mysql数据库读写分离 数据库分区是什么 – 数据库 – 前端 mysql 条件查询 或者

mysql执行查询时候，优化器先根据分区表达式的定义来过滤无用的分区，执行sql时只需要查找包含需要的数据分区就可以了。

分区的原理？

分区表管理一组分区表和管理普通表一样，各个子表的索引也是上加了一个人完全相同的索引，从存储引擎来看，子表和一个独立的普通表没有任何区别，以下大家来看看当执行以下命令的时候mysql如何操作分区表的：

select ：查询时，分区层打开并锁住所有子表，优化器先根据分区表达式过滤不需要的分区，然后调用存储引擎访问各个目标分区。insert：写入时，分区层打开并锁住所有子表，根据分区表达式确认存放数据的分区是哪一个，再去指定分区插入记录。delete：删除也是一样，还是先锁住所有分区，根据分区表达式确认数据在哪一个分区，再去那个分区删除记录。update：更新时相对复杂一点，分区层打开并锁住所有子表，先根据分区表达式确认数据在哪一个分区，然后先取出数据并更新，再判断更新后的数据应该存放哪个分区，最后对目标分区写入数据，最后一步要对原始数据的分区表进行删除操作。分区类型有哪些？范围分区：使用partition by range（列的表达式）来表示，使用最多的分区表类型，每个分区存储某个范围内的数据，比如：列表分区：使用 partition by list（列的表达式） 按离散值集合分区，这种分区类型类似于范围分区，例如：哈希分区：使用 partition by hash（列的表达式），按表达式的hashcode取模后分布到指定的区域，同理：分区查询优化？

分区数据显而易见的好处是数据分块管理，大表拆小表，这样在操作数据的时候可以预先过滤掉不必要的数据，尽量控制在一个较小的数据区来查询数据。一个很重要的意见是：尽量在where条件中带入分区列查询，如果没有mysql就会扫描所有分区，大家可以使用expain patitions 来查看sql语句是否使用了分区过滤，如：

explain partitions select * from tuser

结果显示扫描的所有分区，大家再加上where条件：

explain partitions SELECT * from tuser where cid=2000

结果显示只扫描了一个分区。

为什么要使用数据分区？表数据非常大后使用索引的代价过大、表数据呈现明显的热点数据。分区表的数据更容易维护，可以单独的针对子表进行优化和修复工作，也可以操作整个分区数据。分区子表的数据可以部署到不同的物理设备上，可以高效的利用多个硬件设备。由于一个大表数据分散到多个子表中，这样可以避免单个索引的互斥和锁的竞争。常见的问题有哪些？一个表最多只能有1024个分区。分区过多可能会导致在进行分区重组（重组会涉及到临时数据表的复制和删除）、表数据更新、分区查找的时候开销过大。执行命令前mysql会锁住所有分区表，这个操作是在过滤分区和执行sql语句之前执行的，所以这个开销无法避免，最好的做法是控制分区表数量在100个以内。分区表达式的返回值必须是整数。分区表无法使用外键。null值会使分区过滤无效。mysql5.5以后对分区表做了大范围的优化和bug修复，所以使用这个特性之前确保你mysql高于5.5版本。分区列和索引类不匹配，如果大家在某些列上创建了索引，但这些列又不参与分区，即 partition by 类型（列的表达式）子句不包含这些索引列，那么mysql在扫描这些索引的时候会遍历所有分区表的索引，除非where子句使用了分区列来查询，为了避免这个问题尽量使用索引列来分区，比如：