选择哪种分区。如果使用主从结构可能就更加灵活有的从服务器使用时间有的使用用户。不过如此一来当执行查询时程序应该负责选择真确的服务器查询写个mysql proxy脚本应该可以透明的实现。 分区的限制 1.主键或者唯一索引必须包含分区字段如primary key (id,username),不过innoDB的大组建性能不好。 2.很多时候使用分区就不要在使用主键了否则可能影响性能。 3.只能通过int类型的字段或者返回int类型的表达式来分区通常使用year或者to_days等函数mysql 5.6 对限制开始放开了。 4.每个表最多1024个分区而且多分区会大量消耗内存。 5.分区的表不支持外键相关的逻辑约束需要使用程序来实现。 6.分区后可能会造成索引失效需要验证分区可行性。 分区模式详解 * Range范围 – 这种模式允许DBA将数据划分不同范围。例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区80年代1980s的数据90年代1990s的数据以及任何在2000年包括2000年后的数据。 CREATE TABLE users ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, usersname VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT , email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT
)
PARTITION BY RANGE (id) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000), PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
); 在这里将用户表分成4个分区以每300万条记录为界限每个分区都有自己独立的数据、索引文件的存放目录。 还可以将这些分区所在的物理磁盘分开完全独立可以提高磁盘IO吞吐量。 CREATE TABLE users ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, usersname VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT , email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT
)
PARTITION BY RANGE (id) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000) DATA DIRECTORY /data0/data INDEX DIRECTORY /data0/index, PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000) DATA DIRECTORY /data1/data INDEX DIRECTORY /data1/index, PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000) DATA DIRECTORY /data2/data INDEX DIRECTORY /data2/index, PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE DATA DIRECTORY /data3/data INDEX DIRECTORY /data3/index
); * List预定义列表 – 这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如DBA根据用户的类型进行分区。 CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ,user_type int not null
)
PARTITION BY LIST (user_type ) ( PARTITION p0 VALUES IN (0,4,8,12) , PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13) , PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14), PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15)
); 分成4个区,同样可以将分区设置的独立的磁盘中。 * Key键值 – 上面Hash模式的一种延伸这里的Hash Key是MySQL系统产生的。 CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT , email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT
)
PARTITION BY KEY (id) PARTITIONS 4 ( PARTITION p0, PARTITION p1, PARTITION p2, PARTITION p3
); * Hash哈希 – 这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如DBA可以建立一个对表主键进行分区的表。 CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, username VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT , email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT
)
PARTITION BY HASH (id) PARTITIONS 4 ( PARTITION p0 , PARTITION p1, PARTITION p2,PARTITION p3
