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琴行网站建设方案,哪有免费的网站,营销策划公司名字大气好听,pacdora 设计网分区表（Partitioning） 定义 分区表是将单个表的数据按照某种规则（如范围、列表、哈希等）划分为多个逻辑部分，每个部分称为一个分区。数据仍然存储在一个物理表中，但逻辑上被分割为多个分区。 特点 逻辑…

分区表（Partitioning）

定义

  • 分区表是将单个表的数据按照某种规则（如范围、列表、哈希等）划分为多个逻辑部分，每个部分称为一个分区。
  • 数据仍然存储在一个物理表中，但逻辑上被分割为多个分区。

特点

  • 逻辑划分：分区是对表内数据的逻辑划分，物理上仍然是一个表。
  • 透明性：对用户来说，分区表的操作与普通表无异，无需修改 SQL 查询。
  • 存储位置：分区可以存储在不同的物理位置（如不同的磁盘），以提升 I/O 性能。

常见分区方式

1. 范围分区（RANGE Partitioning）

  • 定义：按字段值范围划分分区。
  • 特点：
    • 适合连续范围的数据（如时间、数值）。
    • 需要指定每个分区的上限值。
  • 示例：
CREATE TABLE sales (sale_id INT NOT NULL,sale_date DATE NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
);

2. 列表分区（LIST Partitioning）

  • 定义：按字段的离散值划分分区。
  • 特点：
    • 适合固定分类的数据（如地区、状态）。
    • 每个分区明确列出允许的值。
  • 示例：
CREATE TABLE customers (customer_id INT NOT NULL,region VARCHAR(50) NOT NULL
)
PARTITION BY LIST COLUMNS(region) (PARTITION p_north VALUES IN ('North'),PARTITION p_south VALUES IN ('South'),PARTITION p_east VALUES IN ('East'),PARTITION p_west VALUES IN ('West')
);

3. 哈希分区（HASH Partitioning）

  • 定义：按字段的哈希值将数据分布到多个分区。
  • 特点：
    • 数据均匀分布，适合负载均衡。
    • 分区数量由 PARTITIONS 指定。
  • 示例：
CREATE TABLE users (user_id INT NOT NULL,username VARCHAR(50)
)
PARTITION BY HASH(user_id)
PARTITIONS 4;

4. 键分区（KEY Partitioning）

  • 定义：使用 MySQL 内部哈希函数对字段进行分区。
  • 特点：
    • 类似于哈希分区，但支持非整数字段。
    • 自动选择分区键。
  • 示例：
CREATE TABLE products (product_id INT NOT NULL,product_name VARCHAR(50)
)
PARTITION BY KEY(product_name)
PARTITIONS 4;

5. 范围列分区（RANGE COLUMNS Partitioning）

  • 定义：按一个或多个字段直接分区，无需表达式。
  • 特点：
    • 支持多列分区。
    • 适合日期、时间等字段。
  • 示例：
CREATE TABLE orders (order_id INT NOT NULL,create_time DATETIME NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS(create_time) (PARTITION p2022 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'),PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'),PARTITION p2024 VALUES LESS THAN ('2025-01-01')
);

6. 列表列分区（LIST COLUMNS Partitioning）

  • 定义：按一个或多个字段的离散值分区。
  • 特点：
    • 支持多列分区。
    • 适合多字段分类场景。
  • 示例：
CREATE TABLE tasks (task_id INT NOT NULL,priority INT NOT NULL,region VARCHAR(50) NOT NULL
)
PARTITION BY LIST COLUMNS(priority, region) (PARTITION p_high_north VALUES IN ((5, 'North'), (10, 'North')),PARTITION p_low_south VALUES IN ((3, 'South'))
);

7. 子分区（Subpartitioning）

  • 定义：在主分区的基础上进一步划分子分区。
  • 特点：
    • 支持组合分区（如 RANGE + HASH 或 LIST + HASH）。
    • 提供更细粒度的分区管理。
  • 示例：
CREATE TABLE orders (order_id INT NOT NULL,order_date DATE NOT NULL,customer_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date))
SUBPARTITION BY HASH(customer_id) (PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023) (SUBPARTITION p2022_sp1,SUBPARTITION p2022_sp2),PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024) (SUBPARTITION p2023_sp1,SUBPARTITION p2023_sp2)
);

总结对比

分区方式特点示例字段类型
范围分区按连续范围分区数值、日期
列表分区按离散值分区地区、状态
哈希分区按哈希值均匀分布用户 ID、产品 ID
键分区使用 MySQL 内部哈希函数字符串、其他字段
范围列分区按字段直接分区，支持多列日期、时间
列表列分区按字段离散值分区，支持多列分类字段
子分区主分区基础上进一步划分子分区组合分区（RANGE+HASH）

