随着信息技术的快速发展，数据量越来越大，海量的表查询操作需要消耗大量的时间，成为影响数据库访问性能提高的主要因素。为了提升数据库操作的查询效率和用户体验，在关系型数据库管理系统(MySQL)中通过 range 分区和 Merge 存储，提出优化的分区分表算法。实验证明，优化后的算法在实现大数据量的表查询操作中，工作效率明显提高。

目录

1 分区分表的目的及 MySQL 的分区方式

1.1 分区分表的目的

1.2 MySQL 的分区方式及优点

2 Merge 存储引擎

2.1 Merge 存储引擎的操作

2.2 Merge 存储引擎的优点

3 使用 range 分区实现 MySQL 分区设计

3.1 员工表的创建及记录添加

3.2 修改分区语句

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信息技术快速发展，数据库中的表越来越多，大数据应用正成为软件应用的主流。在未进行分表的
情况下，数据查询等操作的开销越来越大，数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈，最终导致系统的响应时间和吞吐量等关键指标不断下降。

MySQL 是应用最为广泛的关系型数据库管理系统之一，具有高性能、易部署、易使用、存储数据方便等特点，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，在应用系统中被大量使用。利用 MySQL 分表技术将大表进行分裂，通过分片和逻辑分割，将优化数据库性能，提高数据库的查询效率。若表查询操作频繁，分表设计将直接影响系统的应用性能和网络的服务质量。本文在 MySQL 表中通过 range 分区和 Merge 存储，提出优化的分区分表算法，提升用户在查询海量数据时的工作效率，使用户获得良好的使用体验。

1 分区分表的目的及 MySQL 的分区方式

1.1 分区分表的目的

当一个数据库表中的数据量过大时，会面临以下问题:数据操作变慢，进行 select，join，update，delete 等操作时，会对全表操作;不便于存储，出现磁盘空间存储不下这张表的情况。通过数据表分区，减小数据文件的大小，提高磁盘读写性能，在一定程度上能解决上述问题。

在系统设计数据库时，如果数据表的数据量超过几百万条，查询一次所花的时间会增加;如果联合查询，则有可能会死机。分表的目的就在于减小数据库的负担，缩短查询时间。

1.2 MySQL 的分区方式及优点

MySQL 提供了多种分区方式，常见的有:

①range 分区，基于一个给定连续区间范围，把数据分配到不同的分区，如按照商品号进行分区，在创建表时，可以使用 partition by range 子句来设置分区方式;

②list 分区，按照某个离散的列表将数据分区，如按照订单状态进行分区，在创建表时，可以使用partition by list 子句来设置分区方式;

③hash 分区，根据数据的哈希值将数据均匀地分散到多个分区中，可以提高查询和负载均衡的效率，在创建表时，可以使用 partition by hash 子句来设置分区方式;

④组合分区，将多个分区方式结合起来，如先按照日期范围进行分区，再按照订单状态进行分区，在创建表时，可 以 使 用 partition by range/list/hash 子 句 和partition by subpartition 子句来设置组合分区方式。

采用 MySQL 分区，主要优点为:和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据;在 where子句中包含分区条件时，可以只扫描必要的一个或多个分区来提高查询效率，在涉及 sum()和 count()这类聚合函数的查询时，可以在每个分区上并行处理，最终只需要汇总分区得到的结果;对于已经过期或者不需要保存的数据，可以通过删除与这些数据有关的分区来快速删除数据;通过跨多个磁盘分散数据查询，获得更大的查询吞吐量。

2 Merge 存储引擎

研究大量的临时数据时，需要使用内存存储引擎，以存储所有的表格数据。在 MySQL 中，默认配
置了许多不同的存储引擎，以便灵活处理各种数据。Merge 存储引擎是将一定数量的 myisam 表联合成一个整体，在超大规模数据存储时非常有用。

2.1 Merge 存储引擎的操作

Merge 存储引擎中，myisam 表结构完全相同，索引也按照同样的顺序和方式定义。Merge 表本身并没有任何数据，对 Merge 类型的表进行插入、更新、删除、查询等操作，实际是对内部的 myisam 表进行操作。删除 Merge 表只是删除 Merge 表的定义，对内部的 myisam 表没有任何影响。

