MySQL实战宝典 索引调优篇 14 分区表：哪些场景不建议用分区表

MySQL实战宝典 索引调优篇 14 分区表：哪些场景不建议用分区表

 

前面几节，通过索引的原理，索引覆盖的使用，结合复杂SQL的调优，学习了索引设计的各个方面，接下来聊聊分区表的设计，用来对数据进行物理分区。

分区表即涉及表结构设计，也涉及了索引的设计，以及一个数据库上的哲学问题：是否要使用分区表？

分区表的使用

简单来说，分区表就是把物理表结构相同的几张表，通过一定算法，组成一张逻辑大表。这种算法叫“分区函数”，当前MySQL数据库支持的分区函数类型有RANGE、LIST、HASH、KEY、COLUMNS。

无论选择哪种分区函数，都要指定相关列成为分区算法的输入条件，这些列就叫“分区列”。另外，在MySQL分区表中，主键也必须是分区列的一部分，不然创建分区表会失败，比如：

CREATE TABLE t (
    a INT,
    b INT,
    c DATETIME(6),
    d VARCHAR(32),
    e INT,
    PRIMARY KEY (a,b)
)
partition by range columns(c) (
    PARTITION p0000 VALUES LESS THAN ('2019-01-01'),
    PARTITION p2019 VALUES LESS THAN ('2020-01-01'),
    PARTITION p2020 VALUES LESS THAN ('2021-01-01'),
    PARTITION p9999 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);
ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function (prefixed columns are not considered).

上面创建了表 t，主键是复合索引，由列 a、b 组成。表 t 创建分区表的意图是根据列 c（时间列）拆分数据，把不同时间数据存放到不同分区中。

而我们可以从错误的提示中看到：分区表的主键一定要包含分区函数的列。所以，要创建基于列c 的数据分片的分区表，主键必须包含列 c，比如下面的建表语句：

CREATE TABLE t (
    a INT,
    b INT,
    c DATETIME,
    d VARCHAR(32),
    e INT,
    PRIMARY KEY (a,b,c),
    KEY idx_e (e)
)
partition by range columns(c) (
    PARTITION p0000 VALUES LESS THAN ('2019-01-01'),
    PARTITION p2019 VALUES LESS THAN ('2020-01-01'),
    PARTITION p2020 VALUES LESS THAN ('2021-01-01'),
    PARTITION p9999 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

创建完表后，在物理存储上会看到四个分区所对应 ibd 文件，也就是把数据根据时间列 c 存储到对应的 4 个文件中：

t#p#p0000.ibd  t#p#p2019.ibd  t#p#p2020.ibd  t#p#p9999.ibd

所以，你要理解的是：MySQL 中的分区表是把一张大表拆成了多张表，每张表有自己的索引，从逻辑上看是一张表，但物理上存储在不同文件中。

分区表注意事项：唯一索引

在MySQL数据库中，分区表的索引都是局部而非全局的。也就是说，索引在每个分区文件中都是独立的，所以分区表上的唯一索引必须包含分区列信息，否则创建会报错：

ALTER TABLE t ADD UNIQUE KEY idx_d(d);
ERROR 1503 (HY000): A UNIQUE INDEX must include all columns in the table's partitioning function (prefixed columns are not considered).

你可以看到错误提示： 唯一索引必须包含分区函数中所有列。而下面的创建才能成功：

ALTER TABLE t ADD UNIQUE KEY idx_d(d,c);

但是，正因为唯一索引包含了分区列，唯一索引也就变成仅在当前分区唯一，而不是全局唯一了。那么对于上面的表 t，插入下面这两条记录都是可以的：

INSERT INTO t VALUES 
(1,1,'2021-01-01','aaa',1),
(1,1,'2020-01-01','aaa',1);
SELECT * FROM t;
+---+---+---------------------+------+------+
| a | b | c                   | d    | e    |
+---+---+---------------------+------+------+
| 1 | 1 | 2020-01-01 00:00:00 |aaa   |    1 |
| 1 | 1 | 2021-01-01 00:00:00 |aaa   |    1 |
+---+---+---------------------+------+------+

你可以看到，列 d 都是字符串‘aaa’，但依然可以插入。这样带来的影响是列 d 并不是唯一的，所以你要由当前分区唯一实现全局唯一。

那如何实现全局唯一索引呢？ 和之前表结构设计时一样，唯一索引使用全局唯一的字符串（如类似 UUID 的实现），这样就能避免局部唯一的问题。

分区表的误区：性能提升

很多同学会认为，分区表是把一张大表拆分成多张小表，所以这样MySQL数据库的性能就会大幅提升。这是错误的认识！

分区表技术并不能提升MySQL数据库的性能，而是用来进行方面管理数据的。

分区表也可能会引入新的性能问题，比如说非分区列的查询。即使分区列上已经创建的索引，但因为索引是每个分区文件对应的本地索引，所以需要查询每个分区。可以看如下SQL及其执行计划：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t WHERE d = 'aaa';
+----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions              | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | p0000,p2019,p2020,p9999 | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 |    50.00 | Using where |
+----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

