MySQL查询表分区的使用情况

红太狼 2023-09-25 09:19 139阅读 0赞

## mysql如何查看当前分区表的情况? ##

1、查看当前MySQL数据库是否支持分区，可以利用命令：showvariableslike'%partition%'。

2、判断当前数据库版本是否安装了分区插件，利用命令showplugins。

3、创建数据库表并建立表分区，利用命令，结果发现报错。

4、修改创建数据库表主键设置，将其去掉，再次运行命令。

5、查看某张表是不是分区表，可以利用命令showtablestatus。

6、就可以查看具体数据库下的某张表的分区情况了。

![MySQL查询表分区的使用情况\_mysql表分区][MySQL_mysql]

## mysql表如何实现分区 ##

CREATETABLEemployees(idINTNOTNULL,

fnameVARCHAR(30),lnameVARCHAR(30),hiredDATENOTNULLDEFAULT'1970-01-01',separatedDATENOTNULLDEFAULT'9999-12-31',job\_codeINTNOTNULL,store\_idINTNOTNULL)PARTITIONBYRANGE(store\_id)(PARTITIONp0VALUESLESSTHAN(6),PARTITIONp1VALUESLESSTHAN(11),PARTITIONp2VALUESLESSTHAN(16),PARTITIONp3VALUESLESSTHANMAXVALUE)；这就是根据store\_id的值来进行分区你也可以参看相关资料详细了解：

本回答由网友推荐

## mysql 数据库表分区的代码写在哪 ##

sql语句和平常一样，不用指定分区查，以前怎么写，分区后还怎么写，mysql自动查找分区里的数据。可以,如果是在客户端使用,数据库也要求在客户端, 不可能实现在静态空间中使用.因为js在客户端运行,找不到服务器上的路径,没权限

![MySQL查询表分区的使用情况\_mysql表分区\_02][MySQL_mysql_02]

## 如何实现mysql的分库分表 ##

1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。

mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整 性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql 对这种情况的处理是，一种是表锁定(myisam存储引擎)，一个是行锁定(innodb存储引擎)。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对 表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这 也是我们为什么要分表的原因。1 基本思想之什么是分库分表？ 从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 2 基本思想之为什么要分库分表？ 数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源(cpu、磁盘、内存、io等)是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 3 分库分表的实施策略。 分库分表有垂直切分和水平切分两种。 3.1 何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workdb、商品数据库paydb、用户数据库userdb、日志数据库logdb等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。 3.2 何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userid散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。例如，我们的userdb中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userdb切分为结构相同的多个userdb：part0db、part1db等，再将userdb上的用户数据表usertable，切分为很多usertable：usertable0、usertable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userdb上。 3.3 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。 如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。 而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。 在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。 4 分库分表存在的问题。 4.1 事务问题。 在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。 4.2 跨库跨表的join问题。 在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。 4.3 额外的数据管理负担和数据运算压力。 额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表usertable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。 上述整理于互联网

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