对 Merge 类 型 表 的 插 入 操 作，通 过 insert _method 子句定义，可以有三个不同的值。first 值使插入作用在第一张表上;last 值使插入作用在最后一张表上;若不定义子句，则表示不能对 Merge 表执行插入操作。

2.2 Merge 存储引擎的优点

Merge 存储引擎的优点主要体现在以下方面:查询速度比一张大表查询效率更高;引用多个数据表无须发出多条查询，查询 Merge 表就可以查到所有数据;适用于存储日志数据，将不同月份的数据存入不同的表，使用 myisampack 工具压缩数据减少空间，Merge 表查询正常工作;方便维护修复单个的小表，比修复大数据表更加容易;多个子表映射到一个总表的速度非常快，Merge 表本身不会存储和维护任何索引，索引都是由各个关联的子表存储和维护，所以创建和重新映射 Merge 表的速度非常迅速。

3 使用 range 分区实现 MySQL 分区设计

在系统设计中，随着数据量的逐渐增加，查询数据效率会降低，通过采用 range 分区算法，加快数据的访问速度，快速查询所需数据。range 分区表根据 values less than 操作符把数据划分为不同的区，在进行数据查询时不需要全表查询，只需要对某个区进行查询，大大缩小了搜索范围，查询效率快速提升，数据处理能力进一步加强，满足了海量数据查询遭遇瓶颈的问题。下面以员工的查询为例说明 range 分区算法的实现。

3.1 员工表的创建及记录添加

首先，创建员工表。
        create table employees_new(id int not null，fname varchar(30)，
        lname varchar(30)，
        hired date not null default ＇1973 －01 －01＇，
        separated date not null default ＇9999 －12 －31＇，
        job_code int not null default 0，
        store_id int not null default 0)
        partition by range(store_id)(
        partition p0 values less than (6)，
        partition p1 values less than (11)，
        partition p2 values less than (16)，
        partition p3 values less than (21));

其次，给 employees_new 插入 7 条记录。

        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(1，＇张三丰＇，＇张＇，＇2020 －06 －04＇，1);
        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(2，＇李思思＇，＇李＇，＇2019 －07 －01＇，5);
        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(3，＇王墨海＇，＇王＇，＇2018 －12 －14＇，10);
        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(4，＇赵家琪＇，＇赵＇，＇2021 －06 －06＇，15);
        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(5，＇田草草＇，＇田＇，＇2022 －01 －20＇，20);
        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(6，＇范小宣＇，＇范＇，＇2023 －03 －06＇，9);
        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(7，＇刘振国＇，＇刘＇，＇2022 －03 －20＇，20);

添加完成后，查询结果如图 1 所示。

3.2 修改分区语句

根据 range 分区方案，store_id 为1 ～5 的员工相对应的所有行保存在分区 p0 中，store_id 为 6 ～10 的员工保存在 p1 中，依次类推。注意，每个分区都是按照顺序进行定义的，从最低到最高。根据partition by range 语法的要求，增加一条 store_id ＞21 的行，出现错误，原因是没有规则包含了 store_id≥21 的行，服务器不知道把此记录保存在哪里。

为解决 store_id ＞ 21，在设置分区时使用 valuesless than maxvalue 子句，该子句提供给所有大于明确指定的最高值。maxvalue 表示最大可能的整数值。因此，通过增加 p4 分区，存储所有 store_id≥21的行，再执行插入语句就可以解决上述问题。sql 过程如下。

        alter table employees_new add partition(partitionp4 values less than maxvalue);
        insert into employees _ new ( id，fname，lname，hired，store_id) values(8，＇ 岳晴＇，＇ 岳＇，＇2023 － 02 －10＇，25);

现在可以看到增加了一条记录后的员工查询结果，如图 2 所示。

3.3查询分区 2 记录语句

查询哪些记录在分区 2 中，sql 语句如下。

        select * from employees _ new where store _ idbetween 6 and 10;

查询结果如图 3 所示。