通过执行计划我们可以看到：上述 SQL 需要访问 4 个分区，假设每个分区需要 3 次 I/O，则这条 SQL 总共要 12 次 I/O。但是，如果使用普通表，记录数再多，也就 4 次的 I/O 的时间。

所以，分区表设计时，务必明白你的查询条件都带有分区字段，否则会扫描所有分区的数据或索引。所以，分区表设计不解决性能问题，更多的是解决数据迁移和备份的问题。

而为了让你更好理解分区表的使用，我们继续看一个真实业务的分区表设计。

分区表在业务上的设计

以电商中的订单表orders为例，如果在类似淘宝的海量互联网业务中，orders表的数据量会巨大，假设每天产生5000万条的订单，那么一年表orders就有仅18亿的记录。

所以对于订单表，在数据库中通常只保存最近一年甚至更短时间的数据，而历史订单数据会如历史库，除非存在1年以上退款的订单，大部分订单一旦完成，这些数据从业务角度就没有用了。

那么如果你想方便管理订单表中的数据，可以对表orders按年创建分区表，如：

CREATE TABLE `orders` (
  `o_orderkey` int NOT NULL,
  `O_CUSTKEY` int NOT NULL,
  `O_ORDERSTATUS` char(1) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,
  `O_TOTALPRICE` decimal(15,2) NOT NULL,
  `O_ORDERDATE` date NOT NULL,
  `O_ORDERPRIORITY` char(15) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,
  `O_CLERK` char(15) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,
  `O_SHIPPRIORITY` int NOT NULL,
  `O_COMMENT` varchar(79) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`o_orderkey`,`O_ORDERDATE`),
  KEY `orders_fk1` (`O_CUSTKEY`),
  KEY `idx_orderdate` (`O_ORDERDATE`)
)
PARTITION BY RANGE  COLUMNS(o_orderdate)
(
  PARTITION p0000 VALUES LESS THAN ('1992-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p1992 VALUES LESS THAN ('1993-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p1993 VALUES LESS THAN ('1994-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p1994 VALUES LESS THAN ('1995-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p1995 VALUES LESS THAN ('1996-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p1996 VALUES LESS THAN ('1997-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p1997 VALUES LESS THAN ('1998-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p1998 VALUES LESS THAN ('1999-01-01') ENGINE = InnoDB,
  PARTITION p9999 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
）

你可以看到，这时 Orders 表的主键修改为了(o_orderkey,O_ORDERDATE)，数据按照年进行分区存储。那么如果要删除 1 年前的数据，比如删除 1998 年的数据，之前需要使用下面的 SQL，比如:

DELETE FROM orders WHERE o_orderdate >= '1998-01-01' AND o_orderdate <= '1999-01-01';

可这条 SQL 的执行相当慢，产生大量二进制日志，在生产系统上，也会导致数据库主从延迟的问题。而使用分区表的话，对于数据的管理就容易多了，你直接使用清空分区的命令就行：

ALTER TABLE orders_par TRUNCATE PARTITION p1998;

上述 SQL 执行速度非常快，因为实际执行过程是把分区文件删除和重建。另外产生的日志也只有一条 DDL 日志，也不会导致主从复制延迟问题。

# at 425
#210328 12:10:12 server id 8888  end_log_pos 549        Query   thread_id=9     exec_time=0     error_code=0    Xid = 10
SET TIMESTAMP=1619583012/*!*/;
/*!80013 SET @@session.sql_require_primary_key=0*//*!*/;
ALTER TABLE orders TRUNCATE PARTITION p1998
/*!*/;

总结

• 当前MySQL的分区表支持RANGE、LIST、HASH、KEY、COLUMNS的分区算法；
• 分区表的创建需要主键包含在分区列中；
• 在分区表表中，唯一索引仅在当前分区文件中唯一，全局不唯一；
• 分区表唯一索引推荐使用类似UUID的全局唯一实现；
• 分区表不解决性能问题，如果使用非分区列查询，性能反而会更差；
• 推荐分区表用于数据管理，速度快，日志少；

再次强调：分区表并不是用于提升性能的手段，而是方便数据管理的一种方式