分区表
本文介绍 TiDB 的分区表。
分区类型
本节介绍 TiDB 中的分区类型。当前支持的类型包括 Range 分区、Range COLUMNS 分区、Range INTERVAL 分区、List 分区、List COLUMNS 分区、Hash 分区和 Key 分区。
- Range 分区、Range COLUMNS 分区、List 分区和 List COLUMNS 分区可以用于解决业务中大量删除带来的性能问题，支持快速删除分区。
- Hash 分区和 Key 分区可以用于大量写入场景下的数据打散。与 Hash 分区相比，Key 分区支持多列打散和非整数类型字段的打散。
Range 分区
一个表按 Range 分区是指，对于表的每个分区中包含的所有行，按分区表达式计算的值都落在给定的范围内。Range 必须是连续的，并且不能有重叠，通过使用 VALUES LESS THAN 进行定义。
下列场景中，假设你要创建一个人事记录的表：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT NOT NULL
);
你可以根据需求按各种方式进行 Range 分区。其中一种方式是按 store_id 列进行分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
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)
);
在这个分区模式中，所有 store_id 为 1 到 5 的员工，都存储在分区 p0 里面，store_id 为 6 到 10 的员工则存储在分区 p1 里面。Range 分区要求，分区的定义必须是有序的，按从小到大递增。
新插入一行数据 (72, 'Tom', 'John', '2015-06-25', NULL, NULL, 15) 将会落到分区 p2 里面。但如果你插入一条 store_id 大于 20 的记录，则会报错，因为 TiDB 无法知晓应该将它插入到哪个分区。这种情况下，可以在建表时使用最大值：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
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 表示一个比所有整数都大的整数。现在，所有 store_id 列大于等于 16 的记录都会存储在 p3 分区中。
你也可以按员工的职位编号进行分区，也就是使用 job_code 列的值进行分区。假设两位数字编号是用于普通员工，三位数字编号是用于办公室以及客户支持，四位数字编号是管理层职位，那么你可以这样建表：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (job_code) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1000),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (10000)
);
在这个例子中，所有普通员工存储在 p0 分区，办公室以及支持人员在 p1 分区，管理者在 p2 分区。
除了可以按 store_id 切分，你还可以按日期切分。例如，假设按员工离职的年份进行分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY RANGE ( YEAR(separated) ) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1991),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2001),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
在 Range 分区中，可以基于 timestamp 列的值分区，并使用 unix_timestamp() 函数，例如：
CREATE TABLE quarterly_report_status (
report_id INT NOT NULL,
report_status VARCHAR(20) NOT NULL,
report_updated TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
)
PARTITION BY RANGE ( UNIX_TIMESTAMP(report_updated) ) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2008-01-01 00:00:00') ),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2008-04-01 00:00:00') ),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2008-07-01 00:00:00') ),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2008-10-01 00:00:00') ),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2009-01-01 00:00:00') ),
PARTITION p5 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2009-04-01 00:00:00') ),
PARTITION p6 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2009-07-01 00:00:00') ),
PARTITION p7 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2009-10-01 00:00:00') ),
PARTITION p8 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2010-01-01 00:00:00') ),
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);
对于 timestamp 列，使用其它的分区表达式是不允许的。
Range 分区在下列条件之一或者多个都满足时，尤其有效：
- 删除旧数据。如果你使用之前的
employees表的例子，你可以简单使用ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0;删除所有在 1991 年以前停止继续在这家公司工作的员工记录。这会比使用DELETE FROM employees WHERE YEAR(separated) <= 1990;执行快得多。 - 使用包含时间或者日期的列，或者是其它按序生成的数据。
- 频繁查询分区使用的列。例如执行这样的查询
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE separated BETWEEN '2000-01-01' AND '2000-12-31' GROUP BY store_id;时，TiDB 可以迅速确定，只需要扫描p2分区的数据，因为其它的分区不满足where条件。
Range COLUMNS 分区
Range COLUMNS 分区是 Range 分区的一种变体。你可以使用一个或者多个列作为分区键，分区列的数据类型可以是整数 (integer)、字符串（CHAR/VARCHAR），DATE 和 DATETIME。不支持使用任何表达式。
和 Range 分区一样，Range COLUMNS 分区同样需要分区的范围是严格递增的。不支持下面示例中的分区定义：
CREATE TABLE t(
a int,
b datetime,
c varchar(8)
) PARTITION BY RANGE COLUMNS(`c`,`b`)
(PARTITION `p20240520A` VALUES LESS THAN ('A','2024-05-20 00:00:00'),
PARTITION `p20240520Z` VALUES LESS THAN ('Z','2024-05-20 00:00:00'),
PARTITION `p20240521A` VALUES LESS THAN ('A','2024-05-21 00:00:00'));
Error 1493 (HY000): VALUES LESS THAN value must be strictly increasing for each partition
假设你想要按名字进行分区，并且能够轻松地删除旧的无效数据，那么你可以创建一个表格，如下所示：
CREATE TABLE t (
valid_until datetime,
