十、MySQL表分区

十、MySQL表分区,第1张

  表分区是将⼀个表的数据按照⼀定的规则⽔平划分为不同的逻辑块,并分别进⾏物理存储,这个规则就叫做分区函数,可以有不同的分区规则。5.7可以通过show plugins语句查看当前MySQL是否⽀持表分区功能。

  但当表中含有主键或唯⼀键时,则每个被⽤作 分区函数的字段必须是表中唯⼀键和主键的全部或⼀部分 ,否则就⽆法创建分区表。⽐如下⾯的表由于唯⼀键和主键没有相同的字段,所以⽆法创建表分区

上述例⼦中删除唯⼀键,确保主键中的字段包含分区函数中的所有字段,创建成功

或者将主键扩展为包含ref字段

表分区的主要优势在于:

  可以允许在⼀个表⾥存储更多的数据,突破磁盘限制或者⽂件系统限制

  对于从表⾥将过期或历史的数据移除在表分区很容易实现,只要将对应的分区移除即可

  对某些查询和修改语句来说,可以 ⾃动 将数据范围缩⼩到⼀个或⼏个表分区上,优化语句执⾏效率。⽽且可以通过 显示指定表分区 来执⾏语句,⽐如 SELECT * FROM t PARTITION (p0,p1) WHERE c <5

表分区类型分为:

范围表分区,按照⼀定的范围值来确定每个分区包含的数据,分区函数使⽤的字段必须只能是 整数类型,分区的定义范围必须是连续的,且不能有重叠部分,通过使⽤VALUES LESS THAN来定义分区范围,表分区的范围定义是从⼩到⼤定义的

⽐如:

  Store_id<6的数据被放在p0分区⾥,6<=store_id<10之间的数据被放在p1分区⾥,以此类推,当新插⼊的数据为(72, ‘Mitchell’, ‘Wilson’, ‘1998-06-25’, NULL, 13) 时,则新数据被插⼊到p2分区⾥,但当插⼊的数据的store_id为21时,由于没有分区去容纳此数据,所以会报错,我们需要修改⼀下表的定义

报错:

修改表的定义:

   MAXVALUE关键词的作⽤是表示可能的最⼤值,所以任何store_id>=16的数据都会被写⼊到p3分区⾥。分区函数中也可以使⽤表达式 ,⽐如:

   对timestamp字段类型可以使⽤的表达式⽬前仅有unix_timestamp ,其他的表达式都不允许

列表表分区,按照⼀个⼀个确定的值来确定每个分区包含的数据,通过PARTITION BY LIST(expr)分区函数表达式必须返回整数,取值范围通过VALUES IN (value_list)定义

对List表分区来说,没有MAXVALUE特殊值,所有的可能取值都需要再VALUES IN中包含,如果有未定义的取值则会报错

同样,当有主键或者唯⼀键存在的情况下,分区函数字段需要包含在主键或唯⼀键中

对range和list表分区来说,分区函数可以包含多个字段,分区多字段函数(column partition) 所涉及的字段类型可以包括:

范围多字段分区函数与普通的范围分区函数的区别在于:

a) 字段类型多样化

b) 范围多字段分区函数 不⽀持表达式,只能⽤字段名

c) 范围多字段分区函数⽀持⼀个或多个字段

再⽐如创建如下的表分区:

对多列对⽐来说:

当然只要保证取值范围是增⻓的,表分区就能创建成功,⽐如:

但如果 取值范围不是增⻓的,就会返回错误

对其他数据类型的⽀持:

list列表多字段表分区,例如:你有一个在12个城市客户的业务, 为了销售和市场的目的, 你的组织每3个城市划分为一个区域针对LIST COLUMNS分区, 你可以基于城市的名称创建一个客户数据表并声明4个分区当你的客户在对应的这个区域:

