mysql partition扫盲...

三国演义开篇一语道破：合久必分！MySQL的使用亦是如此，面对应用中越来越庞大的数据量，最时髦的解决方案是Shard ，不过它的复杂性并不是每个程序员都能驾驭的，如果把架构的演变比作生命的进化，那么Shard可以看做是哺乳动物，很多架构最后之所以失败，就是因为它们步子迈得太大，想从原始生命直接进化成哺乳动物，殊不知这中间还有爬行动物等必经阶段。

在MySQL没有支持Partition 之前，如果想把数据分而治之，可以使用MySQL提供的Merge 的引擎，例子：

先建立两个结构一样的MyISAM表：

CREATE TABLE foo_1 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
created DATETIME
) ENGINE=MyISAM;

CREATE TABLE foo_2 (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
created DATETIME
) ENGINE=MyISAM;

再建立MERGE表：

CREATE TABLE foo (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
created DATETIME
) ENGINE=MERGE UNION=(foo_1, foo_2) INSERT_METHOD=LAST;

对调用者而言，MERGE表就像一个UNION语句一样，这样确实很方便，不过它有很多弱点：

首先，它不是完全透明的，需要有若干基础表（foo_1，foo_2）的存在，而且基础表必须是MyISAM表类型，另外，对于MERGE来说，不支持约 束，比如上面的foo表定义中，虽然把id定义为主键，但是如果我们在foo_1和foo_2分别插入一个相同id的话，foo表也不会报错。

言归正传！MySQL从5.1.3开始支持Partition，你可以使用如下命令来确认你的版本是否支持Partition：

mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';
+-------------------+-------+
| Variable_name     | Value |
+-------------------+-------+
| have_partitioning | YES   |
+-------------------+-------+

MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用：

CREATE TABLE foo (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
created DATETIME ,
PRIMARY KEY(id, created)
) ENGINE=INNODB PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created)) (
PARTITION foo_1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2009-01-01')),
PARTITION foo_2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2010-01-01'))
)

即便创建完分区，也可以在后期管理 ，比如说添加一个新的分区：

ALTER TABLE foo ADD PARTITION (
PARTITION foo_3 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2011-01-01'))
)

或者删除一个分区：

ALTER TABLE FOO DROP PARTITION foo_3;

通过检索information_schema数据库，能看到我们刚刚创建的分区信息：

SELECT * FROM PARTITIONS WHERE PARTITION_NAME IS NOT NULL

此时，打开MySQL的数据目录（SHOW VARIABLES LIKE 'datadir'）：

如果MySQL配置设置了innodb file per table为ON的话，由于上面定义的是INNODB，则会发现：

foo#p#foo_1.ibd
foo#p#foo_2.ibd

如果创建的是MyISAM表类型的话，则会发现：

foo#P#foo_1.MYD
foo#P#foo_1.MYI
foo#P#foo_2.MYD
foo#P#foo_2.MYI

由此可知通过分区，MySQL会把数据保存到不同的数据文件里，同时索引也是分区的，相对未分区的表来说，分区后单独的数据文件和索引文件的大小都明显降低，效率则明显提升。为了验证这一点，我们做如下实验：

INSERT INTO `foo` (`id`, `created`) VALUES
(1, '2008-01-02 00:00:00'),
(2, '2009-01-02 00:00:00');

然后执行SQL：

EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM foo WHERE created = '2008-01-02';

会看到MySQL仅仅在foo_1分区执行这条查询。理论上效率肯定会快一些，至于具体多少，就看数据量了。实际应用分区的时候，我们还可以通过DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY选项把不同的分区分散到不同的磁盘上，从而进步一提高系统的IO吞吐量。

重要提示： 使用分区功能之后，相关查询最好都用EXPLAIN PARTITIONS过一遍，确认分区是否生效。

到底应该采用哪种分区类型呢？通常来说使用range类型是个不错的选择，不过也不尽然，比如说在主从结构中，主服务器由于很少使用SELECT查询，所 以在主服务器上使用range类型的分区通常并没有太大意义，此时使用hash类型的分区相对更好一些，假设使用PARTITION BY HASH(id) PARTITIONS 10，那么当插入新数据时，会根据id把数据平均分散到各个分区上，由于文件小，所以效率高，更新操作会变得更快。

到底应该按哪个字段来分区呢？通常来说按时间字段分区是个不错的选择，不过还是应该按需求而定，通常有很多种划分应用的方式，比如说按时间，或者按用户， 哪种用的多，就选哪种来分区。如果使用主从结构的话，还可能用的更灵活些，有的从服务器使用时间分区，有的从服务器使用用户分区，不过如此一来，当执行查 询时，程序里应该负责选择正确的从服务器去查询，写个MySQL Proxy脚本应该可以透明实现。

分区虽然很爽，但目前的实现还有很多限制 ：

主键或者唯一索引必须包含分区字段：如PRIMARY KEY(id, created)，不过对INNODB来说，大主键不爽。
很多时候，使用了分区就不要再使用主键，否则可能影响性能。
只能通过int类型的字段或者返回int类型的表达式来分区：通常使用YEAR或TO_DAYS等函数。
每个表最多1024个分区：不可能无限制的扩展分区，而且过度使用分区往往会消耗大量系统内存。
采用分区的表不支持外键：相关的约束逻辑必须通过程序来实现。

希望看了上面的简单介绍，大家可以明白应该如何使用分区功能了，不要仅仅把眼光放在Shard等流行技术之上，而忽视了原本使用更简单的Partition，恐龙虽然仅仅是爬行动物，却统治了地球长达千万年，比作为哺乳动物的人类统治地球的时间长得多。