name varchar(255) CHARACTER SET ascii,
notes text
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS(name, valid_until)
(PARTITION `p2022-g` VALUES LESS THAN ('G','2023-01-01 00:00:00'),
PARTITION `p2023-g` VALUES LESS THAN ('G','2024-01-01 00:00:00'),
PARTITION `p2022-m` VALUES LESS THAN ('M','2023-01-01 00:00:00'),
PARTITION `p2023-m` VALUES LESS THAN ('M','2024-01-01 00:00:00'),
PARTITION `p2022-s` VALUES LESS THAN ('S','2023-01-01 00:00:00'),
PARTITION `p2023-s` VALUES LESS THAN ('S','2024-01-01 00:00:00'))
该语句将按名字和年份的范围 [ ('', ''), ('G', '2023-01-01 00:00:00') )，[ ('G', '2023-01-01 00:00:00'), ('G', '2024-01-01 00:00:00') )，[ ('G', '2024-01-01 00:00:00'), ('M', '2023-01-01 00:00:00') )，[ ('M', '2023-01-01 00:00:00'), ('M', '2024-01-01 00:00:00') )，[ ('M', '2024-01-01 00:00:00'), ('S', '2023-01-01 00:00:00') )，[ ('S', '2023-01-01 00:00:00'), ('S', '2024-01-01 00:00:00') ) 进行分区，删除无效数据，同时仍然可以在 name 和 valid_until 列上进行分区裁剪。其中，[,) 是一个左闭右开区间，比如 [ ('G', '2023-01-01 00:00:00'), ('G', '2024-01-01 00:00:00') )，表示 name 为 'G' ，年份包含 2023-01-01 00:00:00 并大于 2023-01-01 00:00:00 但小于 2024-01-01 00:00:00 的数据，其中不包含 (G, 2024-01-01 00:00:00)。
Range INTERVAL 分区
TiDB v6.3.0 新增了 Range INTERVAL 分区特性，作为语法糖（syntactic sugar）引入。Range INTERVAL 分区是对 Range 分区的扩展。你可以使用特定的间隔（interval）轻松创建分区。
其语法如下：
PARTITION BY RANGE [COLUMNS] (<partitioning expression>)
INTERVAL (<interval expression>)
FIRST PARTITION LESS THAN (<expression>)
LAST PARTITION LESS THAN (<expression>)
[NULL PARTITION]
[MAXVALUE PARTITION]
示例：
CREATE TABLE employees (
id int unsigned NOT NULL,
fname varchar(30),
lname varchar(30),
hired date NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated date DEFAULT '9999-12-31',
job_code int,
store_id int NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (id)
INTERVAL (100) FIRST PARTITION LESS THAN (100) LAST PARTITION LESS THAN (10000) MAXVALUE PARTITION
该示例创建的表与如下 SQL 语句相同：
CREATE TABLE `employees` (
`id` int unsigned NOT NULL,
`fname` varchar(30) DEFAULT NULL,
`lname` varchar(30) DEFAULT NULL,
`hired` date NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
`separated` date DEFAULT '9999-12-31',
`job_code` int DEFAULT NULL,
`store_id` int NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (`id`)
(PARTITION `P_LT_100` VALUES LESS THAN (100),
PARTITION `P_LT_200` VALUES LESS THAN (200),
...
PARTITION `P_LT_9900` VALUES LESS THAN (9900),
PARTITION `P_LT_10000` VALUES LESS THAN (10000),
PARTITION `P_MAXVALUE` VALUES LESS THAN (MAXVALUE))
Range INTERVAL 还可以配合 Range COLUMNS 分区一起使用。如下面的示例：
CREATE TABLE monthly_report_status (
report_id int NOT NULL,
report_status varchar(20) NOT NULL,
report_date date NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS (report_date)
INTERVAL (1 MONTH) FIRST PARTITION LESS THAN ('2000-01-01') LAST PARTITION LESS THAN ('2025-01-01')
该示例创建的表与如下 SQL 语句相同：
CREATE TABLE `monthly_report_status` (
`report_id` int(11) NOT NULL,
`report_status` varchar(20) NOT NULL,
`report_date` date NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
PARTITION BY RANGE COLUMNS(`report_date`)
(PARTITION `P_LT_2000-01-01` VALUES LESS THAN ('2000-01-01'),
PARTITION `P_LT_2000-02-01` VALUES LESS THAN ('2000-02-01'),
...
PARTITION `P_LT_2024-11-01` VALUES LESS THAN ('2024-11-01'),
PARTITION `P_LT_2024-12-01` VALUES LESS THAN ('2024-12-01'),
PARTITION `P_LT_2025-01-01` VALUES LESS THAN ('2025-01-01'))
可选参数 NULL PARTITION 会创建一个分区，其中分区表达式推导出的值为 NULL 的数据会放到该分区。在分区表达式中，NULL 会被认为是小于任何其他值。参见分区对 NULL 值的处理。
可选参数 MAXVALUE PARTITION 会创建一个最后的分区，其值为 PARTITION P_MAXVALUE VALUES LESS THAN (MAXVALUE)。
ALTER INTERVAL 分区
INTERVAL 分区还增加了添加和删除分区的更加简单易用的语法。
下面的语句会变更第一个分区，该语句会删除所有小于给定表达式的分区，使匹配的分区成为新的第一个分区。它不会影响 NULL PARTITION。
ALTER TABLE table_name FIRST PARTITION LESS THAN (<expression>)
下面的语句会变更最后一个分区，该语句会添加新的分区，分区范围扩大到给定的表达式的值。如果存在 MAXVALUE PARTITION，则该语句不会生效，因为它需要数据重组。
ALTER TABLE table_name LAST PARTITION LESS THAN (<expression>)
INTERVAL 分区相关细节和限制
- INTERVAL 分区特性仅涉及
