理解和使用MySQL分区(Partition)

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1. 并行数据库

1.1 并行数据库的体系结构

关系运算本来就是高度可并行的,催生了并行数据库的出现。对数据库系统性能的度量主要有两种方式:

  1. 吞吐量(Throughput),在给定的时间段里所能完成的任务数量;

  2. 响应时间(Response time),单个任务从提交到完成所需要的时间。

对于处理大量小事务的系统,通过并行地处理许多事务可以提高它的吞吐量。对于处理大事务的系统,通过并行的执行事务的子任务,可以缩短系统晌应时间。

并行机有三种基本的体系结构,相应的,并行数据库的体系结构也可以大概分为三类:

  • 共享内存(share memeory):所有处理器共享一个公共的存储器;

  • 共享磁盘(share disk):所有处理器共享公共的磁盘;这种结构有时又叫做集群(cluster);

  • 无共享(share nothing):所有处理器既不共享内存,也不共享磁盘。

如图所示:

图片

1.1.1 共享内存

该结构包括多个处理器、一个全局共享的内存(主存储器)和多个磁盘存储,各个处理器通过高速通讯网络(Interconnection Network)与共享内存连接,并均可直接访问系统中的一个、多个或全部的磁盘存储,在系统中,所有的内存和磁盘存储均由多个处理器共享。

这种结构的优点在于,处理器之间的通信效率极高,访问内存的速度要比消息通信机制要快很多。这种结构的缺点在于,处理器的规模不能超过32个或者64个,因为总线或互边网络是由所有的处理器共享,它会变成瓶颈。当处理器数量到达某一个点时,再增加处理器已经没有什么好处。

共享内存结构通常在每个处理器上有很大的高速缓存,从而减少对内存的访问。但是,这些高速缓存必须保持一致,也就是缓存一致性(cache-coherency)的问题。

1.1.2共享磁盘

该结构由多个具有独立内存(主存储器)的处理器和多个磁盘存储构成,各个处理器相互之间没有任何直接的信息和数据的交换,多个处理器和磁盘存储由高速通信网络连接,每个处理器都可以读写全部的磁盘存储。

共享磁盘与共享内存结构相比,有以下一些优点:

  1. 每个处理器都有自己的存储器,存储总线不再是瓶颈;

  2. 以一种较经济的方式提供了容错性(fault tolerence)

如果一个处器发生故障,其它处理器可以代替工作。

该结构的主要问题不是在于可扩展性问题,虽然存储总线不是瓶颈,但是,与磁盘之间的连接又成了瓶颈。

运行Rdb的DEC集群是共享磁盘的体系结构的早期商用化产品之一(DEC后来被Compaq公司收购,再后来,Oracle又从Compaq手中取得Rdb,发展成现在的Oracle RAC)。

1.1.3无共享

该结构由多个完全独立的处理节点构成,每个处理节点具有自己独立的处理器、独立的内存(主存储器)和独立的磁盘存储,多个处理节点在处理器级由高速通信网络连接,系统中的各个处理器使用自己的内存独立地处理自己的数据。

这种结构中,每一个处理节点就是一个小型的数据库系统,多个节点一起构成整个的分布式的并行数据库系统。由于每个处理器使用自己的资源处理自己的数 据,不存 在内存和磁盘的争用,提高的整体性能。另外这种结构具有优良的可扩展性——只需增加额外的处理节点,就可以以接近线性的比例增加系统的处理能力。

这种结构中,由于数据是各个处理器私有的,因此系统中数据的分布就需要特殊的处理,以尽量保证系统中各个节点的负载基本平衡,但在目前的数据库领域,这个数据分布问题已经有比较合理的解决方案。

由于数据是分布在各个处理节点上的,因此,使用这种结构的并行数据库系统,在扩展时不可避免地会导致数据在整个系统范围内的重分布(Re-Distribution)问题。 Shared-Nothing结构的典型代表是Teradata(并行数据库的先驱),值得一提的是,MySQL NDB Cluster也使用了这种结构。

