mysql数据库怎么实现分区及实例

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。

一,什么是数据库分区

前段时间写过一篇关于mysql分表的的文章，下面来说一下什么是数据库分区，以mysql为例。mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看），一张表主要对应着三个文件，一个是frm存放表结构的，一个是myd存放表数据的，一个是myi存表索引的。如果一张表的数据量太大的话，那么myd,myi就会变的很大，查找数据就会变的很慢，这个时候我们可以利用mysql的分区功能，在物理上将这一张表对应的三个文件，分割成许多个小块，这样呢，我们查找一条数据时，就不用全部查找了，只要知道这条数据在哪一块，然后在那一块找就行了。如果表的数据太大，可能一个磁盘放不下，这个时候，我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去。

分区的二种方式

1，横向分区

什么是横向分区呢？就是横着来分区了，举例来说明一下，假如有100W条数据，分成十份，前10W条数据放到第一个分区，第二个10W条数据放到第二个分区，依此类推。也就是把表分成了十分，根用merge来分表，有点像哦。取出一条数据的时候，这条数据包含了表结构中的所有字段，也就是说横向分区，并没有改变表的结构。

2，纵向分区

什么是纵向分区呢？就是竖来分区了，举例来说明，在设计用户表的时候，开始的时候没有考虑好，而把个人的所有信息都放到了一张表里面去，这样这个表里面就会有比较大的字段，如个人简介，而这些简介呢，也许不会有好多人去看，所以等到有人要看的时候，在去查找，分表的时候，可以把这样的大字段，分开来。

感觉数据库的分区好像是切苹果，到底是横着切呢，还是竖着切，根据个人喜好了，mysql提供的分区属于第一种，横向分区，并且细分成很多种方式。下面将举例说明一下。

二，mysql的分区

我觉着吧，mysql的分区只有一种方式，只不过运用不同的算法，?则将数据分配到不同的区块中而已。

1，mysql5.1及以上支持分区功能

安装安装的时候,我们就可以查看一下,代码如下:

1. [root@BlackGhost mysql-5.1.50]# ./configure –help |grep -A 3 Partition   
2.  === Partition Support ===   
3.  Plugin Name:      partition   
4.  Description:      MySQL Partitioning Support   
5.  Supports build:   static   
6.  Configurations:   max, max-no-ndb  

查看一下，如果发现有上面这个东西，说明他是支持分区的，默认是打开的。如果你已经安装过了mysql的话,代码如下:

1. mysql> show variables like “%part%”;   
2. +——————-+——-+   
3. | Variable_name     | Value |   
4. +——————-+——-+   
5. | have_partitioning | YES   |   
6. +——————-+——-+   
7. 1 row in set (0.00 sec)   

查看一下变量，如果支持的话，会有上面的提示的。

2，range分区

按照RANGE分区的表是通过如下一种方式进行分区的,每个分区包含那些分区表达式的值位于一个给定的连续区间内的行,代码如下:

1. //创建range分区表  
2.  
3. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (   
4.  ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘用户ID’,   
5.  ->   `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ” COMMENT ‘名称’,   
6.  ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘0为男，1为女’,   
7.  ->   PRIMARY KEY (`id`)   
8.  -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1   
9.  -> PARTITION BY RANGE (id) (   
10.  ->     PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3),   
11.  ->     PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6),   
12.  ->     PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9),   
13.  ->     PARTITION p3 VALUES LESS THAN (12),   
14.  ->     PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE   
15.  -> );   
16. Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)   
17.    
18. //插入一些数据   
19. mysql> INSERT INTO `test`.`user` (`name` ,`sex`)VALUES (‘tank’, ‘0’)   
20.  -> ,(‘zhang’,1),(‘ying’,1),(‘张’,1),(‘映’,0),(‘test1’,1),(