CREATE/ALTER TABLE语法。元数据保持不变，因此使用该新语法创建或变更的表仍然兼容 MySQL。 - 为保持兼容 MySQL，
SHOW CREATE TABLE的输出格式保持不变。 - 遵循 INTERVAL 的存量表可以使用新的
ALTER语法。不需要使用INTERVAL语法重新创建这些表。 - 如需使用
INTERVAL语法进行RANGE COLUMNS分区，只能指定一个列为分区键，且该列的类型为整数 (INTEGER) 、日期 (DATE) 或日期时间 (DATETIME) 。
List 分区
在创建 List 分区表之前，请确保以下系统变量为其默认值 ON：
List 分区和 Range 分区有很多相似的地方。不同之处主要在于 List 分区中，对于表的每个分区中包含的所有行，按分区表达式计算的值属于给定的数据集合。每个分区定义的数据集合有任意个值，但不能有重复的值，可通过 PARTITION ... VALUES IN (...) 子句对值进行定义。
假设你要创建一张人事记录表，示例如下：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
store_id INT
);
假如一共有 20 个商店分布在 4 个地区，如下表所示：
| Region | Store ID Numbers |
| ------- | -------------------- |
| North | 1, 2, 3, 4, 5 |
| East | 6, 7, 8, 9, 10 |
| West | 11, 12, 13, 14, 15 |
| Central | 16, 17, 18, 19, 20 |
如果想把同一个地区商店员工的人事数据都存储在同一个分区中，你可以根据 store_id 来创建 List 分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
store_id INT
)
PARTITION BY LIST (store_id) (
PARTITION pNorth VALUES IN (1, 2, 3, 4, 5),
PARTITION pEast VALUES IN (6, 7, 8, 9, 10),
PARTITION pWest VALUES IN (11, 12, 13, 14, 15),
PARTITION pCentral VALUES IN (16, 17, 18, 19, 20)
);
这样就能方便地在表中添加或删除与特定区域相关的记录。例如，假设东部地区 (East) 所有的商店都卖给了另一家公司，所有该地区商店员工相关的行数据都可以通过 ALTER TABLE employees TRUNCATE PARTITION pEast 删除，这比等效的 DELETE 语句 DELETE FROM employees WHERE store_id IN (6, 7, 8, 9, 10) 执行起来更加高效。
使用 ALTER TABLE employees DROP PARTITION pEast 也能删除所有这些行，但同时也会从表的定义中删除分区 pEast。那样你还需要使用 ALTER TABLE ... ADD PARTITION 语句来还原表的原始分区方案。
默认的 List 分区
从 v7.3.0 版本开始，你可以为 List 或者 List COLUMNS 分区表添加默认的 List 分区。默认的 List 分区作为一个后备分区，可以存储那些不匹配任何分区数据集合的行。
以下面的 List 分区表为例：
CREATE TABLE t (
a INT,
b INT
)
PARTITION BY LIST (a) (
PARTITION p0 VALUES IN (1, 2, 3),
PARTITION p1 VALUES IN (4, 5, 6)
);
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
通过以下语句，你可以在该表中添加一个名为 pDef 的默认 List 分区：
ALTER TABLE t ADD PARTITION (PARTITION pDef DEFAULT);
或者
ALTER TABLE t ADD PARTITION (PARTITION pDef VALUES IN (DEFAULT));
此时，如果新插入该表中的值不匹配任何分区的数据集合，对应的数据会自动写入默认分区。
INSERT INTO t VALUES (7, 7);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
你也可以在创建 List 或 List COLUMNS 分区表时添加默认分区。例如：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
store_id INT
)
PARTITION BY LIST (store_id) (
PARTITION pNorth VALUES IN (1, 2, 3, 4, 5),
PARTITION pEast VALUES IN (6, 7, 8, 9, 10),
PARTITION pWest VALUES IN (11, 12, 13, 14, 15),
PARTITION pCentral VALUES IN (16, 17, 18, 19, 20),
PARTITION pDefault DEFAULT
);
对于不包含默认分区的 List 或 List COLUMNS 分区表，INSERT 语句要插入的值需要匹配该表 PARTITION ... VALUES IN (...) 子句中定义的数据集合。如果要插入的值不匹配任何分区的数据集合，该语句将执行失败并报错，如下例所示：
CREATE TABLE t (
a INT,
b INT
)
PARTITION BY LIST (a) (
PARTITION p0 VALUES IN (1, 2, 3),
PARTITION p1 VALUES IN (4, 5, 6)
);
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
INSERT INTO t VALUES (7, 7);
ERROR 1525 (HY000): Table has no partition for value 7
要忽略以上错误，可以在 INSERT 语句中添加 IGNORE 关键字。添加该关键字后，INSERT 语句只会插入那些匹配分区数据集合的行，不会插入不匹配的行，并且不会报错：
test> TRUNCATE t;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
test> INSERT IGNORE INTO t VALUES (1, 1), (7, 7), (8, 8), (3, 3), (5, 5);
Query OK, 3 rows affected, 2 warnings (0.01 sec)
Records: 5 Duplicates: 2 Warnings: 2
test> select * from t;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 5 | 5 |
| 1 | 1 |
| 3 | 3 |
+------+------+
3 rows in set (0.01 sec)
List COLUMNS 分区
List COLUMNS 分区是 List 分区的一种变体，可以将多个列用作分区键，并且可以将整数类型以外的数据类型的列用作分区列。你还可以使用字符串类型、DATE 和 DATETIME 类型的列。
假设商店员工分别来自以下 12 个城市，想要根据相关规定分成 4 个区域，如下表所示：
| Region | Cities |
| :----- | ------------------------------ |
| 1 | LosAngeles,Seattle, Houston |
| 2 | Chicago, Columbus, Boston |
| 3 | NewYork, LongIsland, Baltimore |
| 4 | Atlanta, Raleigh, Cincinnati |
使用列表列分区，你可以为员工数据创建一张表，将每行数据存储在员工所在城市对应的分区中，如下所示：
CREATE TABLE employees_1 (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT,
city VARCHAR(15)
)
PARTITION BY LIST COLUMNS(city) (
PARTITION pRegion_1 VALUES IN('LosAngeles', 'Seattle', 'Houston'),
PARTITION pRegion_2 VALUES IN('Chicago', 'Columbus', 'Boston'),
