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MySQL 5.5 分區之高級分區實例及性能分析

編輯:MySQL綜合教程

上次我們介紹了:MySQL 5.5 分區之truncate分區詳解,本文我們主要介紹一下MySQL 5.5 分區之高級分區實例及性能分析,接下來我們就開始一一介紹這部分內容。

為了幫助你更好地掌握新功能,我們再來看一個更高級一點的例子,對於比較務實的讀者更有意義,下面是表的定義腳本:

  1. CREATE TABLE employees (    
  2.   emp_no int(11) NOT NULL,    
  3.   birth_date date NOT NULL,    
  4.   first_name varchar(14) NOT NULL,    
  5.   last_name varchar(16) NOT NULL,    
  6.   gender char(1) DEFAULT NULL,    
  7.   hire_date date NOT NULL   
  8. ) ENGINE=MyISAM    
  9. PARTITION BY RANGE  COLUMNS(gender,hire_date)    
  10. (PARTITION p01 VALUES LESS THAN ('F','1990-01-01') ,    
  11. PARTITION p02 VALUES LESS THAN ('F','2000-01-01') ,    
  12. PARTITION p03 VALUES LESS THAN ('F',MAXVALUE) ,    
  13. PARTITION p04 VALUES LESS THAN ('M','1990-01-01') ,    
  14. PARTITION p05 VALUES LESS THAN ('M','2000-01-01') ,    
  15. PARTITION p06 VALUES LESS THAN ('M',MAXVALUE) ,    
  16. PARTITION p07 VALUES LESS THAN (MAXVALUE,MAXVALUE)  

和上面的例子不同,這個例子更好理解,第一個分區用來存儲雇傭於1990年以前的女職員,第二個分區存儲股用於1990-2000年之間的女職員,第三個分區存儲所有剩下的女職員。對於分區p04到p06,我們策略是一樣的,只不過存儲的是男職員。最後一個分區是控制情況。

看完後你可能要問,我怎麼知道某一行存儲在那個分區中的?有兩個辦法,第一個辦法是使用與分區定義相同的條件作為查詢條件進行查詢。

  1. SELECT   
  2. CASE   
  3.   WHEN gender = 'F' AND hire_date < '1990-01-01'   
  4.   THEN 'p1'   
  5.   WHEN gender = 'F' AND hire_date < '2000-01-01'   
  6.   THEN 'p2'   
  7.   WHEN gender = 'F' AND hire_date < '2999-01-01'   
  8.   THEN 'p3'   
  9.   WHEN gender = 'M' AND hire_date < '1990-01-01'   
  10.   THEN 'p4'   
  11.   WHEN gender = 'M' AND hire_date < '2000-01-01'   
  12.   THEN 'p5'   
  13.   WHEN gender = 'M' AND hire_date < '2999-01-01'   
  14.   THEN 'p6'   
  15. ELSE   
  16.   'p7'   
  17. END as p,    
  18. COUNT(*) AS rows   
  19. FROM employees    
  20. GROUP BY p;    
  21.  
  22. +------+-------+    
  23. | p    | rows  |    
  24. +------+-------+    
  25. | p1   | 66212 |    
  26. | p2   | 53832 |    
  27. | p3   |     7 |    
  28. | p4   | 98585 |    
  29. | p5   | 81382 |    
  30. | p6   |     6 |    
  31. +------+-------+  

