PostgreSQL 如果使用较早的“大仙”们，在做分区的时候会提pg_pathman,为什么一个数据库使用分区表还要一个插件，可能习惯商业数据库的“人儿们”，不大理解。这点要从PG的分区表的来源来说， PG的分区表其实是PG的表继承概念的延伸。表继承允许planner只包含那些与查询兼容的子表(分区)。同时，用户在分区管理方面还有很多工作要做:创建继承的表，编写触发器来选择合适的分区进行行插入等。为了自动化这项工作，编写了pg_partman扩展。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
本文将详细指导新手开发者如何将MySQL中的普通表转换为分区表。分区表在处理庞大数据集时展现出显著的性能优势，不仅能大幅提升查询速度，还能有效简化数据维护工作。通过掌握这一技巧能够更好地应对数据密集型应用带来的挑战，为系统的高效运行奠定坚实基础。
为什么采取分区，而不是分表，以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率，还能有效支持处理大规模数据的需求。
MySQL表分区是一种数据库管理技术，用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区（子表）。每个分区可以独立进行维护、备份和查询，从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项：
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
墨墨导读：AntDB是一款基于PG内核的分布式数据库。根据AntDB官方介绍，该数据具备持续的集群自动高可用，秒级在线扩容，强大的Oracle兼容，异地容灾，sql语句级自定义分片，分布式事务和MVCC，是一款非常强大的企业级国产分布式数据库。由于AntDB在使用过程中，与pgxl很相近，所以本文对pgxl的情况下有一定的帮助。
本系列文章基于5.7.20 版本讲述MySQL的新特性。从安装，文件结构，SQL ,优化 ，运维层面 复制，GITD等几个方面展开介绍5.7 的新特性和功能。同时也建议大家跟踪官方blog和官方文档，以尽快知悉其新的变化。前面写了一篇文章介绍 innodb 的特性，囿于相关知识点比较多 ，本文继续介绍5.7版本的innodb 新特性。
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
这里我们假定一个场景，你需要迁移CDH5.12到CDH6.2，CDH5.12和CDH6.2分别是两个不同的集群，我们的工作主要是HDFS数据和各种元数据从CDH5.12迁移到CDH6.2，本文不讨论HDFS数据的迁移也不讨论其他元数据的迁移比如CM或Sentry，而只关注Hive元数据的迁移。这里的问题主要是CDH5.12的Hive为1.1，而CDH6.2中Hive已经是2.1.1，Hive的大版本更新导致保存在MySQL的schema结构都完全发生了变化，所以我们在将CDH5.12的MySQL数据导入到CDH6.2的MySQL后，需要更新Hive元数据的schema。首先Fayson会搭建2个集群包括CDH5.12和CDH6.2，为了真实，我们在接下来的模拟过程中，创建的Hive表包含分区，视图和UDF，好方便验证是否迁移到CDH6.2都能正常运行。具体如何迁移Fayson会在接下来的文章进行详细描述。
MySQL分区 是一种数据库优化的技术，它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段，这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例：某家互联网公司数据库系统的表调优过程。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
使用起来和不分区是一样的，看起来只有一个数据库，其实有多个分区文件，比如我们要插入一条数据，不需要指定分区，MySQL会自动帮我们处理
携程是一家中国领先的在线票务服务公司，从 1999 年创立至今，数据库系统历经三次替换。在移动互联网时代，面对云计算卷积而来的海量数据，携程通过新的数据库方案实现存储成本降低 85% 左右，性能提升数倍。本文讲述携程在历史库场景下，如何解决水平扩容、存储成本、导入性能等痛点，以及对于解决方案的制定和思考过程。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ be4048ad-32fc-4171-b332-5a60de7bc418.png 案例名称 案例简介 云数据库 MySQL两地三中心灾备建设 通过使用跨可用区部署实例和异地搭建灾备实例实现两地三中心的架构建设 读写分离扩展云数据库 MySQL 性能 通过代理集群中转访问数据库的主从节点，进行读写分离，降低主库的负载。 云数据库 TDSQL-C MySQL 版多可用区容灾 TDSQL-C MySQL 版引擎支持创建多可用区的集群，为数据库实例提供高可
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
众所周知SQL SERVER , ORACLE , PG 这几个数据库都可以使用分区表的功能，通过分区表来将数据进行分割，提高表的数据承载的能力。MYSQL 8.0 之前是在是没有听说有什么人用分区表的功能，分区表的功能对于mysql来说是一个摆设。