PARTITION pRegion_3 VALUES IN('NewYork', 'LongIsland', 'Baltimore'),
PARTITION pRegion_4 VALUES IN('Atlanta', 'Raleigh', 'Cincinnati')
);
与 List 分区不同的是，你不需要在 COLUMNS() 子句中使用表达式来将列值转换为整数。
List COLUMNS 分区也可以使用 DATE 和 DATETIME 类型的列进行分区，如以下示例中所示，该示例使用与先前的 employees_1 表相同的名称和列，但根据 hired 列采用 List COLUMNS 分区：
CREATE TABLE employees_2 (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT,
city VARCHAR(15)
)
PARTITION BY LIST COLUMNS(hired) (
PARTITION pWeek_1 VALUES IN('2020-02-01', '2020-02-02', '2020-02-03',
'2020-02-04', '2020-02-05', '2020-02-06', '2020-02-07'),
PARTITION pWeek_2 VALUES IN('2020-02-08', '2020-02-09', '2020-02-10',
'2020-02-11', '2020-02-12', '2020-02-13', '2020-02-14'),
PARTITION pWeek_3 VALUES IN('2020-02-15', '2020-02-16', '2020-02-17',
'2020-02-18', '2020-02-19', '2020-02-20', '2020-02-21'),
PARTITION pWeek_4 VALUES IN('2020-02-22', '2020-02-23', '2020-02-24',
'2020-02-25', '2020-02-26', '2020-02-27', '2020-02-28')
);
另外，你也可以在 COLUMNS() 子句中添加多个列，例如：
CREATE TABLE t (
id int,
name varchar(10)
)
PARTITION BY LIST COLUMNS(id,name) (
partition p0 values IN ((1,'a'),(2,'b')),
partition p1 values IN ((3,'c'),(4,'d')),
partition p3 values IN ((5,'e'),(null,null))
);
Hash 分区
Hash 分区主要用于保证数据均匀地分散到一定数量的分区里面。在 Range 分区中你必须为每个分区指定值的范围；在 Hash 分区中，你只需要指定分区的数量。
创建 Hash 分区表时，需要在 CREATE TABLE 后面添加 PARTITION BY HASH (expr)，其中 expr 是一个返回整数的表达式。当这一列的类型是整数类型时，它可以是一个列名。此外，你很可能还需要加上 PARTITIONS num，其中 num 是一个正整数，表示将表划分多少分区。
下面的语句将创建一个 Hash 分区表，按 store_id 分成 4 个分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY HASH(store_id)
PARTITIONS 4;
如果不指定 PARTITIONS num，默认的分区数量为 1。
你也可以使用一个返回整数的 SQL 表达式。例如，你可以按入职年份分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY HASH( YEAR(hired) )
PARTITIONS 4;
最高效的 Hash 函数是作用在单列上，并且函数的单调性是跟列的值是一样递增或者递减的。
例如，date_col 是类型为 DATE 的列，表达式 TO_DAYS(date_col) 的值是直接随 date_col 的值变化的。YEAR(date_col) 跟 TO_DAYS(date_col) 就不太一样，因为不是每次 date_col 变化时 YEAR(date_col) 都会得到不同的值。
作为对比，假设我们有一个类型是 INT 的 int_col 的列。考虑一下表达式 POW(5-int_col,3) + 6，这并不是一个比较好的 Hash 函数，因为随着 int_col 的值的变化，表达式的结果不会成比例地变化。改变 int_col 的值会使表达式的结果的值变化巨大。例如，int_col 从 5 变到 6 表达式的结果变化是 -1，但是从 6 变到 7 的时候表达式的值的变化是 -7。
总而言之，表达式越接近 y = cx 的形式，它越是适合作为 Hash 函数。因为表达式越是非线性的，在各个分区上面的数据的分布越是倾向于不均匀。
理论上，Hash 分区也是可以做分区裁剪的。而实际上对于多列的情况，实现很难并且计算很耗时。因此，不推荐 Hash 分区在表达式中涉及多列。
使用 PARTITIION BY HASH 的时候，TiDB 通过表达式的结果做“取余”运算，决定数据落在哪个分区。换句话说，如果分区表达式是 expr，分区数是 num，则由 MOD(expr, num) 决定存储的分区。假设 t1 定义如下：
CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE)
PARTITION BY HASH( YEAR(col3) )
PARTITIONS 4;
向 t1 插入一行数据，其中 col3 列的值是 '2005-09-15'，这条数据会被插入到分区 1 中：
MOD(YEAR('2005-09-01'),4)
= MOD(2005,4)
= 1
Key 分区
TiDB 从 v7.0.0 开始支持 Key 分区。在 v7.0.0 之前的版本中，创建 Key 分区表时，TiDB 会将其创建为非分区表并给出告警。
Key 分区与 Hash 分区都可以保证将数据均匀地分散到一定数量的分区里面，区别是 Hash 分区只能根据一个指定的整数表达式或字段进行分区，而 Key 分区可以根据字段列表进行分区，且 Key 分区的分区字段不局限于整数类型。TiDB Key 分区表的 Hash 算法与 MySQL 不一样，因此表的数据分布也不一样。
创建 Key 分区表时，你需要在 CREATE TABLE 后面添加 PARTITION BY KEY (columnList)，其中 columnList 是字段列表，可以包含一个或多个字段。每个字段的类型可以是除 BLOB、JSON、GEOMETRY 之外的任意类型（请注意 TiDB 不支持 GEOMETRY 类型）。此外，你很可能还需要加上 PARTITIONS num，其中 num 是一个正整数，表示将表划分多少个分区；或者加上分区名的定义，例如，加上 (PARTITION p0, PARTITION p1) 代表将表划分为两个分区，分区名为 p0 和 p1。
下面的语句将创建一个 Key 分区表，按 store_id 分成 4 个分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY KEY(store_id)
PARTITIONS 4;
如果不指定 PARTITIONS num，默认的分区数量为 1。
你也可以根据 VARCHAR 等非整数字段创建 Key 分区表。下面的语句按 fname 将表分成 4 个分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY KEY(fname)
PARTITIONS 4;
你还可以根据多列字段创建 Key 分区表。下面的语句按 fname、store_id 将表分成 4 个分区：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY KEY(fname, store_id)
PARTITIONS 4;
和 MySQL 一样，TiDB 支持分区字段列表 PARTITION BY KEY 为空的 Key 分区表。下面的语句将创建一个以主键 id 为分区键的分区表：
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id INT
)
PARTITION BY KEY()
PARTITIONS 4;
如果表中不存在主键但有唯一键时，使用唯一键作为分区键：
CREATE TABLE k1 (
id INT NOT NULL,
name VARCHAR(20),
UNIQUE KEY (id)
)
PARTITION BY KEY()
PARTITIONS 2;
但是，如果唯一键列未被定义为 NOT NULL，上述语句将失败。
TiDB 对 Linear Hash 分区的处理
