14 分区表：哪些场景我不建议用分区表？ 前面几讲，我们通过索引的原理，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。那么在模块二的最后一讲，我想来谈谈分区表的设计，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？

接下来，我们就来学习分区表的相关知识（分区表的使用、注意事项、误区）以及在业务上的设计。

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，不然创建分区表时会失败，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。

另外，对于唯一索引的实现，可能和你原本的理解有些不同，我们接着往下看。

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。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，比如： 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了多张小表，所以这样 MySQL 数据库的性能会有大幅提升。这是错误的认识！如果你寄希望于通过分区表提升性能，那么我不建议你使用分区，因为做不到。

分区表技术不是用于提升 MySQL 数据库的性能，而是方便数据的管理。

我们再回顾下 08 讲中提及的“B+树高度与数据存储量之间的关系”：

image.png

从表格中可以看到，B+ 树的高度为 4 能存放数十亿的数据，一次查询只需要占用 4 次 I/O，速度非常快。

但是当你使用分区之后，效果就不一样了，比如上面的表 t，我们根据时间拆成每年一张表，这时，虽然 B+ 树的高度从 4 降为了 3，但是这个提升微乎其微。

除此之外，分区表还会引入新的性能问题，比如非分区列的查询。非分区列的查询，即使分区列上已经创建了索引，但因为索引是每个分区文件对应的本地索引，所以要查询每个分区。

接着，我们看一下这条 SQL 以及它的执行计划： SELECT /* FROM t WHERE d = ‘aaa’ //////// 1. row //////// id: 1 select_type: SIMPLE table: t partitions: p0000,p2019,p2020,p9999 type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 2 filtered: 50.00 Extra: Using where

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 表的数据量会非常巨大，假设一天产生 5000 万的订单，那么一年表 Orders 就有近 180 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，而历史订单数据会入历史库。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

这一讲我们学习了分区表的原理、使用，最后通过线上电商表 Orders 展示了如何用好分区表。当然真正的电商业务会做分布式架构，从而用到分表技术，这些内容我们在后面会详细讲。

我强调一下今天的重点：

  • 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分区列；
  • 在分区表中唯一索引仅在当前分区文件唯一，而不是全局唯一；
  • 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、日志小。

我想再次提醒你：分区表并不是用于提升性能的一种手段，它是方便管理数据的一种方式。

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/MySQL%e5%ae%9e%e6%88%98%e5%ae%9d%e5%85%b8/14%20%20%e5%88%86%e5%8c%ba%e8%a1%a8%ef%bc%9a%e5%93%aa%e4%ba%9b%e5%9c%ba%e6%99%af%e6%88%91%e4%b8%8d%e5%bb%ba%e8%ae%ae%e7%94%a8%e5%88%86%e5%8c%ba%e8%a1%a8%ef%bc%9f.md