1.2 I/O并行(I/O Parallelism)

I/O并行的最简单形式是通过对关系划分,放置到多个磁盘上来缩减从磁盘读取关系的时间。并行数据库中数据划分最通用的形式是水平划分(horizontal portioning),一个关系中的元组被划分到多个磁盘。

1.2.1 常用划分技术

假定将数据划分到n个磁盘D0,D1,…,Dn中。 1. 轮转法(round-bin)。对关系顺序扫描,将第i个元组存储到标号为Di%n的磁盘上;该方式保证了元组在多个磁盘上均匀分布。 2. 散列划分(hash partion)。选定一个值域为{0, 1, …,n-1}的散列函数,对关系中的元组基于划分属性进行散列。如果散列函数返回i,则将其存储到第i个磁盘。 3. 范围划分(range partion)。

由于将关系存储到多个磁盘,读写时能同时进行,划分(partion)能大大提高系统的读写性能。数据的存取可以分为以下几类:

  1. 扫描整个关系;

  2. 点查询(point query),如name = “hustcat”;

  3. 范围查询(range query),如 20 < age < 30。

不同的划分技术,对这些存取类型的效率是不同的:

  • 轮转法适合顺序扫描关系,对点查询和范围查询的处理较复杂。

  • 散列划分特别适合点查询,速度最快。

  • 范围划分对点查询、范围查询以及顺序扫描都支持较好,所以适用性很广。但是,这种方式存在一个问题——执行偏斜(execution skew),也就是说某些范围的元组较多,使得大量的I/O出现在某几个磁盘。

1.3查询间并行(interquery parallism)

查询间并行指的是不同的查询或事务间并行的执行。这种形式的并行可以提高事务的吞吐量,然而,单个事务并不能执行得更快(即响应时间不能减少)。查询间的并行主要用于扩展事务处理系统,在单位时间内能够处理更多的事务。

查询间并行是数据库系统最易实现的一种并行,在共享内存的并行系统(如SMP)中尤其这样。为单处理器设计的数据库系统可以不用修改,或者很少修改就能用到共享内存的体系结构。

在共享磁盘和无共享的体系结构中,实现查询间并行要更复杂一些。各个处理需要协调来进行封锁、日志操作等等,这就需要处理器之间的传递消息。并行数 据库系统必须保证两个处理器不会同时更新同一数据。而且,处理器访问数据时,系统必须保证处理器缓存的数据是最新的数据,即缓存一致性问题。

1.4 查询内并行(intraquery parallism)

查询内并行是指单个查询要在多个处理器和磁盘上同时进行。为了理解,来考虑一个对某关系进行排序的查询。假设关系已经基于某个属性进行了范围划分, 存储于多个磁盘上,并且划分是基于划分属性的。则排序操作可以如下进行:对每个分区并行的排序,然后将各个已经有序的分区合并到一起。

单个查询的执行可以有两种并行方式:

  1. 操作内并行(Intraoperation parallism):通过并行的执行每一个运算,如排序、选择、连接等,来加快一个查询的处理速度。

  2. 操作间并行(Interoperation parallism):通过并行的执行一个查询中的多个不同的运算,来加速度一个查询的处理速度。

注意两者间的区别,前者可以认为多个处理器同时执行一个运算,而后者是多个处理器同时执行不同的运算。

这两种形式之间的并行是互相补充的,并且可以同时存在于一个查询中。通常由于一个查询中的运算数目相对于元组数目是较小的,所以当并行度增加时,第一种方式取得的效果更显著。

2、MySQL的分区(partion)

2.1、MySQL分区概述

在MySQL中,InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念,并且MySQL服务器甚至在分区引入之前,就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理 路径。分区(partion)更进一步,它允许你通过设置各种规则将一个表的各个分区跨文件系统存储。实际上,不同位置的不同表分区是作为一个单独的表来 存储的。用户所选择的、实现数据分割的规则被称为分区函数(partioning function),这在MySQL中它可以是模数,或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表,或者是一个内部HASH函数,或一个线性HASH函 数。