在 v6.4.0 之前，如果在 TiDB 上执行 MySQL Linear Hash 分区 的 DDL 语句，TiDB 只能创建非分区表。在这种情况下，如果你仍然想要在 TiDB 中创建分区表，你需要修改这些 DDL 语句。
从 v6.4.0 起，TiDB 支持解析 MySQL 的 PARTITION BY LINEAR HASH 语法，但会忽略其中的 LINEAR 关键字。你可以直接在 TiDB 中执行现有的 MySQL Linear Hash 分区的 SQL 语句，而无需修改。
对于 MySQL Linear Hash 分区的
CREATE语句，TiDB 将创建一个常规的非线性 Hash 分区表（注意 TiDB 内部实际不存在 Linear Hash 分区表）。如果分区数是 2 的幂，该分区表中行的分布情况与 MySQL 相同。如果分区数不是 2 的幂，该分区表中行的分布情况与 MySQL 会有所差异。这是因为 TiDB 中非线性分区表使用简单的“分区模数”，而线性分区表使用“模数的下一个 2 次方并会折叠分区数和下一个 2 次方之间的值”。详情请见 #38450。对于 MySQL Linear Hash 分区的其他 SQL 语句，TiDB 将正常返回对应的 Hash 分区的查询结果。但当分区数不是 2 的幂（意味着分区表中行的分布情况与 MySQL 不同）时，分区选择、
TRUNCATE PARTITION、EXCHANGE PARTITION返回的结果将和 MySQL 有所差异。
TiDB 对 Linear Key 分区的处理
TiDB 从 v7.0.0 开始支持 Key 分区，并支持解析 MySQL 的 PARTITION BY LINEAR KEY 语法，但会忽略其中的 LINEAR 关键字，只采用非线性 Hash 算法。
在 v7.0.0 之前的版本中，创建 Key 分区表时，TiDB 会将其创建为非分区表并给出告警。
分区对 NULL 值的处理
TiDB 允许计算结果为 NULL 的分区表达式。注意，NULL 不是一个整数类型，NULL 小于所有的整数类型值，正如 ORDER BY 的规则一样。
Range 分区对 NULL 的处理
如果插入一行到 Range 分区表，它的分区列的计算结果是 NULL，那么这一行会被插入到最小的那个分区。
CREATE TABLE t1 (
c1 INT,
c2 VARCHAR(20)
)
PARTITION BY RANGE(c1) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (0),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (10),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)
select * from t1 partition(p0);
+------|--------+
| c1 | c2 |
+------|--------+
| NULL | mothra |
+------|--------+
1 row in set (0.00 sec)
select * from t1 partition(p1);
Empty set (0.00 sec)
select * from t1 partition(p2);
Empty set (0.00 sec)
删除 p0 后验证：
alter table t1 drop partition p0;
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)
select * from t1;
Empty set (0.00 sec)
Hash 分区对 NULL 的处理
在 Hash 分区中 NULL 值的处理有所不同，如果分区表达式的计算结果为 NULL，它会被当作 0 值处理。
CREATE TABLE th (
c1 INT,
c2 VARCHAR(20)
)
PARTITION BY HASH(c1)
PARTITIONS 2;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
INSERT INTO th VALUES (NULL, 'mothra'), (0, 'gigan');
Query OK, 2 rows affected (0.04 sec)
select * from th partition (p0);
+------|--------+
| c1 | c2 |
+------|--------+
| NULL | mothra |
| 0 | gigan |
+------|--------+
2 rows in set (0.00 sec)
select * from th partition (p1);
Empty set (0.00 sec)
可以看到，插入的记录 (NULL, 'mothra') 跟 (0, 'gigan') 落在了同一个分区。
Key 分区对 NULL 的处理
在 Key 分区中 NULL 值的处理与 Hash 分区一致：如果分区字段的值为 NULL，它会被当作 0 值处理。
分区管理
对于 RANGE、RANGE COLUMNS、LIST、LIST COLUMNS 分区表，你可以进行以下分区管理操作：
- 使用
ALTER TABLE <表名> ADD PARTITION (<分区说明>)语句添加分区。 - 使用
ALTER TABLE <表名> DROP PARTITION <分区列表>删除分区。 - 使用
ALTER TABLE <表名> TRUNCATE PARTITION <分区列表>语句清空分区里的数据。TRUNCATE PARTITION的逻辑与TRUNCATE TABLE相似，但它的操作对象为分区。 - 使用
ALTER TABLE <表名> REORGANIZE PARTITION <分区列表> INTO (<新的分区说明>)语句对分区进行合并、拆分、或者其他修改。
对于 HASH 和 KEY 分区表，你可以进行以下分区管理操作：
- 使用
ALTER TABLE <table name> COALESCE PARTITION <要减少的分区数量>语句减少分区数量。此操作会重组分区，将所有数据按照新的分区个数复制到对应的分区。 - 使用
ALTER TABLE <table name> ADD PARTITION <要增加的分区数量 | (新的分区说明)>语句增加分区的数量。此操作会重组分区，将所有数据按照新的分区个数复制到对应的分区。 - 使用
ALTER TABLE <table name> TRUNCATE PARTITION <分区列表>语句清空分区里的数据。TRUNCATE PARTITION的逻辑与TRUNCATE TABLE相似，但它的操作对象为分区。
EXCHANGE PARTITION 语句用来交换分区和非分区表，类似于重命名表如 RENAME TABLE t1 TO t1_tmp, t2 TO t1, t1_tmp TO t2 的操作。
例如，ALTER TABLE partitioned_table EXCHANGE PARTITION p1 WITH TABLE non_partitioned_table 交换的是 p1 分区的 partitioned_table 表和 non_partitioned_table 表。
确保要交换入分区中的所有行与分区定义匹配；否则，交换将失败。
请注意对于以下 TiDB 专有的特性，当表结构中包含这些特性时，在 TiDB 中使用 EXCHANGE PARTITION 功能不仅需要满足 MySQL 的 EXCHANGE PARTITION 条件，还要保证这些专有特性对于分区表和非分区表的定义相同。
- Placement Rules in SQL：Placement Policy 定义相同。
- TiFlash：TiFlash Replica 数量相同。
- 聚簇索引：分区表和非分区表要么都是聚簇索引 (CLUSTERED)，要么都不是聚簇索引 (NONCLUSTERED)。
此外，EXCHANGE PARTITION 和其他组件兼容性上存在一些限制，需要保证分区表和非分区表的一致性：
- TiFlash：TiFlash Replica 定义不同时，无法执行
EXCHANGE PARTITION操作。 - TiCDC：分区表和非分区表都有主键或者唯一键时，TiCDC 同步
EXCHANGE PARTITION操作；反之 TiCDC 将不会同步。 - TiDB Lightning 和 BR：使用 TiDB Lightning 导入或使用 BR 恢复的过程中，不要执行
EXCHANGE PARTITION操作。
管理 List 分区、List COLUMNS 分区、Range 分区、Range COLUMNS 分区
本小节将以如下 SQL 语句创建的分区表为例，介绍如何管理 Range 分区和 List 分区。
CREATE TABLE members (
id int,
fname varchar(255),
lname varchar(255),
dob date,
data json
