本文主要是介绍Mysql优化之分区分表,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
为什么要分区分表
分区和分表是两种用于优化大型数据集查询性能的技术,它们有不同的应用场景和优势。随着数据库数据越来越大,单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也受到严重影响,就出现了数据库性能瓶颈。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
mysql表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql操作必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。
分表
- 分表是数据库优化技术之一,它将一个大表拆分成多个小表,每个小表只包含部分数据。这样做的目的是减少单个表中的数据量,提高查询性能、降低锁竞争,并且可以更灵活地管理数据。这些表可以分布在同一块磁盘上,也可以在不同的机器上。读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的表名,然后去操作它。Mysql分表分为垂直切分和水平切分。
1、垂直切分:垂直切分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。通常我们按以下原则进行垂直拆分: 根据列的访问频率和关联性来进行划分。把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;通常用于将大型宽表拆分成多个相对较小的窄表,以减少单个表的数据量和提高查询性能(减少查询时的数据量和锁竞争)。 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤。
2、水平切分:水平切分是指数据表行的拆分,把一张的表的数据拆成多张表来存放,每个表包含原表的一部分行。通常是根据某个列的值范围或者哈希值来进行划分。水平切分通常用于解决单个表数据量过大、性能瓶颈明显的情况。例如:一个包含大量用户的用户表可以根据用户所在地区进行水平切分,将不同地区的用户数据存储在不同的表中。这样可以降低单个表的数据量,提高查询性能和并发性能。
分表的几种方式
- 集群:它并不是分表,但起到了和分表相同的作用。集群可分担数据库的操作,将任务分担到多台数据库上。集群可以读写分离,减少读写压力从而提升数据库性能。
- 预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表。例如聊天的信息表:可以先预估有100个这样的表判断用户的ID将信息存入相应的表。也可以设计每张表的容量是X条,插入数据前进行判断小于X就直接插入数据,大于X就创建新表后插入数据。
垂直分表
-
根据数据访问模式进行拆分:根据业务需求和数据访问模式来确定拆分的策略。将常用的列放在一个表中,不常用的列放在另一个表中,以提高查询性能和降低数据访问的复杂性。
-
保持关联数据的完整性:如果需要将一个实体的数据拆分到多个表中,确保这些表之间的数据关联是完整的,可以通过主键和外键来保持数据的一致性。
-
避免过度拆分:不要将数据拆分得过于细致,以免增加查询的复杂度和维护的成本。合理拆分可以提高性能,但过度拆分可能会导致额外的复杂性和性能损失。
-
考虑扩展性:在进行垂直分表时,考虑到系统的扩展性,确保分表方案能够支持未来系统的扩展和变化,避免频繁的表结构调整和数据迁移。
-
评估性能影响:在实施分表方案之前,进行性能评估和测试,确保分表方案能够达到预期的性能提升,并且不会引入新的性能问题。
-
考虑维护成本:评估分表方案的维护成本,包括数据迁移、查询优化和系统维护等方面的成本。确保分表方案不会增加过多的维护工作量。
我这里有库查询一下最大的表:
mysql> select table_name as `table`,round(((data_length + index_length)/1024/1024),2) as `size (MB)` from infor+-----------------------+-----------+ma = 'bwk_test' order by (data_length + index_length) desc limit 1;
| table | size (MB) |
+-----------------------+-----------+
| tb_charm_value_record | 119.06 |
+-----------------------+-----------+
1 row in set (0.18 sec)
查询一下表的结构数据:
mysql> select table_name,engine,table_collation from information_schema.tables where table_schema='bwk_test' and table_name='tb_charm_value_record';
+-----------------------+--------+--------------------+
| TABLE_NAME | ENGINE | TABLE_COLLATION |
+-----------------------+--------+--------------------+
| tb_charm_value_record | InnoDB | utf8mb3_general_ci |
+-----------------------+--------+--------------------+
查询表键属性:
mysql> desc tb_charm_value_record;
+--------------------+---------------+------+-----+-------------------+-----------------------------------------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------------------+---------------+------+-----+-------------------+-----------------------------------------------+
| CharmValueRecordID | varchar(50) | NO | PRI | NULL | |
| TaskID | varchar(50) | YES | MUL | NULL | |
| UserID | varchar(50) | YES | MUL | NULL | |
| CharmValue | decimal(10,2) | YES | | NULL | |
| CharmType | int | YES | | NULL | |
| IsReceive | bit(1) | YES | | NULL | |
| ReceiveTime | datetime | YES | | NULL | |
| CreationTime | datetime | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | DEFAULT_GENERATED |
| Creator | varchar(50) | NO | | NULL | |
| RevisionTime | datetime | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | DEFAULT_GENERATED on update CURRENT_TIMESTAMP |
| Reviser | varchar(50) | NO | | NULL | |
| Remark | varchar(50) | YES | | NULL | |
| CharmInAndOut | int | NO | | NULL | |
