mysql分片和分区的区别

当数据库表中数据量能够被预测到将会非常大，或者已经拥有庞大的数据时，我们应该选择分表或者分区（即使用多个数据库）来解决数据访问时的性能问题。如果单机的cpu能够承受站点的并发数，应该选择分表的方式，因为分表相对简单，容易实现scale，而且涉及到多表连接时，分区是不能直接使用join的。但如果站点并发数太大，需要多个cpu来访问多个数据库是无疑的，这时需要选择分区的方式。

业务表tb_image部分数据如下所示，其中id唯一，image_no不唯一。image_no表示每个文件的编号，每个文件在业务系统中会生成若干个文件，每个文件的唯一ID就是字段id：

业务表tb_image的一些情况如下：

根据上面对业务的分析，分库分表完全没有必要。单库分表的话，由于要根据image_no和id查询，所以，一种方案是冗余分表（即一份数据以image_no为分片键保存，另一份数据以id为分片键保存）；另一种方案是只以image_no为分片键，而基于id的查询需求，业务层进行结果归并或者引入第三方中间件。

考虑到单库分表比较复杂，所以决定使用分区特性，而且容量评估分区表方案128个分区（每个分区数据量kw级别）完全能保证业务至少稳定运行15年（图中橙色部分是比较贴合自身业务实际增长情况）：

另外，由于RANGE, LIST, HASH分区都不支持VARCHAR列，所以决定采用KEY分区，官方介绍它的原理是以MySQL内置hash算法然后对分区数取模。

选定分片键为image_no，并且决定分区数为128后，就要灌入数据进行可行性和性能测试了。分区数选择128的原因是：11亿/1kw=110≈128，另外程序员情节，喜欢用2的N次方，你懂的。然而， 这个分区数128就是一切噩梦的开始 。

我尝试先插入10w数据到128个分区中，插入后，让我惊讶的现象出现了： 所有奇数编号分区（p1, p3, p5, ... , p2n-1）中居然没有一条数据 ，同时，任何一个偶数编号分区却有很多的数据，而且还不是很均匀。如下图所示：

说明 ：奇数编号分区的ibd文件大小都是112k，这是创建分区表时初始化大小，实际并没有任何数据。我们可以通过SQL： select partition_name, partition_expression, table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name='image_subpart'验证，其部分结果如下图所示：

难道10w条数据还不够说明问题？平均下来每个分区可是有近800条数据！好吧，来点猛的：我再插入990w条数据，总计1kw数据。结果还是一样，奇数编号分区没有数据，偶数编号都有分区。

我们再来回想一下KEY分区的原理： 通过MySQL内置hash算法对分片键计算hash值后再对分区数取模 。这个原理也可以从MySQL官网找到，请戳链接： 22.2.5 KEY Partitioning: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/partitioning-key.html ，截取原文如下：

这个世界上不会有这么渣渣的hash算法吧？ 随便写个什么算法也不至于这么不均匀吧？这时候我怀疑是否有一些什么配置引起的。但是 show variables 中并没有任何与partition相关的变量。

这个时候，一万匹马奔腾而过。会不会是文档和源码不同步导致的？好吧，看MySQL的源码，毕竟， 源码才是最接近真相的地方 。KEY分区相关源码在文件 sql_partition.cc 中，笔者截取部分关键源码，如下所示，初略观察，并没有什么不妥，先计算分区字段的hash值然后对分区数取模：

怀着绝望的心情，请出搜索引擎搜索："KEY分区数据不均匀"，搜索结果中的CSDN论坛（ https://bbs.csdn.net/topics/390857704 ）里有个民间高手 华夏小卒 回答如下：

这个时候，又是一万匹马奔腾而过。不过F**K的同时，心里也是有点小激动，因为可能找到解决办法了（虽然还不知道MySQL内置hash算法为毛会这样），最后笔者再次对KEY分区测试并总结如下：

如下图所示，是笔者把分区数调整为127并插入100w数据后的情况，通过SQL证明每个分区的数据量几乎一样：

MySQL的KEY分区这么大的使用陷阱，居然在官方上没有任何说明，这让笔者感到非常震惊。笔者还尝试Google搜索 mysql partition key uneven ，也有很多结果，例如 stackoverflow：https://stackoverflow.com/questions/38454354/mysql-uneven-distribution-of-data-into-partitions-when-using-key-partitioning ，此外还有MySQL bug： Bug #72428 Partition by KEY() results in uneven data distribution

正在看此文并有很强烈兴趣的同学，可以尝试更深入这个问题。笔者接下来也会找个时间，根据MySQL源码深入挖掘其hash算法的实现为什么对分区数如此敏感。

在老版本的MySQL 3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。\x0d\x0a\x0d\x0a而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。\x0d\x0a当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。\x0d\x0a而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。

---