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数据库分区与分表详解
一、数据库分区 (Partitioning)
分区是将一个大表在物理上分割成多个更小的、更易管理的部分，但在逻辑上仍然表现为一个表。
1. 分区类型及SQL实现
(1) RANGE 分区 (按范围)
CREATE TABLE sales (id INT NOT NULL,sale_date DATE NOT NULL,amount DECIMAL(10,2),region VARCHAR(50)
) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021),PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022),PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
(2) LIST 分区 (按列表)
CREATE TABLE employees (id INT NOT NULL,name VARCHAR(50),store_id INT
) PARTITION BY LIST (store_id) (PARTITION pNorth VALUES IN (1, 3, 5),PARTITION pSouth VALUES IN (2, 4, 6),PARTITION pOther VALUES IN (DEFAULT)
);
(3) HASH 分区 (哈希分布)
CREATE TABLE users (id INT NOT NULL,username VARCHAR(50),created_at DATETIME
) PARTITION BY HASH (id)
PARTITIONS 4;
(4) KEY 分区 (类似HASH但MySQL处理键)
CREATE TABLE logs (id INT NOT NULL,log_time DATETIME,content TEXT
) PARTITION BY KEY (id)
PARTITIONS 5;
(5) COLUMNS 分区 (支持多列)
CREATE TABLE rc3 (a INT,b INT
) PARTITION BY RANGE COLUMNS(a,b) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10,10),PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20,20),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE,MAXVALUE)
);
2. 分区管理操作
-- 添加分区
ALTER TABLE sales ADD PARTITION (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024)
);-- 删除分区
ALTER TABLE sales DROP PARTITION p2020;-- 重组分区
ALTER TABLE sales REORGANIZE PARTITION pmax INTO (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE
);-- 查看分区信息
SELECT * FROM information_schema.PARTITIONS
WHERE TABLE_NAME = 'sales';
二、数据库分表 (Sharding)
分表是将数据分散到多个物理表中，每个表都是独立的，需要应用层或中间件管理。
1. 分表实现方式
(1) 应用层分表
-- 用户表按ID范围分表
CREATE TABLE users_0 (id BIGINT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),CHECK (id >= 0 AND id < 1000000)
);CREATE TABLE users_1 (id BIGINT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),CHECK (id >= 1000000 AND id < 2000000)
);-- 查询时需要指定表
SELECT * FROM users_0 WHERE id = 123;
SELECT * FROM users_1 WHERE id = 1500000;
(2) 使用视图统一访问
CREATE VIEW users AS
SELECT * FROM users_0
UNION ALL
SELECT * FROM users_1;
(3) 使用存储过程路由
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_user(IN p_id INT, IN p_name VARCHAR(100))
BEGINDECLARE table_suffix INT;SET table_suffix = FLOOR(p_id / 1000000);SET @sql = CONCAT('INSERT INTO users_', table_suffix, ' VALUES (?, ?)');SET @param1 = p_id;SET @param2 = p_name;PREPARE stmt FROM @sql;EXECUTE stmt USING @param1, @param2;DEALLOCATE PREPARE stmt;
END //
DELIMITER ;
2. 分表查询策略
(1) 并行查询各分表
-- 查询所有分表中符合条件的记录
(SELECT * FROM users_0 WHERE name LIKE '张%')
UNION ALL
(SELECT * FROM users_1 WHERE name LIKE '张%');
(2) 按分片键精准查询
-- 根据ID计算应该查询哪个表
SET @table_num = FLOOR(1500000 / 1000000);
SET @sql = CONCAT('SELECT * FROM users_', @table_num, ' WHERE id = 1500000');
PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
三、分区与分表对比
| 特性 | 分区 | 分表 |
|---|---|---|
| 管理方式 | 数据库自动管理 | 需要应用层或中间件管理 |
| 透明性 | 对应用完全透明 | 应用需要知道分表规则 |
| 跨分区查询 | 数据库自动处理 | 需要手动UNION或分布式查询 |
| 维护成本 | 低 | 高 |
| 扩展性 | 有限(同一数据库实例) | 强(可跨服务器) |
| 适用场景 | 单机大表 | 超大规模数据、分布式系统 |
四、最佳实践建议
-
分区适用场景：
- 单表数据量超过千万级
- 有明显的范围或列表查询特征
- 需要定期删除历史数据(直接删除分区效率高)
-
分表适用场景：
- 单机性能无法满足需求
- 需要水平扩展到多台服务器
- 不同分表可以有不同结构
-
混合使用方案：
-- 先分表再分区 CREATE TABLE orders_0 (id BIGINT,user_id INT,order_date DATE,amount DECIMAL(10,2) ) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(order_date)) (PARTITION p202201 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2022-02-01')),PARTITION p202202 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2022-03-01')),PARTITION pFuture VALUES LESS THAN MAXVALUE ); -
现代解决方案：
- 使用分库分表中间件：ShardingSphere、MyCat
- 云数据库的分片功能：AWS Aurora、阿里云PolarDB
- 分布式数据库：TiDB、CockroachDB
选择分区还是分表应根据具体业务场景、数据规模和团队技术能力综合评估。