MySQL對數據表已有表進行分區表的實現

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對現有的一個表進行創建分區表，並把數據遷移到新表，可以按時間來分區，然後這表不是實時更新，每天有一次插入操作。
時間比較充裕，但是服務器上有其他應用，使用較小資源為主要方式。

操作方式

@1 可以使用ALTER TABLE來進行更改表為分區表，這個操作會創建一個分區表，然後自動進行數據copy然後刪除原表，
猜測服務器資源消耗比較大。

類似操作

ALTER TABLE tbl_rtdata PARTITION BY RANGE (Month(fld_date))
(   
PARTITION p_Apr VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2012-05-01')),
PARTITION p_May VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2012-06-01')), 
PARTITION p_Dec VALUES LESS THAN MAXVALUE );

@2 新建一個和原來表一樣的分區表，然後把數據從原表導出，接著倒入新表。
（原來的表主鍵隻有id，而我的分區字段是 stsdate, 這裡主鍵要修改為 id,stsdate 聯合主鍵，分區表要求分區字段要是主鍵或者是主鍵的一部分）

操作過程

采用第二種方案。先創建分區表，然後導出原表數據，新表名稱改為原表名，然後插入，最後建立普通索引。

建立分區表

CREATE TABLE `apdailysts_p` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ap_id` INT(11) NOT NULL,
  `mac` VARCHAR(17) NOT NULL,
  `liveinfo` LONGTEXT NOT NULL,
  `livetime` INT(11) NOT NULL,
  `stsdate` DATE NOT NULL,
  `lastmodified` DATETIME NOT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`, `stsdate`)
) 
PARTITION BY RANGE COLUMNS(stsdate) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2016-06-01'),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2016-07-01'),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2016-08-01'),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2016-09-01'),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN ('2016-10-01'),
    PARTITION p5 VALUES LESS THAN ('2016-11-01'),
    PARTITION p6 VALUES LESS THAN ('2016-12-01'),
    PARTITION p7 VALUES LESS THAN ('2017-01-01'),
    PARTITION p8 VALUES LESS THAN ('2017-02-01'),
    PARTITION p9 VALUES LESS THAN ('2017-03-01'),
    PARTITION p10 VALUES LESS THAN ('2017-05-01'),
    PARTITION p11 VALUES LESS THAN ('2017-06-01'),
    PARTITION p12 VALUES LESS THAN ('2017-07-01'),
    PARTITION p13 VALUES LESS THAN ('2017-08-01'),
    PARTITION p14 VALUES LESS THAN ('2017-09-01'),
    PARTITION p15 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

導出數據

mysqldump -u dbname -p --no-create-info dbname apdailysts  > apdailysts.sql

修改表名，導入數據(10分鐘就導入完瞭，200w, 8g多一點數據)，測試下ok，刪除原來的表。

測試可以正常使用，收工，觀察2天。。

– 10.16
通過這兩天的觀察，頁面的查詢速度從打不開到基本可以秒開的速度瞭，這個優化是成立的。

到此這篇關於MySQL對數據表已有表進行分區表的實現的文章就介紹到這瞭,更多相關MySQL 已有表進行分區表內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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