| Currency | int | YES | | 5 | |
| OperationID | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------------------+---------------+------+-----+-------------------+-----------------------------------------------+
15 rows in set (0.01 sec)
创建分表:tb_charm_value_record_1、tb_charm_value_record_2、tb_charm_value_record_3
create table tb_charm_value_record_1 (CharmValueRecordID varchar(50) not null primary key, TaskID varchar(50),UserID varchar(50), CharmValue decimal(10,2),CharmType int ,IsReceive bit(1)) engine=innodb charset=utf8mb3 collate=utf8mb3_general_ci; create table tb_charm_value_record_2 (CharmValueRecordID varchar(50) not null primary key, ReceiveTime datetime, CreationTime datetime not null default current_timestamp,Creator varchar(50) not null ,RevisionTime datetime not null default current_timestamp on update current_timestamp) engine=innodb charset=utf8mb3 collate=utf8mb3_general_ci; create table tb_charm_value_record_3 (CharmValueRecordID varchar(50) not null primary key, Reviser varchar(50) not null, Remark varchar(50), CharmInAndOut int not null, Currency int,OperationID varchar(50)) engine=innodb charset=utf8mb3 collate=utf8mb3_general_ci;
创建分表关联视图:
create view tb_charm_value_record_viem_time(CharmValueRecordID,UserID,CharmValue,ReceiveTime,Remark) as select t_1.CharmValueRecordID,t_1.UserID,t_1.CharmValue,t_2.ReceiveTime,t_3.Remark from tb_charm_value_record_1 as t_1 join tb_charm_value_record_2 t_2 on t_1.CharmValueRecordID=t_2.CharmValueRecordID join tb_charm_value_record_3 t_3 on t_1.CharmValueRecordID=t_3.CharmValueRecordID;
查询数据核查:
mysql> select CharmValueRecordID,UserID,CharmValue,ReceiveTime,Remark from tb_charm_value_record where CharmValueRecordID='00018ece9f834ea288d3be23a39ef870';
+----------------------------------+----------------------------------+------------+---------------------+--------+
| CharmValueRecordID | UserID | CharmValue | ReceiveTime | Remark |
+----------------------------------+----------------------------------+------------+---------------------+--------+
| 00018ece9f834ea288d3be23a39ef870 | 1fd33b53837946849ffc4ad73f4df747 | 5.00 | 2022-06-20 07:30:35 | |
+----------------------------------+----------------------------------+------------+---------------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select CharmValueRecordID,UserID,CharmValue,ReceiveTime,Remark from tb_charm_value_record_viem_time where CharmValueRecordID='00018ece9f834ea288d3be23a39ef870';
+----------------------------------+----------------------------------+------------+---------------------+--------+
| CharmValueRecordID | UserID | CharmValue | ReceiveTime | Remark |
+----------------------------------+----------------------------------+------------+---------------------+--------+
| 00018ece9f834ea288d3be23a39ef870 | 1fd33b53837946849ffc4ad73f4df747 | 5.00 | 2022-06-20 07:30:35 | |
+----------------------------------+----------------------------------+------------+---------------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
水平分表
- 按照行范围拆分:根据某个范围条件,将数据拆分到不同的物理表中。例如,可以根据时间范围、用户 ID 范围等将数据拆分到不同的表中。
- 按照哈希拆分:根据某个哈希函数将数据拆分到不同的物理表中。这样可以均匀地将数据分布到不同的表中,避免单一表数据过大的问题。
- 按照业务逻辑拆分:根据业务需求将数据拆分到不同的物理表中。例如,可以根据商品类别、地区或者用户等级等将数据拆分到不同的表中。
按照表中:CreationTime 时间来进行拆分成2022年和2023年的两个表。