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(dob)) (
PARTITION pBefore1950 VALUES LESS THAN (1950),
PARTITION p1950 VALUES LESS THAN (1960),
PARTITION p1960 VALUES LESS THAN (1970),
PARTITION p1970 VALUES LESS THAN (1980),
PARTITION p1980 VALUES LESS THAN (1990),
PARTITION p1990 VALUES LESS THAN (2000));
CREATE TABLE member_level (
id int,
level int,
achievements json
)
PARTITION BY LIST (level) (
PARTITION l1 VALUES IN (1),
PARTITION l2 VALUES IN (2),
PARTITION l3 VALUES IN (3),
PARTITION l4 VALUES IN (4),
PARTITION l5 VALUES IN (5));
删除分区
ALTER TABLE members DROP PARTITION p1990;
ALTER TABLE member_level DROP PARTITION l5;
清空分区
ALTER TABLE members TRUNCATE PARTITION p1980;
ALTER TABLE member_level TRUNCATE PARTITION l4;
添加分区
ALTER TABLE members ADD PARTITION (PARTITION `p1990to2010` VALUES LESS THAN (2010));
ALTER TABLE member_level ADD PARTITION (PARTITION l5_6 VALUES IN (5,6));
对于 Range 分区表，ADD PARTITION 只能在分区列表的最后添加新的分区。与分区列表中已有的分区相比，你需要将新分区的 VALUES LESS THAN 定义为更大的值。否则，执行该语句时将会报错。
ALTER TABLE members ADD PARTITION (PARTITION p1990 VALUES LESS THAN (2000));
ERROR 1493 (HY000): VALUES LESS THAN value must be strictly increasing for each partition
重组分区
拆分分区：
ALTER TABLE members REORGANIZE PARTITION `p1990to2010` INTO
(PARTITION p1990 VALUES LESS THAN (2000),
PARTITION p2000 VALUES LESS THAN (2010),
PARTITION p2010 VALUES LESS THAN (2020),
PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2030),
PARTITION pMax VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
ALTER TABLE member_level REORGANIZE PARTITION l5_6 INTO
(PARTITION l5 VALUES IN (5),
PARTITION l6 VALUES IN (6));
合并分区：
ALTER TABLE members REORGANIZE PARTITION pBefore1950,p1950 INTO (PARTITION pBefore1960 VALUES LESS THAN (1960));
ALTER TABLE member_level REORGANIZE PARTITION l1,l2 INTO (PARTITION l1_2 VALUES IN (1,2));
修改分区表定义：
ALTER TABLE members REORGANIZE PARTITION pBefore1960,p1960,p1970,p1980,p1990,p2000,p2010,p2020,pMax INTO
(PARTITION p1800 VALUES LESS THAN (1900),
PARTITION p1900 VALUES LESS THAN (2000),
PARTITION p2000 VALUES LESS THAN (2100));
ALTER TABLE member_level REORGANIZE PARTITION l1_2,l3,l4,l5,l6 INTO
(PARTITION lOdd VALUES IN (1,3,5),
PARTITION lEven VALUES IN (2,4,6));
在重组分区时，需要注意以下关键点：
重组分区（包括合并或拆分分区）只能修改分区定义，无法修改分区表类型。例如，无法将 List 类型修改为 Range 类型，或将 Range COLUMNS 类型修改为 Range 类型。
对于 Range 分区表，你只能对表中相邻的分区进行重组：
ALTER TABLE members REORGANIZE PARTITION p1800,p2000 INTO (PARTITION p2000 VALUES LESS THAN (2100));ERROR 8200 (HY000): Unsupported REORGANIZE PARTITION of RANGE; not adjacent partitions对于 Range 分区表，如需修改 Range 定义中的最大值，必须保证
VALUES LESS THAN中新定义的值大于现有分区中的所有值。否则，TiDB 将报错，提示现有的行值对应不到分区。INSERT INTO members VALUES (313, "John", "Doe", "2022-11-22", NULL); ALTER TABLE members REORGANIZE PARTITION p2000 INTO (PARTITION p2000 VALUES LESS THAN (2050)); -- 执行成功，因为 2050 包含了现有的所有行 ALTER TABLE members REORGANIZE PARTITION p2000 INTO (PARTITION p2000 VALUES LESS THAN (2020)); -- 执行失败，因为 2022 将对应不到分区ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value 2022对于 List 分区表，如需修改分区定义中的数据集合，必须保证新的数据集合能覆盖到该分区中现有的所有值，否则 TiDB 将报错。
INSERT INTO member_level (id, level) values (313, 6); ALTER TABLE member_level REORGANIZE PARTITION lEven INTO (PARTITION lEven VALUES IN (2,4));ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value 6分区重组后，相应分区的统计信息将会过期，并返回以下警告。此时，你可以通过 [
ANALYZE TABLE]（/sql-statements/sql-statement-analyze-table.md）语句更新统计信息。+---------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +---------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Warning | 1105 | The statistics of related partitions will be outdated after reorganizing partitions. Please use 'ANALYZE TABLE' statement if you want to update it now | +---------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
管理 Hash 分区和 Key 分区
本小节将以如下 SQL 语句创建的分区表为例，介绍如何管理 Hash 分区。对于 Key 分区，你也可以使用与 Hash 分区相同的分区管理语句。
CREATE TABLE example (
id INT PRIMARY KEY,
data VARCHAR(1024)
)
PARTITION BY HASH(id)
PARTITIONS 2;