优点

  • 提升查询性能：查询时只需扫描相关分区，减少 I/O 开销。
  • 简化管理：可以通过删除整个分区快速清理历史数据。
  • 支持大表：适合单表数据量较大的场景。

缺点

  • 单表限制：分区表本质上仍然是一个表，不能解决跨表查询的问题。
  • 分区规则固定：一旦分区规则确定，后续调整较复杂。

分表（Sharding）

MySQL 本身不直接支持分表，需要通过应用层或中间件实现

定义

  • 分表是将一个大表拆分为多个独立的物理表，每个表存储一部分数据。
  • 数据分布在多个表中，通常需要通过应用层或中间件来管理。

特点

  • 物理分离：分表是对数据的物理分离，每个表是一个独立的实体。
  • 分布式架构：分表通常与分布式数据库结合使用。
  • 手动管理：需要开发人员或中间件负责路由查询到正确的表。

常见分表方式

(1) 水平分表（Horizontal Sharding）

  • 按行拆分，每张表存储部分记录。例如，按用户 ID 范围分表：
    • users_0 存储用户 ID 为 0-999 的记录。
    • users_1 存储用户 ID 为 1000-1999 的记录。
  • 示例：按用户 ID 范围分表。
手动创建分表
-- 表1：存储用户ID为0-999的记录
CREATE TABLE users_0 (user_id INT NOT NULL,username VARCHAR(50)
);-- 表2：存储用户ID为1000-1999的记录
CREATE TABLE users_1 (user_id INT NOT NULL,username VARCHAR(50)
);
插入数据

根据用户 ID 决定插入哪个表：

-- 用户ID为500，插入users_0
INSERT INTO users_0 (user_id, username) VALUES (500, 'Alice');-- 用户ID为1500，插入users_1
INSERT INTO users_1 (user_id, username) VALUES (1500, 'Bob');
查询数据

需要手动路由查询：

-- 查询用户ID为500
SELECT * FROM users_0 WHERE user_id = 500;-- 查询用户ID为1500
SELECT * FROM users_1 WHERE user_id = 1500;

(2) 垂直分表（Vertical Sharding）

  • 按列拆分，将不同的字段分布到不同的表中。例如：
    • users_basic 存储用户的基本信息（ID、姓名）。
    • users_profile 存储用户的详细信息（地址、兴趣爱好）。
  • 示例：将用户的基本信息和详细信息分开。
创建分表
-- 基本信息表
CREATE TABLE users_basic (user_id INT NOT NULL,username VARCHAR(50)
);-- 详细信息表
CREATE TABLE users_profile (user_id INT NOT NULL,address VARCHAR(200),phone VARCHAR(20)
);
插入数据

分别插入基本信息和详细信息：

INSERT INTO users_basic (user_id, username) VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO users_profile (user_id, address, phone) VALUES (1, '123 Main St', '123-456-7890');
查询数据

需要联表查询：

SELECT b.user_id, b.username, p.address, p.phone
FROM users_basic b
JOIN users_profile p ON b.user_id = p.user_id
WHERE b.user_id = 1;

优点

  • 扩展性强：支持水平扩展，适合超大规模数据集。
  • 提升性能：减少单表数据量，降低查询和写入压力。
  • 灵活性高：可以根据业务需求灵活设计分表策略。

缺点

  • 管理复杂：需要额外的逻辑处理跨表查询和事务。
  • 数据一致性：分布式环境下的数据一致性和事务管理更复杂。
  • 查询复杂度增加：需要手动处理表路由和聚合操作。

对比总结

特性分区表分表
数据存储单表内逻辑分区多个独立物理表
实现方式数据库内置功能应用层或中间件实现
透明性对用户透明，无需修改查询需要手动处理表路由和查询
扩展性有限，依赖单实例的硬件资源强，支持分布式架构
适用场景单表数据量较大，但仍在单机范围内数据量极大，需分布式存储和计算
跨表查询不涉及，仍是单表需要额外处理
事务支持数据库原生支持分布式事务需额外实现

使用场景示例

分区表

  • 日志系统：按日期范围分区，方便清理历史数据。
    CREATE TABLE logs (log_id INT,log_time DATETIME
) PARTITION BY RANGE (YEAR(log_time)) (PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024)
);
  • 订单系统：按地区分区，提升区域查询性能。

分表

  • 电商系统：
    • 按用户 ID 水平分表：orders_0、orders_1，分别存储不同用户范围的订单。
    • 按业务垂直分表：orders_basic 存储订单基本信息，orders_details 存储订单详情。

总结

  • 分区表：适合单表数据量较大但仍在单机范围内的场景，操作简单且透明。
  • 分表：适合超大规模数据集，尤其是需要分布式存储和计算的场景，但管理和查询复杂度较高。

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