如果表是MyISAM或ARCHIVE,你可以信任由INFORMATION_SCHEMA提供的統計信息。

  1. SELECT   
  2.   partition_name part,    
  3.   partition_expression expr,    
  4.   partition_description descr,    
  5.   table_rows    
  6. FROM   
  7.   INFORMATION_SCHEMA.partitions    
  8. WHERE   
  9.   TABLE_SCHEMA = schema()    
  10.   AND TABLE_NAME='employees';    
  11. +------+------------------+-------------------+------------+    
  12. | part | expr             | descr             | table_rows |    
  13. +------+------------------+-------------------+------------+    
  14. | p01  | gender,hire_date | 'F','1990-01-01'  |      66212 |    
  15. | p02  | gender,hire_date | 'F','2000-01-01'  |      53832 |    
  16. | p03  | gender,hire_date | 'F',MAXVALUE      |          7 |    
  17. | p04  | gender,hire_date | 'M','1990-01-01'  |      98585 |    
  18. | p05  | gender,hire_date | 'M','2000-01-01'  |      81382 |    
  19. | p06  | gender,hire_date | 'M',MAXVALUE      |          6 |    
  20. | p07  | gender,hire_date | MAXVALUE,MAXVALUE |          0 |    
  21. +------+------------------+-------------------+------------+  

如果存儲引擎是InnoDB,上面的值就是一個近似值,如果你需要確切的值,那你就不能信任它們。

另一個問題是它的性能,這些增強觸發了分區修整嗎?答案毫不含糊,是的。與MySQL 5.1有所不同,在5.1中日期分區只能與兩個函數工作,在MySQL 5.5中,任何使用了COLUMNS關鍵字定義的分區都可以使用分區修整,下面還是測試一下吧。

  1. select count(*) from employees where gender='F' and hire_date < '1990-01-01';    
  2. +----------+    
  3. | count(*) |    
  4. +----------+    
  5. |    66212 |    
  6. +----------+    
  7. 1 row in set (0.05 sec)    
  8.  
  9. explain partitions select count(*) from employees where gender='F' and hire_date < '1990-01-01'\G    
  10. *************************** 1. row ***************************    
  11.            id: 1    
  12.   select_type: SIMPLE    
  13.         table: employees    
  14.    partitions: p01    
  15.          type: ALL   
  16. possible_keys: NULL   
  17.           key: NULL   
  18.       key_len: NULL   
  19.           ref: NULL   
  20.          rows: 300024    
  21.         Extra: Using where  

使用定義第一個分區的條件,我們獲得了一個非常優化的查詢,不僅如此,部分條件也將從分區修整中受益。

  1. select count(*) from employees where gender='F';    
  2. +----------+    
  3. | count(*) |    
  4. +----------+    
  5. |   120051 |    
  6. +----------+    
  7. 1 row in set (0.12 sec)    
  8.  
  9. explain partitions select count(*) from employees where gender='F'\G    
  10. *************************** 1. row ***************************    
  11.            id: 1    
  12.   select_type: SIMPLE    
  13.         table: employees    
  14.    partitions: p01,p02,p03,p04    
  15.          type: ALL   
  16. possible_keys: NULL   
  17.           key: NULL   
  18.       key_len: NULL   
  19.           ref: NULL   
  20.          rows: 300024    
  21.         Extra: Using where 

它和復合索引的算法一樣,如果你的條件指的是索引最左邊的部分,MySQL將會使用它。與此類似,如果你的條件指的是分區定義最左邊的部分,MySQL將會盡可能修整。它和復合索引一起出現,如果你只使用最右邊的條件,分區修整不會工作。

  1. select count(*) from employees where hire_date < '1990-01-01';    
  2. +----------+    
  3. | count(*) |    
  4. +----------+    
  5. |   164797 |    
  6. +----------+    
  7. 1 row in set (0.18 sec)    
  8.  
  9. explain partitions select count(*) from employees where hire_date < '1990-01-01'\G    
  10. *************************** 1. row ***************************    
  11.            id: 1    
  12.   select_type: SIMPLE    
  13.         table: employees    
  14.    partitions: p01,p02,p03,p04,p05,p06,p07    
  15.          type: ALL   
  16. possible_keys: NULL   
  17.           key: NULL   
  18.       key_len: NULL   
  19.           ref: NULL   
  20.          rows: 300024    
  21.         Extra: Using where 

如果不用分區定義的第一部分,使用分區定義的第二部分,那麼將會發生全表掃描,在設計分區和編寫查詢時要緊記這一條。

關於MySQL 5.5 分區之高級分區實例及性能分析的知識就介紹到這裡了,希望本次的介紹能夠對您有所收獲!

原文出處:http://lujia35.iteye.com/blog/718899。

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