增加分区数量
将 example 表的分区个数增加 1 个（从 2 增加到 3）：
ALTER TABLE example ADD PARTITION PARTITIONS 1;
你也可以通过添加分区定义来指定分区选项。例如，你可以通过以下语句将分区数量从 3 增加到 5，并指定新增的分区名为 pExample4 和 pExample5：
ALTER TABLE example ADD PARTITION
(PARTITION pExample4 COMMENT = 'not p3, but pExample4 instead',
PARTITION pExample5 COMMENT = 'not p4, but pExample5 instead');
减少分区数量
与 Range 和 List 分区不同，Hash 和 Key 分区不支持 DROP PARTITION，但可以使用 COALESCE PARTITION 来减少分区数量，或使用 TRUNCATE PARTITION 清空指定分区的所有数据。
将 example 表的分区个数减少 1 个（从 5 减少到 4）：
ALTER TABLE example COALESCE PARTITION 1;
为了更好地理解 example 表重组后的结构，你可以查看重新创建 example 表所使用的 SQL 语句，如下所示：
SHOW CREATE TABLE\G
*************************** 1. row ***************************
Table: example
Create Table: CREATE TABLE `example` (
`id` int(11) NOT NULL,
`data` varchar(1024) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
PARTITION BY HASH (`id`)
(PARTITION `p0`,
PARTITION `p1`,
PARTITION `p2`,
PARTITION `pExample4` COMMENT 'not p3, but pExample4 instead')
1 row in set (0.01 sec)
清空分区
清空指定分区的所有数据：
ALTER TABLE example TRUNCATE PARTITION p0;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
将分区表转换为非分区表
要将分区表转换为非分区表，你可以使用以下语句。该语句在执行时将会删除分区，复制表中的所有行，并为表在线重新创建索引。
ALTER TABLE <table_name> REMOVE PARTITIONING
例如，要将分区表 members 转换为非分区表，可以执行以下语句：
ALTER TABLE members REMOVE PARTITIONING
对现有表进行分区
要对现有的非分区表进行分区或修改现有分区表的分区类型，你可以使用以下语句。该语句在执行时，将根据新的分区定义复制表中的所有行，并在线重新创建索引：
ALTER TABLE <table_name> PARTITION BY <new partition type and definitions>
示例：
要将现有的 members 表转换为一个包含 10 个分区的 HASH 分区表，可以执行以下语句：
ALTER TABLE members PARTITION BY HASH(id) PARTITIONS 10;
要将现有的 member_level 表转换为 RANGE 分区表，可以执行以下语句：
ALTER TABLE member_level PARTITION BY RANGE(level)
(PARTITION pLow VALUES LESS THAN (1),
PARTITION pMid VALUES LESS THAN (3),
PARTITION pHigh VALUES LESS THAN (7)
PARTITION pMax VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
分区裁剪
有一个优化叫做“分区裁剪”，它基于一个非常简单的概念：不需要扫描那些匹配不上的分区。
假设创建一个分区表 t1：
CREATE TABLE t1 (
fname VARCHAR(50) NOT NULL,
lname VARCHAR(50) NOT NULL,
region_code TINYINT UNSIGNED NOT NULL,
dob DATE NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE( region_code ) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (64),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (128),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (192),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
如果你想获得这个 select 语句的结果：
SELECT fname, lname, region_code, dob
FROM t1
WHERE region_code > 125 AND region_code < 130;
很显然，结果必然是在分区 p1 或者 p2 里面，也就是说，我们只需要在 p1 和 p2 里面去搜索匹配的行。去掉不必要的分区就是所谓的裁剪。优化器如果能裁剪掉一部分的分区，则执行会快于处理整个不做分区的表的相同查询。
优化器可以通过 where 条件裁剪的两个场景：
- partition_column = constant
- partition_column IN (constant1, constant2, ..., constantN)
分区裁剪暂不支持 LIKE 语句。
分区裁剪生效的场景
分区裁剪需要使用分区表上面的查询条件，所以根据优化器的优化规则，如果查询条件不能下推到分区表，则相应的查询语句无法执行分区裁剪。
例如：
create table t1 (x int) partition by range (x) ( partition p0 values less than (5), partition p1 values less than (10)); create table t2 (x int);explain select * from t1 left join t2 on t1.x = t2.x where t2.x > 5;在这个查询中，外连接可以简化成内连接，然后由
t1.x = t2.x和t2.x > 5可以推出条件t1.x > 5，于是可以分区裁剪并且只使用p1分区。explain select * from t1 left join t2 on t1.x = t2.x and t2.x > 5;这个查询中的
t2.x > 5条件不能下推到t1分区表上面，因此t1无法分区裁剪。由于分区裁剪的规则优化是在查询计划的生成阶段，对于执行阶段才能获取到过滤条件的场景，无法利用分区裁剪的优化。
例如：
create table t1 (x int) partition by range (x) ( partition p0 values less than (5), partition p1 values less than (10));explain select * from t2 where x < (select * from t1 where t2.x < t1.x and t2.x < 2);这个查询每从
t2读取一行，都会去分区表t1上进行查询，理论上这时会满足t1.x > val的过滤条件，但实际上由于分区裁剪只作用于查询计划生成阶段，而不是执行阶段，因而不会做裁剪。由于当前实现中的一处限制，对于查询条件无法下推到 TiKV 的表达式，不支持分区裁剪。
对于一个函数表达式
fn(col)，如果 TiKV 支持这个函数fn，则在查询优化做谓词下推的时候，fn(col)会被推到叶子节点（也就是分区），因而能够执行分区裁剪。如果 TiKV 不支持
fn，则优化阶段不会把fn(col)推到叶子节点，而是在叶子上面连接一个 Selection 节点，分区裁剪的实现没有处理这种父节点的 Selection 中的条件，因此对不能下推到 TiKV 的表达式不支持分区裁剪。对于 Hash 和 Key 分区类型，只有等值比较的查询条件能够支持分区裁剪。
对于 Range 分区类型，分区表达式必须是
col或者fn(col)的简单形式，查询条件是>、<、=、>=、<=时才能支持分区裁剪。如果分区表达式是fn(col)形式，还要求fn必须是单调函数，才有可能分区裁剪。这里单调函数是指某个函数