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
P腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束，本期带来李巍分享的《TBase主要应用场景与最佳实践》直播视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0416李巍”，即可下载直播分享PPT。 1 前言 大家好，我是李巍，腾讯云TBase架构师。今天跟大家分享的主题是：TBase主要应用场景与最佳实践，整体内容分为四部分。 第一部分：关于TBase。前几期TBase直播分享中已有详细介绍，后面我会简单分享下。 第二部分：TBase的选型。今天将主要从应用的角度上来介绍TBase是如何选型的。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
本来想着分区表在上一篇后就不续写了，最近又有同学咨询我分区表的新问题：无主键的分区表建议使用吗？ 在此基础上的索引该如何设计？ 基于这两个问题，我们来简单探讨下。
TiDB 6.0 正式提供了数据放置框架（Placement Rules in SQL ）功能，用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置，可以对数据进行直接的管理，满足不同的业务场景需要。如：
接上期，这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表，分别进行JOIN 的运算
缘起：有个朋友问我分区表在58的应用，我回答不出来，在我印象中，百度、58都没有听说有分区表相关的应用，业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表，而不是使用分区表。于是去网上查了一下，并询问了58到家的DBA专家，将自己收到的信息沉淀下来，share给大伙。
我经常被问到这样一个问题：分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？今天，我们就来聊聊分区表的使用行为，然后再一起回答这个问题。
当我们为电脑更换硬盘时（比如更换大一点的硬盘或将 HDD 更换为 SSD），往往需要考虑原硬盘上的系统和数据怎么办。重装系统是一个选择，但重装系统后还要重装系统上的软件，还要迁移数据，费时又费力。另一个方法是迁移系统，这样既不用重装系统也不用重装软件，且系统上的数据还全部保存了下来。然而 Windows 系统自身并没有提供系统迁移的工具，不像 Linux 提供了 dd 命令可以用来直接镜像整个分区从而实现系统迁移。更为遗憾的是，就算手头有 Linux 系统，直接使用 dd 对 Windows 系统进行拷贝，迁移后的 Windows 只会是蓝屏/黑屏，因为迁移系统不仅仅是拷贝分区就够了，对应的分区信息也要修改的。虽然 Linux 也是这样，但 Linux 可以通过手动引导进入系统，然后再更新引导信息，而 Windows 一旦蓝屏/黑屏就令人束手无策了，Windows Live CD 提供的引导修复功能也不尽人意。
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
分区是将一个表的数据按照某种方式，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理，分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表，详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个？
缘起：有个朋友问我分区表在58的应用，我回答不出来，在我印象中，百度、58都没有听说有分区表相关的应用，业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表，而不是使用分区表。于是去网上查了一下，并询问了58到家的DBA专家，将自己收到的信息沉淀下来，share给大伙。 解决什么问题？ 回答：当mysql单表的数据库过大时，数据库的访问速度会下降，“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些？ 回答：分库分表，分区表 什么是mysql的分库分表？ 回答：把一个很大的库（表）
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
MySQL的分区表没有禁止NULL值作为分区表达式的值，无论它是列值还是用户提供的表达式的值，需要记住NULL值不是数字。MySQL的分区实现中将NULL视为小于任何非NULL值，与order by类似。
随着业务的发展，当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分，应用加节点是比较简单的，但是每个业务的单库单表扛不住了；数据库分库分表相对来说更复杂一点，但是分区表可以继续支持业务发展两三年，人手有限的情况下，我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
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