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MySQL数据库表的合并与分区实现介绍

作者:PHP经验分享

今天我们来聊聊处理大数据时Mysql的存储优化。当数据达到一定量时,一般的存储方式就无法解决高并发问题了。最直接的MySQL优化就是分区分表,以下是我个人对分区分表的笔记

创建数据表

创建数据表的,使用字符串应该遵循的原则

创建数据表其实就是在已经创建好的数据库中建立新表。

数据表属于数据库,在创建数据表之前,应该使用语句

"use <数据库名>" ;      //表明使用哪个数据库。

如果你没有选择数据库的话,MySQL会抛出No database selected 的错误提示

创建数据表的语句为:

create table 数据表名称(

字段名1 数据类型 [完整约束条件] [默认值],

字段名2 数据类型 [完整约束条件] [默认值],

字段名3 数据类型 [完整约束条件] [默认值],

"数据表名称"是创建数据表的名字。"字段名"是数据表的列名,"完整性约束条件"是字段的特殊约束条件

使用create table 创建表时,必须指定以下信息:

数据表名不区分大小写,且不能使用SQL中的关键字,如DROP,INSERT等。

如果数据表中有多个字段(列),字段(列)的名称和数据类型要用英文逗号隔开。

数据库表合并

合并表:把多个结果相同的的表合并为一个容器。

容器的类型:Myisam,存储引擎:merge

存在的问题:有重复的行

create table packtable(
  id ....
)engine=merge unique=(table1,table2);

数据库表分区

表的分区:

create table test1(
id int(10) primary key auto_increment,
 score int(3)
)engine=innodb default charset=utf8 partition by range(score)(
//根据score字段分区,score小于60的在p1分区
  partition p1 values less than(60),
//根据score字段分区,score小于70的在p2 分区
 partition p2 values less than(70),
 //根据score字段分区,score大于70的在p3 分区
  partition p3 values lessthan maxvalue
 );
create table test1(
     id int(10) primary key auto_increment,
     branch_id int(3)
)engine=innodb default charset=utf8 partition by list(branch_id  )(
    //根据branch_id 字段分区,branch_id  在1,2,3之中的为p1分区
     partition p1 values less in(1,2,3),
    //根据branch_id 字段分区,branch_id  在7,8,9 之中的为p2分区
     partition p2 values less in(7,8,9)
);
--
-- 根据birthda字段获取月份,再根据月份进行分区储存,一共分12个区;
--
create table test1(
 id int(10) primary key auto_increment,
 birthday date
)engine=innodb default charset=utf8 partition by hash(month(birthday))  partitions 12;
 
--
-- 根据branch_id字段进行分区储存,一共分5个区;
--
create table test1(
 id int(10) primary key auto_increment,
 branch_id int(3)
)engine=innodb default charset=utf8 partition by linear hash (branch_id  ) partitions 5;
--
-- 根据branch_id字段进行分区储存,一共分5个区;
--
create table test1(
 id int(10) primary key auto_increment,
 branch_id int(3)
)engine=innodb default charset=utf8 partition by key (branch_id  ) partitions 5;

到此这篇关于MySQL数据库表的合并与分区实现介绍的文章就介绍到这了,更多相关MySQL数据库表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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