); 分成4个区,同样可以将分区设置的独立的磁盘中。 分区管理 删除分区 ALERT TABLE users DROP PARTITION p0; 重建分区 RANGE 分区重建 ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6000000)); 将原来的 p0,p1 分区合并起来放到新的 p0 分区中。 LIST 分区重建 ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES IN(0,1,4,5,8,9,12,13)); 将原来的 p0,p1 分区合并起来放到新的 p0 分区中。 HASH/KEY 分区重建 ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2; 用 REORGANIZE 方式重建分区的数量变成2在这里数量只能减少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。 新增分区 新增 RANGE 分区 alter table user add partition(partition user_3 values less than maxvalue); 新增 LIST 分区 ALTER TABLE category ADD PARTITION (PARTITION p4 VALUES IN (16,17,18,19)); 新增 HASH/KEY 分区 ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8; 将分区总数扩展到8个。 给已有的表加上分区 alter table results partition by RANGE (month(ttime))
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3) ,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (4) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (5) ,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (6) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (7) ,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (8) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (9) ,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (10) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION p11 VALUES LESS THAN (12),
PARTITION P12 VALUES LESS THAN (13) ); 分表 分表和分区类似区别是分区是把一个逻辑表文件分成几个物理文件后进行存储而分表则是把原先的一个表分成几个表。进行分表查询时可以通过union或者视图。 分表又分垂直分割和水平分割其中水平分分割最为常用。水平分割通常是指切分到另外一个数据库或表中。例如对于一个会员表按对3的模进行分割: table id%3 如果id%3 0 则将用户数据放入到user_0表中如id%31就放入user_1表中依次类推。 在这里有个问题这个uid应该是所有会员按序增长的可他是怎么得到的呢使用auto_increment是不行的这样就用到序列了。 对于一些流量统计系统其数据量比较大并且对过往数据的关注度不高这时按年、月、日进行分表将每日统计信息放到一个以日期命名的表中或者按照增量进行分表如每个表100万数据超过100万就放入第二个表。还可以按Hash进行分表但是按日期和取模余数分表最为常见也容易扩展。 分表后可能会遇到新的问题那就是查询分页和统计。通用的方法是在程序中进行处理辅助视图。 使用分表案例 案例1 对会员数据对5取模放在5个表中如何查询会员数据 1.已知id查询会员数据代码如下 ?php
//查询单个会员数据
$customer_table customer.$id%5;
$sql select * from .$customer_table. where customer_id .$id;
//查询全部会员数据
$sql ;
$tbale [customer0,customer1,customer2,customer3,customer4];
foreach($table as $v){
$sql .select * from .$v. union;
}
$sql substr($sql,0,-5);? 这样就可以查询某一个会员的数据或者全部会员的数据了。同理分页的话在这个大集合中使用limit 就可以了。但是这样做又会有一个疑问把所有的表连起来查询和部分表没有什么区别其实在实际的应用中不可能查看所有的会员资料一次查看20个然后分页。完全没有必要做union仅查询一个表就可以了唯一需要考虑的是在分页零界点时的衔接。其实这个衔接是否那么重要即使偶尔出现几条数据的差异也不会对业务有任何的影响。 2.和其它表进行关联和1类似。 3.根据会员姓名搜索用户信息。在这种需求下需要搜索所有的表并对结果进行汇总。虽然这样做产生了多次的查询但并不代表效率低。好的sql语句执行10次也比差的sql语句执行一次快。 案例2 在一个流量监控系统中由于网络流量巨大统计数据很庞大需要按天分表。先要得到任意日周月的数据。 1.需要任意一天的数据。直接查询当天的数据表即可。 2.需要几天的数据。分爱查询这几天的数据然后进行汇总。 3.需要查询一周的数据。对一周的数据定期汇总到一个week表从这个表里面查询。这个汇总过程可以由一个外部程序完成也可以由定期的脚本完成。 4.查询一个月的数据。汇总本月所有的数据到month表在此表查询。 5.查询5个月内的详细数据。不支持。仅支持最多3个月的详细数据。数据没3个月已归档一次。在大数据的处理中必须做出一些牺牲。对于超出3个月的数据仅提供统计数据详细数据需要查看归档。90天或者180天给数据保存设个界限也是大部分这类系统的常规做法超出90天的数据就不再提供数据详单了。比如移动的通话记录最多保存半年即180天超过这个范围的数据不在提供查询。如果你实在需要可能就要联系移动的工程师了。 分表前应该尽量按照实际业务来分表参考依据就是哪些字段在查询中起到作用那就这些字段来分表并且需要在分表前就估算好规模也就是先确定好规则在分表。 对于分表后的操作依然是联合查询视图等基本操作或者使用merge引擎合并数据并在此表中查询。复杂一些操作需要借助存储过程来完成借助外部工具实现对分表的管理。 对于比较庞大的数据不论是否进行分表都必须考虑功能和效率的平衡性并在功能上做出让步。我们不能事事迁就用户而应该对某些影响效率的功能做出限制。例如移动公司的180天限制、论坛禁止对老帖进行回复等。 转载于:https://www.cnblogs.com/yxllovetm/p/10123731.html