create table tb_charm_value_record_2022 (CharmValueRecordID varchar(50) not null primary key, TaskID varchar(50),UserID varchar(50), CharmValue decimal(10,2),CharmType int ,IsReceive bit(1),ReceiveTime datetime, CreationTime datetime not null default current_timestamp,Creator varchar(50) not null ,RevisionTime datetime not null default current_timestamp on update current_timestamp,Reviser varchar(50) not null, Remark varchar(50), CharmInAndOut int not null,Currency int,OperationID varchar(50)) engine=innodb charset=utf8mb3 collate=utf8mb3_general_ci;
修改table tb_charm_value_record_2022为2023在创建2023表
插入数据:
insert into tb_charm_value_record_2022 (CharmValueRecordID, TaskID, UserID, CharmValue, CharmType, IsReceive, ReceiveTime, CreationTime, Creator, RevisionTime, Reviser, Remark, CharmInAndOut, Currency, OperationID) select CharmValueRecordID, TaskID, UserID, CharmValue, CharmType, IsReceive, ReceiveTime, CreationTime, Creator, RevisionTime, Reviser, Remark, CharmInAndOut, Currency, OperationID FROM tb_charm_value_record WHERE YEAR(ReceiveTime) = 2022;
修改时间插入2023的数据
对数据分表前要做好备份,最后对数据进行详细核查。
分区
分区和分表相似,都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表,而分区是将数据分段划分在多个位置存放,分区后,表还是一张表,但数据散列到多个位置了。程序读写的时候操作的还是表名字,数据库自动去组织分区的数据。
1、性能提升: 可以将数据分散到多个物理存储介质上,从而提高并发读写操作的性能。
2、数据管理: 可以针对不同的分区实施不同的数据管理策略,例如备份、恢复、优化和维护等。
3、数据清理: 可以轻松地删除或移动某些分区中的数据,而不会影响其他分区的数据。
4、提高可用性: 可以根据应用需求将不同的分区放置在不同的物理存储设备上,以提高系统的可用性和容错性。
分区主要有两种形式:
-
水平分区(Horizontal Partitioning)这种形式分区是对表的行进行分区,所有在表中定义的列在每个数据集中
都能找到,所以表的特性依然得以保持。 -
垂直分区(Vertical Partitioning)这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度,使某些
特定的列被划分到特定的分区,每个分区都包含了其中的列所对应的行
创建分区表:
create table tb_charm_value_record_p (CharmValueRecordID varchar(50) not null , TaskID varchar(50),UserID varchar(50), CharmValue decimal(10,2),CharmType int ,IsReceive bit(1),ReceiveTime datetime, CreationTime datetime not null default current_timestamp,Creator varchar(50) not null ,RevisionTime datetime not null default current_timestamp on update current_timestamp,Reviser varchar(50) not null, Remark varchar(50), CharmInAndOut int not null,Currency int,OperationID varchar(50), primary key(CharmValueRecordID,CharmType)) engine=innodb charset=utf8mb3 collate=utf8mb3_general_ci partition by range(CharmType) (partition p0 values less than(5),partition p1 values less than(10), partition p2 values less than(maxvalue));
导入数据:
insert into tb_charm_value_record_p (CharmValueRecordID, TaskID, UserID, CharmValue, CharmType, IsReceive, ReceiveTime, CreationTime, Creator, RevisionTime, Reviser, Remark, CharmInAndOut, Currency, OperationID) select CharmValueRecordID, TaskID, UserID, CharmValue, CharmType, IsReceive, ReceiveTime, CreationTime, Creator, RevisionTime, Reviser, Remark, CharmInAndOut, Currency, OperationID FROM tb_charm_value_record;
查看数据存储:
[root@mysql bwk_test]# ls | grep tb_charm_value_record_p
tb_charm_value_record_p#p#p0.ibd
tb_charm_value_record_p#p#p1.ibd
tb_charm_value_record_p#p#p2.ibd
mysql分表和分区有什么区
1)实现方式上:
1、mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完整的一张表。
2、分区不一样,一张大表进行分区后,他还是一张表,不会变成二张表,但是他存放数据的区块变多了
2)数据处理上:
1、分表后,数据都是存放在分表里,存取数据发生在一个一个的分表里面。
2、分区呢,不存在分表的概念,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,分区后的表呢,还是一张表,数据处理还是由自己来完成。
3)提高性能上:
1、分表后,单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢,因为查寻一次所花的时间变短了,如果出现高并发的话,总表可以根据不同的查询,将并发压力分到不同的小表里面。
2、mysql提出了分区的概念,主要是想突破磁盘I/O瓶颈,想提高磁盘的读写能力,来增加mysql性能。在这一点上,分区和分表的测重点不同,分表重点是存取数据时,如何提高mysql并发能力上;而分区呢,如何突破磁盘的读写能力,从而达到提高mysql性能的目的。
4)都能提高mysql的性高,在高并发状态下都有一个良好的表现。
5)分表和分区不矛盾,可以相互配合的,对于那些大访问量,并且表数据比较多的表,我们可以采取分表和分区结合的方式,访问量不大,但是表数据很多的表,我们可以采取分区的方式等。
6、分表技术是比较麻烦的,需要手动去创建子表,app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一
些,但也要创建子表和配置子表间的union关系。
7、表分区相对于分表,操作方便,不需要创建子表。
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