最常见是的水平分区(horizontal partitioning),也就是将表的不同的元组分配到不同的物理分区上。目前,MySQL 5.1还不支持垂直分区(vertical partitioning),即将表的不同列分配到不同的物理分区。你可以使用MySQL支持的大多数存储引擎来创建表的分区,在MySQL 5.1中,同一个表的各个分区必须使用相同的存储引擎,比如,你不能对一个分区使用MyISAM,而对另一个分区使用InnoDB。但是,你可以对同一个 数据库的不同的表使用不同的存储引擎。

要为某个分区表配置一个专门的存储引擎,必须且只能使用[STORAGE] ENGINE 选项,这如同为非分区表配置存储引擎一样。但是,必须记住[STORAGE] ENGINE(和其他的表选项)必须列在用在CREATE TABLE语句中的其他任何分区选项之前。下面的例子给出了怎样创建一个通过HASH分成6个分区、使用InnoDB存储引擎的表:

CREATE TABLE ti (
    id INT, 
    amount DECIMAL(7,2), 
    tr_date DATE
) ENGINE=INNODB
    PARTITION BY HASH( MONTH(tr_date) )
    PARTITIONS 6;

:分区必须对一个表的所有数据和索引;不能只对数据分区而不对索引分区,反之亦然,同时也不能只对表的一部分进行分区。

分区对数据库管理系统实现并行处理有着重要的影响,如果对数据进行分区,则很容易进行并行处理,但是,MySQL还没有充分利用分区的这种并行优 势,而这也是它改进的方向 (这种分治思想深深的影响着并行计算,而且在并行计算方面具有天然优势)。MySQL的分区,会给系统带来以下一些优点:

  • 与单个磁盘或文件系统分区相比,单个表可以存储更多的数据。

  • 对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有关的分区,很容易地删除那些数据。相反地,在某些情况下,添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区,来很方便地实现。

  • 对于带Where的条件查询语句,可以得到更大的优化;只需要查询某些分区,而不用扫描全部分区。

还有其它一些优点,不过MySQL 5.1还不支持:

  • 一些聚合函数,比如SUM() 和COUNT(),能够很容易的并行执行;

  • 通过并行I/O,可以大大提高查询的吞吐量。

:实际上,分区不论是对I/O并行,还是查询内并行,都有着重要的影响。只不过MySQL在这方面做得还不够多(不过,正在改进),而Oracle对于查询内并行,做了很多工作。

2.2分区类型

MySQL 5.1中可用的分区类型包括:

  1. RANGE分区(portioning):根据列值所属的范围区间,将元组分配到各个分区。

  2. LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。

  3. HASH分区:根据用户定义的函数的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。

  4. KEY分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL 服务器提供其自身的哈希函数。

2.2.1范围分区

范围分区是通过计算表达式的值所属的范围区间,对元组进行分区。这些区间要求连续且不能相互重叠,使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。在下面的几个例子中,假定你创建了一个如下的一个表,该表保存有20家音像店的职员记录,这20家音像店的编号从1到20。

CREATE TABLE employees (
    id INT NOT NULL,
    fname VARCHAR(30),
    lname VARCHAR(30),
    hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
    separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
    job_code INT NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
);

你可以根据需要对该表进行各种分区,比如,你可以通过store_id来进行分区:

CREATE TABLE employees (
    id INT NOT NULL,
    fname VARCHAR(30),
    lname VARCHAR(30),
    hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
    separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
    job_code INT NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (store_id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (21)
);

很容易确定数据(72, 'Michael', 'Widenius', '1998-06-25', NULL, 13)被插入分区p2;但是,如果一条数据的store_id = 21,会怎么样呢?由于没有规则处理大于20的情况,所以服务器会报错。你可以通过如下方式来处理这种情况:

CREATE TABLE employees (
    id INT NOT NULL,
    fname VARCHAR(30),
    lname VARCHAR(30),
    hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
    separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
    job_code INT NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (store_id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

MAXVALUE 表示最大的可能的整数值。现在,store_id 列值大于或等于16(定义了的最高值)的所有行都将保存在分区p3中。在将来的某个时候,当商店数已经增长到25, 30, 或更多 ,可以使用ALTER TABLE语句为商店21-25, 26-30,等等增加新的分区