使用日期分区

但是这种情况在日期增长到非常大的时候是很复杂的, 所以这种还是使用RANGE 分区方式比较好

  按照⼀个⾃定义的函数返回值来确定每个分区包含的数据,这个 ⾃定义函数也可以仅仅是⼀个字段名字

  通过PARTITION BY HASH (expr)⼦句来表达哈希表分区,其中的 expr表达式必须返回⼀个整数,基于分区个数的取模(%)运算。根据余数插⼊到指定的分区

  对哈希表分区来说只需要定义分区的个数,其他的事情由内部完成

如果没有写明PARTITIONS字段,则默认为1,表达式可以是整数类型字段,也可以是⼀个函数,⽐如

⽐如: CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE) PARTITION BY HASH( YEAR(col3) ) PARTITIONS 4

如果插⼊⼀条数据对应的col3为‘2005-09-15’时,则插⼊数据的分区计算⽅法为:

  与哈希表分区类似,只不过哈希表分区依赖于⾃定义的函数,⽽key表分区的哈希算法是依赖MySQL本身, CREATE TABLE ... PARTITION BY KEY () 创建key表分区, 括号⾥⾯可以包含0个或者多个字段,所引⽤的字段必须是主键或者主键的⼀部分 ,如果括号⾥⾯没有字段,则代表使⽤主键

如果表中没有主键但有唯⼀键,则使⽤唯⼀键,但 唯⼀键字段必须定义为not null ,否则报错

所引⽤的字段未必必须是整数类型,其他的类型也可以使⽤,⽐如:

⼦表分区,是在表分区的基础上再创建表分区的概念, 每个表分区下的⼦表分区个数必须⼀致 ,⽐如:

ts表拥有三个范围分区,同时每个分区都各⾃有两个⼦分区,所以总共有6个分区

⼦表分区必须是范围/列表分区+哈希/key⼦表分区的组合

⼦表分区也可以显示的指定⼦表分区的名字,⽐如:

不同的表分区对NULL值的处理⽅式不同

对范围表分区来说,如果插⼊的是NULL值,则将数据放到最⼩的分区表⾥

对list表分区来说,⽀持NULL值的唯⼀情况就是某个分区的允许值中包含NULL

对哈希表分区和Key表分区来说,NULL值会被当成0值对待

通过alter table命令可以执⾏增加,删除,重新定义,合并或者拆分表分区的管理动作

对范围表分区和列表表分区来说,删除⼀个表分区命令如下:

删除表分区的动作不光会把分区删掉,也会把表分区⾥原来的数据给删除掉

在原分区上增加⼀个表分区可以通过alter table … add partition语句来完成

但对范围表分区来说,增加的表分区必须在尾部增加,在头部或者在中间增加都会失败:

为解决这个问题,可以使⽤ REORGANIZE 命令:

对列表表分区来说,只要新增加的分区对应的值在之前的表分区中没有出现过,就可以通过alter table… add partition来增加

当然, 也可以通过REORGANIZE命令将之前的多个分区合并成⼀个或⼏个分区,但要保持分区值⼀致:

更复杂的⽐如将多个分区重组成多个分区:

mysql分库分表一般有如下场景

其中1,2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。

在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。

这里我们以分KV表水平拆分为场景

对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可

分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)

分表后表名为kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次类推!

水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案

场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析

目标:

表结构如下(节选部分字段):

按照user_id sharding

假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001库

user_id % 1024 = 2 分到db_002库

依次类推

目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点

最多可以增加只1024个节点,性能线性增长

对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到

基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器

实现动态数据源获取接口

测试结果如下

由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源

对于分库:

原始sql:

目标sql:

其中定义了三个注解

@useMaster 是否强制读主

@shardingBy 分片标识

@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略

1)编写entity

Insert

select

以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

此插件具体实现方案已开源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding

目录如下:

mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少?不能为了分库分表而拆分。

原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。

以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,

例如:


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/6095808.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-03-14
下一篇 2023-03-14

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存