什么是数据库分区？

数据库分区是一种物理数据库设计技术，DBA和数据库建模人员对其相当熟悉。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读­写的总量以缩减响应时间。

分区主要有两种形式：//这里一定要注意行和列的概念（row是行，column是列）

水平分区（Horizontal Partitioning）
这种形式分区是对表的行进行分区，通过这样的方式不同分组里面的物理列分割的数据集得以组合，从而进行个体分割（单分区）或集体分割（1个或多个分区）。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。

举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。（朋奕注：这里具体使用的分区方式我们后面再说，可以先­说一点，一定要通过某个属性列来分割，譬如这里使用的列就是年份）

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。

举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一­个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。

在数据库供应商开始在他们的数据库引擎中建立分区（主要是水平分区）时，DBA和建模者必须设计好表的物理分区结构，不要保存冗余的数据（不同表中同时都包含父­表中的数据）或相互联结成一个逻辑父对象（通常是视图）。这种做法会使水平分区的大部分功能失效，有时候也会对垂直分区产生影响。

在MySQL 5.1中进行分区

MySQL5.1中最激动人心的新特性应该就是对水平分区的支持了。这对MySQL的使用者来说确实是个好消息，而且她已经支持分区大部分模式：

         Range（范围） –
这种模式允许DBA将数据划分不同范围。例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980's）的数据，90年代（1990's）的数据以及­任何在2000年（包括2000年）后的数据。

         Hash（哈希） –
这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash
Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区，。例如DBA可以建立一个对表主键进行分区的表。

         Key（键值） –
上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash
Key是MySQL系统产生的。
         List（预定义列表） –
这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA建立了一个横跨三个分区的表，分别根据2004年2005年和2006年值所对­应的数据。

         Composite（复合模式） -
很神秘吧，哈哈，其实是以上模式的组合使用而已，就不解释了。举例：在初始化已经进行了Range范围分区的表上，我们可以对其中一个分区再进行hash哈希分­区。

分区带来的好处太多太多了，有多少？俺也不知道，自己猜去吧，要是觉得没有多少就别用，反正俺也不求你用。不过在这里俺强调两点好处：

性能的提升（Increased performance） -
在扫描操作中，如果MySQL的优化器知道哪个分区中才包含特定查询中需要的数据，它就能直接去扫描那些分区的数据，而不用浪费很多时间扫描不需要的地方了。需­要举个例子？好啊，百万行的表划分为10个分区，每个分区就包含十万行数据，那么查询分区需要的时间仅仅是全表扫描的十分之一了，很明显的对比。同时对十万行的­表建立索引的速度也会比百万行的快得多得多。如果你能把这些分区建立在不同的磁盘上，这时候的I/O读写速度就“不堪设想”（没用错词，真的太快了，理论上10­0倍的速度提升啊，这是多么快的响应速度啊，所以有点不堪设想了）了。

对数据管理的简化（Simplified data management） -
分区技术可以让DBA对数据的管理能力提升。通过优良的分区，DBA可以简化特定数据操作的执行方式。例如：DBA在对某些分区的内容进行删除的同时能保证余下­的分区的数据完整性(这是跟对表的数据删除这种大动作做比较的)。

此外分区是由MySQL系统直接管理的，DBA不需要手工的去划分和维护。例如：这个例如没意思，不讲了，如果你是DBA，只要你划分了分区，以后你就不用管了­就是了。

站在性能设计的观点上，俺们对以上的内容也是相当感兴趣滴。通过使用分区和对不同的SQL操作的匹配设计，数据库的性能一定能获得巨大提升。下面咱们一起用用这­个MySQL
5.1的新功能看看。
下面所有的测试都在Dell Optiplex box with a Pentium 4 3.00GHz
processor, 1GB of RAM机器上（炫耀啊……），Fedora Core
4和MySQL 5.1.6 alpha上运行通过。

如何进行实际分区

看看分区的实际效果吧。我们建立几个同样的MyISAM引擎的表，包含日期敏感的数据，但只对其中一个分区。分区的表（表名为part_tab）我们采用Ran­ge范围分区模式，通过年份进行分区：

mysql> CREATE TABLE part_tab

    ->      (  c1 int default NULL,

    ->  c2 varchar(30) default NULL,

    ->  c3 date default NULL

    ->

    ->      ) engine=myisam

    ->      PARTITION BY RANGE (year(c3)) (PARTITION p0 VALUES LESS
THAN (1995),

    ->      PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996) , PARTITION p2 VALUES
LESS THAN (1997) ,

    ->      PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998) , PARTITION p4 VALUES
LESS THAN (1999) ,

    ->      PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2000) , PARTITION p6 VALUES
LESS THAN (2001) ,

    ->      PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2002) , PARTITION p8 VALUES
LESS THAN (2003) ,

    ->      PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2004) , PARTITION p10 VALUES
LESS THAN (2010),

    ->      PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

注意到了这里的最后一行吗？这里把不属于前面年度划分的年份范围都包含了，这样才能保证数据不会出错，大家以后要记住啊，不然数据库无缘无故出错你就爽了。那下­面我们建立没有分区的表（表名为no_part_tab）：

mysql> create table no_part_tab

    -> (c1 int(11) default NULL,

    -> c2 varchar(30) default NULL,

    -> c3 date default NULL) engine=myisam;

Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

下面咱写一个存储过程（感谢Peter
Gulutzan给的代码，如果大家需要Peter
Gulutzan的存储过程教程的中文翻译也可以跟我要，chenpengyi◎gmail.com），它能向咱刚才建立的已分区的表中平均的向每个分区插入共­8百万条不同的数据。填满后，咱就给没分区的克隆表中插入相同的数据：

mysql> delimiter //

mysql> CREATE PROCEDURE load_part_tab()

    -> begin

    ->  declare v int default 0;

    ->          while v < 8000000

    ->  do

    ->  insert into part_tab

    ->  values (v,'testing
partitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));

    ->  set v = v + 1;

    ->  end while;

    -> end

    -> //

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> delimiter ;

mysql> call load_part_tab();

Query OK, 1 row affected (8 min 17.75 sec)

mysql> insert into no_part_tab select * from part_tab;

Query OK, 8000000 rows affected (51.59 sec)

Records: 8000000  Duplicates: 0  Warnings: 0

表都准备好了。咱开始对这两表中的数据进行简单的范围查询吧。先分区了的，后没分区的，跟着有执行过程解析（MySQL
Explain命令解析器），可以看到MySQL做了什么：

mysql> select count(*) from no_part_tab where

    -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

+----------+

| count(*) |

+----------+

|   795181 |

+----------+

1 row in set (38.30 sec)

mysql> select count(*) from part_tab where

    -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

+----------+

| count(*) |

+----------+

|   795181 |

+----------+

1 row in set (3.88 sec)

mysql> explain select count(*) from no_part_tab where

    -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'/G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: no_part_tab

         type: ALL

possible_keys: NULL

          key: NULL

      key_len: NULL

          ref: NULL

         rows: 8000000

        Extra: Using where

1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain partitions select count(*) from part_tab where

    -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'/G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: part_tab

   partitions: p1

         type: ALL

possible_keys: NULL

          key: NULL

      key_len: NULL

          ref: NULL

         rows: 798458

        Extra: Using where

1 row in set (0.00 sec)

从上面结果可以容易看出，设计恰当表分区能比非分区的减少90％的响应时间。而命令解析Explain程序也告诉我们在对已分区的表的查询过程中仅对第一个分区­进行了扫描，其他都跳过了。

哔厉吧拉，说阿说……反正就是这个分区功能对DBA很有用拉，特别对VLDB和需要快速反应的系统。

对Vertical Partitioning的一些看法

虽然MySQL
5.1自动实现了水平分区，但在设计数据库的时候不要轻视垂直分区。虽然要手工去实现垂直分区，但在特定场合下你会收益不少的。例如在前面建立的表中，VARC­HAR字段是你平常很少引用的，那么对它进行垂直分区会不会提升速度呢？咱们看看测试结果：

mysql> desc part_tab;

+-------+-------------+------+-----+---------+-------+

| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |

+-------+-------------+------+-----+---------+-------+

| c1    | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |

| c2    | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |

| c3    | date        | YES  |     | NULL    |       |

+-------+-------------+------+-----+---------+-------+

3 rows in set (0.03 sec)

mysql> alter table part_tab drop column c2;

Query OK, 8000000 rows affected (42.20 sec)

Records: 8000000  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc part_tab;

+-------+---------+------+-----+---------+-------+

| Field | Type    | Null | Key | Default | Extra |

+-------+---------+------+-----+---------+-------+

| c1    | int(11) | YES  |     | NULL    |       |

| c3    | date    | YES  |     | NULL    |       |

+-------+---------+------+-----+---------+-------+

2 rows in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from part_tab where

    -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

+----------+

| count(*) |

+----------+

|   795181 |

+----------+

1 row in set (0.34 sec)

在设计上去掉了VARCHAR字段后，不止是你，俺也发现查询响应速度上获得了另一个90％的时间节省。所以大家在设计表的时候，一定要考虑，表中的字段是否真­正关联，又是否在你的查询中有用？

补充说明

这么简单的文章肯定不能说全MySQL 5.1
分区机制的所有好处和要点（虽然对自己写文章水平很有信心），下面就说几个感兴趣的：

支持所有存储引擎(MyISAM, Archive, InnoDB, 等等)
对分区的表支持索引，包括本地索引local
indexes，对其进行的是一对一的视图镜像，假设一个表有十个分区，那么其本地索引也包含十个分区。

关于分区的元数据Metadata的表可以在INFORMATION_SCHEMA数据库中找到，表名为PARTITIONS。

All SHOW 命令支持返回分区表以及元数据的索引。
对其操作的命令和实现的维护功能有（比对全表的操作还多）：

ADD PARTITION
DROP PARTITION
COALESCE PARTITION
REORGANIZE PARTITION
ANALYZE PARTITION
CHECK PARTITION
OPTIMIZE PARTITION
REBUILD PARTITION
REPAIR PARTITION
站在性能主导的观点上来说，MySQL
5.1的分区功能能给数据性能带来巨大的提升的同时减轻DBA的管理负担，如果分区合理的话。