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    http://blog.sina.com.cn/s/blog_888269b20100w7kf.html

    mysql 5.1已經到了beta版,官方網站上也陸續有一些文章介紹,比如上次看到的Improving Database Performance with Partitioning。在使用分區的前提下,可以用mysql實現非常大的數據量存儲。今天在mysql的站上又看到一篇進階的文章 —— 按日期分區存儲。如果能夠實現按日期分區,這對某些時效性很強的數據存儲是相當實用的功能。下面是從這篇文章中摘錄的一些內容。

    錯誤的按日期分區例子

    最直觀的方法,就是直接用年月日這種日期格式來進行常規的分區:

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

     

    上面的例子中,就是直接用"Y-m-d"的格式來對一個table進行分區,可惜想當然往往不能奏效,會得到一個錯誤信息:

    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

    上述分區方式沒有成功,而且明顯的不經濟,老練的DBA會用整型數值來進行分區:

    CODE:
    1. mysql> CREATE TABLE part_date1
    2.     ->      (  c1 int default NULL,
    3.     ->  c2 varchar(30) default NULL,
    4.     ->  c3 date default NULL) engine=myisam
    5.     ->      partition by range (cast(date_format(c3,'%Y%m%d') as signed))
    6.     -> (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (19950101),
    7.     -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (19960101) ,
    8.     -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (19970101) ,
    9.     -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN (19980101) ,
    10.     -> PARTITION p4 VALUES LESS THAN (19990101) ,
    11.     -> PARTITION p5 VALUES LESS THAN (20000101) ,
    12.     -> PARTITION p6 VALUES LESS THAN (20010101) ,
    13.     -> PARTITION p7 VALUES LESS THAN (20020101) ,
    14.     -> PARTITION p8 VALUES LESS THAN (20030101) ,
    15.     -> PARTITION p9 VALUES LESS THAN (20040101) ,
    16.     -> PARTITION p10 VALUES LESS THAN (20100101),
    17.     -> PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
    18. Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

     

    搞定?接著往下分析

    CODE:
    1. mysql> explain partitions
    2.     -> select count(*) from part_date1 where
    3.     ->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31'\G
    4. *************************** 1. row ***************************
    5.            id: 1
    6.   select_type: SIMPLE
    7.         table: part_date1
    8.    partitions: p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11
    9.          type: ALL
    10. possible_keys: NULL
    11.           key: NULL
    12.       key_len: NULL
    13.           ref: NULL
    14.          rows: 8100000
    15.         Extra: Using where
    16. 1 row in set (0.00 sec)

     

    萬惡的mysql居然對上面的sql使用全表掃描,而不是按照我們的日期分區分塊查詢。原文中解釋到MYSQL的優化器并不認這種日期形式的分區,花了大量的篇幅來引誘俺走上歧路,過分。

    正確的日期分區例子

    mysql優化器支持以下兩種內置的日期函數進行分區:

    • TO_DAYS()
    • YEAR()

    看個例子:

    CODE:
    1. mysql> CREATE TABLE part_date3
    2.     ->      (  c1 int default NULL,
    3.     ->  c2 varchar(30) default NULL,
    4.     ->  c3 date default NULL) engine=myisam
    5.     ->      partition by range (to_days(c3))
    6.     -> (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (to_days('1995-01-01')),
    7.     -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (to_days('1996-01-01')) ,
    8.     -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (to_days('1997-01-01')) ,
    9.     -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN (to_days('1998-01-01')) ,
    10.     -> PARTITION p4 VALUES LESS THAN (to_days('1999-01-01')) ,
    11.     -> PARTITION p5 VALUES LESS THAN (to_days('2000-01-01')) ,
    12.     -> PARTITION p6 VALUES LESS THAN (to_days('2001-01-01')) ,
    13.     -> PARTITION p7 VALUES LESS THAN (to_days('2002-01-01')) ,
    14.     -> PARTITION p8 VALUES LESS THAN (to_days('2003-01-01')) ,
    15.     -> PARTITION p9 VALUES LESS THAN (to_days('2004-01-01')) ,
    16.     -> PARTITION p10 VALUES LESS THAN (to_days('2010-01-01')),
    17.     -> PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
    18. Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

     

    以to_days()函數分區成功,我們分析一下看看:

    CODE:
    1. mysql> explain partitions
    2.     -> select count(*) from part_date3 where
    3.     ->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31'\G
    4. *************************** 1. row ***************************
    5.            id: 1
    6.   select_type: SIMPLE
    7.         table: part_date3
    8.    partitions: p1
    9.          type: ALL
    10. possible_keys: NULL
    11.           key: NULL
    12.       key_len: NULL
    13.           ref: NULL
    14.          rows: 808431
    15.         Extra: Using where
    16. 1 row in set (0.00 sec)

     

    可以看到,mysql優化器這次不負眾望,僅僅在p1分區進行查詢。在這種情況下查詢,真的能夠帶來提升查詢效率么?下面分別對這次建立的part_date3和之前分區失敗的part_date1做一個查詢對比:

    CODE:
    1. mysql> select count(*) from part_date3 where
    2.     ->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31';
    3. +----------+
    4. | count(*) |
    5. +----------+
    6.  805114 |
    7. +----------+
    8. 1 row in set (4.11 sec)
    9.  
    10. mysql> select count(*) from part_date1 where
    11.     ->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31';
    12. +----------+
    13. | count(*) |
    14. +----------+
    15.  805114 |
    16. +----------+
    17. 1 row in set (40.33 sec)

     

    可以看到,分區正確的話query花費時間為4秒,而分區錯誤則花費時間40秒(相當于沒有分區),效率有90%的提升!所以我們千萬要正確的使用分區功能,分區后務必用explain驗證,這樣才能獲得真正的性能提升。


    注意:

    在mysql5.1中建立分區表的語句中,只能包含下列函數:
    ABS()
    CEILING() and FLOOR() (在使用這2個函數的建立分區表的前提是使用函數的分區鍵是INT類型),例如

    mysql> CREATE TABLE t (c FLOAT) PARTITION BY LIST( FLOOR(c) )(     -> PARTITION p0 VALUES IN (1,3,5),     -> PARTITION p1 VALUES IN (2,4,6)     -> );; ERROR 1491 (HY000): The PARTITION function returns the wrong type   mysql> CREATE TABLE t (c int) PARTITION BY LIST( FLOOR(c) )(     -> PARTITION p0 VALUES IN (1,3,5),     -> PARTITION p1 VALUES IN (2,4,6)     -> ); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 

    DAY()
    DAYOFMONTH()
    DAYOFWEEK()
    DAYOFYEAR()
    DATEDIFF()
    EXTRACT()
    HOUR()
    MICROSECOND()
    MINUTE()
    MOD()
    MONTH()
    QUARTER()
    SECOND()
    TIME_TO_SEC()
    TO_DAYS()
    WEEKDAY()
    YEAR()
    YEARWEEK()

    posted on 2016-06-07 18:06 SIMONE 閱讀(2783) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: mysql
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