对底层表的封装,意味着索引也是按照分区的子表定义的,而没有全局索引。(所以即使有唯一性索引,在不同子表中可能会有重复数据)
单表数据量超大时索引失效
将单表分区成数个区域,通过分区函数,可以快速地定位到数据的区域。而且相比于索引,分区不需要额外的数据结构记录每个分区的数据,代价更低。只需要一个简单的表达式就可以指向正确的分区
可以只是用简单的分区方式存放表,不要任何索引,只要将查询定位到需要的大致数据位置,通过where条件,将需要的数据限制在少数分区中,则效率是很高的。WARNNING:查询需要扫描的分区个数限制在一个很小的数量。
如果数据有明显的“热点”,可以将热点数据单独放在一个分区,让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中。
如果分区表达式的值可以是NULL:第一个分区会使一个特殊分区。以partition by range year(order_date)为例,所有在order_date列为NULL或者非法值的数据都会被放到第一个分区。那么所有的查询在定位分区后都会增加扫描第一个分区。而且如果第一个分区很大的时候,查询的成本会被这个“拖油瓶”分区无情的增加。
创建一个无用的第一分区可以解决这个问题,partition p_nulls values less than (0)
对于分区列和索引列不匹配的查询,虽然查询能够使用索引,但是无法通过分区定位到目标数据的分区(也就是数据分布相对更加分散),需要遍历每个分区内的索引,除非查询中的条件同时也包含分区条件。所以期望分区条件范围被热门查询索引所包含。
对于 范围分区 技术,需要适当限制分区的数量,否则对于大量数据批量导入的场景,选择分区的成本过高。对于大多数系统,100个左右的分区是没有问题的。
以下是创建一张测试表TEST并且按照时间CREATE_TIME创建RANGE分区,并使用ID创建hash分区,组成复合分区。CREATE TABLE TEST (
CREATE_TIME DATETIME DEFAULT NULL, ID BIGINT(15) DEFAULT NULL
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8
PARTITION BY RANGE(TO_DAYS(CREATE_TIME)) PARTITIONS 7 SUBPARTITION BY HASH(ID) SUBPARTITIONS 16
(PARTITION P1710 VALUES LESS THAN (TO_DAYS ('2017-10-01'))
(SUBPARTITION P1710sp0 ,SUBPARTITION P1710sp1 ,
SUBPARTITION P1710sp2 ,SUBPARTITION P1710sp3 ,
SUBPARTITION P1710sp4 ,SUBPARTITION P1710sp5 ,
SUBPARTITION P1710sp6 ,SUBPARTITION P1710sp7 ,
SUBPARTITION P1710sp8 ,SUBPARTITION P1710sp9 ,
SUBPARTITION P1710sp10 ,SUBPARTITION P1710sp11 ,
SUBPARTITION P1710sp12 ,SUBPARTITION P1710sp13 ,
SUBPARTITION P1710sp14 ,SUBPARTITION P1710sp15 ),
PARTITION P1711 VALUES LESS THAN (TO_DAYS ('2017-11-01'))
(SUBPARTITION P1711sp0 ,SUBPARTITION P1711sp1 ,
SUBPARTITION P1711sp2 , SUBPARTITION P1711sp3 ,
SUBPARTITION P1711sp4 , SUBPARTITION P1711sp5 ,
SUBPARTITION P1711sp6 , SUBPARTITION P1711sp7 ,
SUBPARTITION P1711sp8 , SUBPARTITION P1711sp9 ,
SUBPARTITION P1711sp10 , SUBPARTITION P1711sp11 ,
SUBPARTITION P1711sp12 , SUBPARTITION P1711sp13 ,
SUBPARTITION P1711sp14 , SUBPARTITION P1711sp15 ),
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