RANGE分区在如下场合特别有用:

  1. 当需要删除“旧的”数据时。 在上面的例子中,你只需简单地使用 “ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0;”来删除所有在1991年前就已经停止工作的雇员相对应的所有行。对于有大量行的表,这比运行一个如“DELETE FROM employees WHERE YEAR(separated) <= 1990;”这样的一个DELETE查询要有效得多。

  2. 经常依赖于分区属性进行查询。例如,当执行一个如“SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE YEAR(separated) = 2000 GROUP BY store_id;”这样的查询时,MySQL可以很迅速地确定只有分区p2需要扫描,这是因为余下的分区不可能包含有符合该WHERE子句的任何记录。 注:这种优化还没有在MySQL 5.1源程序中启用,但是,有关工作正在进行中。

范围分区的缺点就是容易出现执行偏斜,这会影响系统性能。

2.2.2 HASH分区

HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。在RANGE和LIST分区中,必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪 个分区中;而在HASH分区中,MySQL 自动完成这些工作,你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式,以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。

你可以通过要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句,其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以仅仅是字段类型为MySQL 整型的一列的名字。此外,你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句,其中num 是一个非负的整数,它表示表将要被分割成分区的数量。比如:

CREATE TABLE employees (
    id INT NOT NULL,
    fname VARCHAR(30),
    lname VARCHAR(30),
    hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
    separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
    job_code INT,
    store_id INT
)
PARTITION BY HASH(store_id)
PARTITIONS 4;

如果没有PARTITIONS语句,默认分区数为1。但是,PARTITIONS后面没有数字,系统会报错。相对于范围分区,HASH分区更可能保证数据均衡分布。

2.2.3子分区(Subpartitioning)

子分区,也叫做复合分区(composite partitioning),是对分区表的每个分区的进一步分割。例如,

CREATE TABLE ts (
    id INT, 
    purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( 
    YEAR(purchased) 
)
SUBPARTITION BY HASH( 
    TO_DAYS(purchased) 
)
SUBPARTITIONS 2 (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

表ts 有3个RANGE分区。这3个分区中的每一个分区——p0, p1, 和 p2 ——又被进一步分成了2个子分区。实际上,整个表被分成了3 * 2 = 6个分区。但是,由于PARTITION BY RANGE子句的作用,这些分区的头2个只保存“purchased”列中值小于1990的那些记录。

在MySQL 5.1中,对于已经通过RANGE或LIST分区了的表再进行分区。子分区既可以使用HASH希分区,也可以使用KEY分区。

为了对个别的子分区指定选项,使用SUBPARTITION  子句来明确定义子分区也是可能的。例如,创建在前面例子中给出的同一个表的、一个更加详细的方式如下:

CREATE TABLE ts (
    id INT, 
    purchased DATE)
PARTITION BY RANGE ( 
    YEAR(purchased) 
)
SUBPARTITION BY HASH( 
    TO_DAYS(purchased) 
) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
        SUBPARTITION s0,
        SUBPARTITION s1
    ),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
        SUBPARTITION s2,
        SUBPARTITION s3
    ),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
        SUBPARTITION s4,
        SUBPARTITION s5
    )
);

一些注意点:

  • 每个分区的子分区数必须相同;

  • 如果在一个分区表上的任何分区上使用SUBPARTITION 来明确定义任何子分区,那么就必须定义所有的子分区;

  • 每个SUBPARTITION子句必须包含一个子分区的名称;

  • MySQL 5.1.7及之前的版本,每个分区的子分区的名称必须唯一,但是在整个表中,没有必要唯一。从MySQL 5.1.8开始,子分区的名称在整个表中都必须唯一。

子分区可以用于特别大的表,在多个磁盘间分配数据和索引。假设有6个磁盘,分别为/disk0, /disk1, /disk2等,对于如下例子:

CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) ) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
        SUBPARTITION s0
            DATA DIRECTORY = '/disk0/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk0/idx',
        SUBPARTITION s1
            DATA DIRECTORY = '/disk1/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk1/idx'
    ),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
        SUBPARTITION s2
            DATA DIRECTORY = '/disk2/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk2/idx',
        SUBPARTITION s3
            DATA DIRECTORY = '/disk3/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk3/idx'
    ),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
        SUBPARTITION s4
            DATA DIRECTORY = '/disk4/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk4/idx',
        SUBPARTITION s5
            DATA DIRECTORY = '/disk5/data'
            INDEX DIRECTORY = '/disk5/idx'
    )
);

3、体验分区

下面通过例子来体验分区:

  1. 创建如下分区表:

    CREATE TABLE part_tab( 
        c1 int default NULL,
        c2 varchar(30) default NULL,
        c3 date default NULL
    ) engine=myisam
    PARTITION BY RANGE (year(c3)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1995),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1997) ,
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1999) ,
    PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2000) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2001) ,
    PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2002) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2003) ,
    PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2004) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
  2. 创建一个不分区的表:

    create table no_part_tab(
        c1 int(11) default NULL,
        c2 varchar(30) default NULL,
        c3 date default NULL
    ) engine=myisam;
  3. 创建一个生成8000000行数据的存储过程:        delimiter //        CREATE PROCEDURE load_part_tab()        begin        declare v int default 0;                  while v < 8000000         do         insert into part_tab         values (v,'testing partitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));         set v = v + 1;         end while;         end         //

  4. 调用存储过程,生成数据:        mysql> delimiter ;        mysql> call load_part_tab();        Query OK, 1 row affected (6 min 35.39 sec)

  5. 向未分区表中插入数据

    mysql> insert into no_part_tab select * from part_tab;
    Query OK, 8000000 rows affected (40.98 sec)
    Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
  6. 开始测试

    mysql> select count(*) from no_part_tab where
        -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';
    +----------+
    | count(*) |
    +----------+
    |   795181 |
    +----------+
    1 row in set (4.23 sec)
    
    mysql> select count(*) from part_tab where
        -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';
    +----------+
    | count(*) |
    +----------+
    |   795181 |
    +----------+
    1 row in set (0.55 sec)

速度差异很明显

  1. 查询计划

    mysql> explain select count(*) from no_part_tab where
        -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'\G
    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
     select_type: SIMPLE
            table: no_part_tab
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 8000000
            Extra: Using where
    1 row in set (0.00 sec)
    
    mysql> explain partitions select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01
    -01' and c3 < date '1995-12-31'\G
    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: part_tab
       partitions: p1
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 8000000  #why??
            Extra: Using where
    1 row in set (0.00 sec)

附录,本文中的SQL语句

CREATE TABLE part_tab(  
    c1 int default NULL,
    c2 varchar(30) default NULL,
    c3 date default NULL
 ) engine=myisam
 PARTITION BY RANGE (year(c3)) (
     PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1995),
     PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996) , 
     PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1997) ,
     PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998) ,
     PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1999),
     PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2000) , 
     PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2001) ,
     PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2002) , 
     PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2003) ,
     PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2004) , 
     PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2010),
     PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE 
 );

 create table no_part_tab (
    c1 int(11) default NULL,
    c2 varchar(30) default NULL,
    c3 date default NULL
 ) engine=myisam;

 delimiter //
 CREATE PROCEDURE load_part_tab()
 begin
 declare v int default 0;
           while v < 8000000
   do
   insert into part_tab(c1,c2,c3)
   values (v,'testing partitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));
   set v = v + 1;
   end while;
   end
 //

 delimiter ;
 call load_part_tab();
 explain select count(*) from no_part_tab where
 c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

 explain select count(*) from part_tab where
 c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';

 CREATE TABLE part_tab2
 (  
    c1 int default NULL
 ) engine=myisam
 PARTITION BY RANGE (c1) 
 (
     PARTITION p0 VALUES LESS THAN (5),
     PARTITION p1 VALUES LESS THAN (10),
     PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE
 );

 insert into part_tab2 values(2),(3);

原文:理解MySQL——并行数据库与分区(Partition)

本文链接:http://www.4byte.cn/learning/119977/li-jie-he-shi-yong-mysql-fen-qu-partition.html