[转帖]mysql5.1分区表之正确设置按日期分区_MySQL, Oracle及数据库讨论区_Weblogic技术|Tuxedo技术|中间件技术|Oracle论坛|JAVA论坛|Linux/Unix技术|hadoop论坛_联动北方技术论坛  
网站首页 | 关于我们 | 服务中心 | 经验交流 | 公司荣誉 | 成功案例 | 合作伙伴 | 联系我们 |
联动北方-国内领先的云技术服务提供商
»  游客             当前位置:  论坛首页 »  自由讨论区 »  MySQL, Oracle及数据库讨论区 »
总帖数
1
每页帖数
101/1页1
返回列表
0
发起投票  发起投票 发新帖子
查看: 1761 | 回复: 0   主题: [转帖]mysql5.1分区表之正确设置按日期分区        下一篇 
snisn
注册用户
等级:新兵
经验:51
发帖:84
精华:0
注册:2011-10-23
状态:离线
发送短消息息给snisn 加好友    发送短消息息给snisn 发消息
发表于: IP:您无权察看 2014-12-18 9:28:45 | [全部帖] [楼主帖] 楼主

    错误的按日期分区例子

最直观的方法,就是直接用年月日这种日期格式来进行常规的分区:

PLAIN TEXT
CODE:
mysql>  create table rms (d date)
->  partition by range (d)
-> (partition p0 values less than ('1995-01-01'),
->  partition p1 VALUES LESS THAN ('2010-01-01'));


上面的例子中,就是直接用"Y-m-d"的格式来对一个table进行分区,可惜想当然往往不能奏效,会得到一个错误信息:

ERROR 1064 (42000): VALUES value must be of same type as partition function near '),
partition p1 VALUES LESS THAN ('2010-01-01'))' at line 3


上述分区方式没有成功,而且明显的不经济,老练的DBA会用整型数值来进行分区:

PLAIN TEXT
CODE:
mysql> CREATE TABLE part_date1
->      (  c1 int default NULL,
->  c2 varchar(30) default NULL,
->  c3 date default NULL) engine=myisam
->      partition by range (cast(date_format(c3,'%Y%m%d') as signed))
-> (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (19950101),
-> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (19960101) ,
-> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (19970101) ,
-> PARTITION p3 VALUES LESS THAN (19980101) ,
-> PARTITION p4 VALUES LESS THAN (19990101) ,
-> PARTITION p5 VALUES LESS THAN (20000101) ,
-> PARTITION p6 VALUES LESS THAN (20010101) ,
-> PARTITION p7 VALUES LESS THAN (20020101) ,
-> PARTITION p8 VALUES LESS THAN (20030101) ,
-> PARTITION p9 VALUES LESS THAN (20040101) ,
-> PARTITION p10 VALUES LESS THAN (20100101),
-> PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)


搞定?接着往下分析

PLAIN TEXT
CODE:
mysql> explain partitions
-> select count(*) from part_date1 where
->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part_date1
partitions: p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 8100000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)


万恶的mysql居然对上面的sql使用全表扫描,而不是按照我们的日期分区分块查询。原文中解释到MYSQL的优化器并不认这种日期形式的分区,花了大量的篇幅来引诱俺走上歧路,过分。
正确的日期分区例子

mysql优化器支持以下两种内置的日期函数进行分区:

TO_DAYS()
YEAR()


看个例子:

PLAIN TEXT
CODE:
mysql> CREATE TABLE part_date3
->      (  c1 int default NULL,
->  c2 varchar(30) default NULL,
->  c3 date default NULL) engine=myisam
->      partition by range (to_days(c3))
-> (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (to_days('1995-01-01')),
-> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (to_days('1996-01-01')) ,
-> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (to_days('1997-01-01')) ,
-> PARTITION p3 VALUES LESS THAN (to_days('1998-01-01')) ,
-> PARTITION p4 VALUES LESS THAN (to_days('1999-01-01')) ,
-> PARTITION p5 VALUES LESS THAN (to_days('2000-01-01')) ,
-> PARTITION p6 VALUES LESS THAN (to_days('2001-01-01')) ,
-> PARTITION p7 VALUES LESS THAN (to_days('2002-01-01')) ,
-> PARTITION p8 VALUES LESS THAN (to_days('2003-01-01')) ,
-> PARTITION p9 VALUES LESS THAN (to_days('2004-01-01')) ,
-> PARTITION p10 VALUES LESS THAN (to_days('2010-01-01')),
-> PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)


以to_days()函数分区成功,我们分析一下看看:

PLAIN TEXT
CODE:
mysql> explain partitions
-> select count(*) from part_date3 where
->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part_date3
partitions: p1
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 808431
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)


可以看到,mysql优化器这次不负众望,仅仅在p1分区进行查询。在这种情况下查询,真的能够带来提升查询效率么?下面分别对这次建立的part_date3和之前分区失败的part_date1做一个查询对比:

PLAIN TEXT
CODE:
mysql> select count(*) from part_date3 where
->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   805114 |
+----------+
1 row in set (4.11 sec)
mysql> select count(*) from part_date1 where
->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   805114 |
+----------+
1 row in set (40.33 sec)


可以看到,分区正确的话query花费时间为4秒,而分区错误则花费时间40秒(相当于没有分区),效率有90%的提升!所以我们千万要正确的使用分区功能,分区后务必用explain验证,这样才能获得真正的性能提升。

--转自 北京联动北方科技有限公司




赞(0)    操作        顶端 
总帖数
1
每页帖数
101/1页1
返回列表
发新帖子
请输入验证码: 点击刷新验证码
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册
技术讨论