fn满足条件：对于任意xy，如果x > y，则fn(x) > fn(y)。这种是严格递增的单调函数，非严格递增的单调函数也可以符合分区裁剪要求，只要函数
fn满足：对于任意xy，如果x > y，则fn(x) >= fn(y)。理论上所有满足单调条件（严格或者非严格）的函数都是可以支持分区裁剪。实际上，目前 TiDB 已经支持的单调函数只有：
例如，分区表达式是简单列的情况：
create table t (id int) partition by range (id) ( partition p0 values less than (5), partition p1 values less than (10)); select * from t where id > 6;分区表达式是
fn(col)的形式，fn是我们支持的单调函数to_days：create table t (dt datetime) partition by range (to_days(id)) ( partition p0 values less than (to_days('2020-04-01')), partition p1 values less than (to_days('2020-05-01'))); select * from t where dt > '2020-04-18';有一处例外是
floor(unix_timestamp(ts))作为分区表达式，TiDB 针对这个场景做了特殊处理，可以支持分区裁剪。create table t (ts timestamp(3) not null default current_timestamp(3)) partition by range (floor(unix_timestamp(ts))) ( partition p0 values less than (unix_timestamp('2020-04-01 00:00:00')), partition p1 values less than (unix_timestamp('2020-05-01 00:00:00'))); select * from t where ts > '2020-04-18 02:00:42.123';
分区选择
SELECT 语句中支持分区选择。实现通过使用一个 PARTITION 选项实现。
SET @@sql_mode = '';
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
fname VARCHAR(25) NOT NULL,
lname VARCHAR(25) NOT NULL,
store_id INT NOT NULL,
department_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE(id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (5),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (10),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (15),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
INSERT INTO employees VALUES
('', 'Bob', 'Taylor', 3, 2), ('', 'Frank', 'Williams', 1, 2),
('', 'Ellen', 'Johnson', 3, 4), ('', 'Jim', 'Smith', 2, 4),
('', 'Mary', 'Jones', 1, 1), ('', 'Linda', 'Black', 2, 3),
('', 'Ed', 'Jones', 2, 1), ('', 'June', 'Wilson', 3, 1),
('', 'Andy', 'Smith', 1, 3), ('', 'Lou', 'Waters', 2, 4),
('', 'Jill', 'Stone', 1, 4), ('', 'Roger', 'White', 3, 2),
('', 'Howard', 'Andrews', 1, 2), ('', 'Fred', 'Goldberg', 3, 3),
('', 'Barbara', 'Brown', 2, 3), ('', 'Alice', 'Rogers', 2, 2),
('', 'Mark', 'Morgan', 3, 3), ('', 'Karen', 'Cole', 3, 2);
你可以查看存储在分区 p1 中的行：
SELECT * FROM employees PARTITION (p1);
+----|-------|--------|----------|---------------+
| id | fname | lname | store_id | department_id |
+----|-------|--------|----------|---------------+
| 5 | Mary | Jones | 1 | 1 |
| 6 | Linda | Black | 2 | 3 |
| 7 | Ed | Jones | 2 | 1 |
| 8 | June | Wilson | 3 | 1 |
| 9 | Andy | Smith | 1 | 3 |
+----|-------|--------|----------|---------------+
5 rows in set (0.00 sec)
如果希望获得多个分区中的行，可以提供分区名的列表，用逗号隔开。例如，SELECT * FROM employees PARTITION (p1, p2) 返回分区 p1 和 p2 的所有行。
使用分区选择时，仍然可以使用 where 条件，以及 ORDER BY 和 LIMIT 等选项。使用 HAVING 和 GROUP BY 等聚合选项也是支持的。
SELECT * FROM employees PARTITION (p0, p2)
WHERE lname LIKE 'S%';
+----|-------|-------|----------|---------------+
| id | fname | lname | store_id | department_id |
+----|-------|-------|----------|---------------+
| 4 | Jim | Smith | 2 | 4 |
| 11 | Jill | Stone | 1 | 4 |
+----|-------|-------|----------|---------------+
2 rows in set (0.00 sec)
SELECT id, CONCAT(fname, ' ', lname) AS name
FROM employees PARTITION (p0) ORDER BY lname;
+----|----------------+
| id | name |
+----|----------------+
| 3 | Ellen Johnson |
| 4 | Jim Smith |
| 1 | Bob Taylor |
| 2 | Frank Williams |
+----|----------------+
4 rows in set (0.06 sec)
SELECT store_id, COUNT(department_id) AS c
FROM employees PARTITION (p1,p2,p3)
GROUP BY store_id HAVING c > 4;
+---|----------+
| c | store_id |
+---|----------+
| 5 | 2 |
| 5 | 3 |
+---|----------+
2 rows in set (0.00 sec)
分支选择支持所有类型的分区表，无论是 Range 分区或是 Hash 分区等。对于 Hash 分区，如果没有指定分区名，会自动使用 p0、p1、p2、……、或 pN-1 作为分区名。
在 INSERT ... SELECT 的 SELECT 中也是可以使用分区选择的。
分区的约束和限制
本节介绍当前 TiDB 分区表的一些约束和限制。
- 不支持使用
ALTER TABLE ... CHANGE COLUMN语句更改分区表的列类型。 - 不支持使用
ALTER TABLE ... CACHE语句将分区表设为缓存表。 - 与 TiDB 的临时表功能不兼容。
- 不支持在分区表上创建外键。
ORDER_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...])Hint 对分区表及其相关索引不生效，因为分区表上的索引不支持按顺序读取。
分区键，主键和唯一键
本节讨论分区键，主键和唯一键之间的关系。一句话总结它们之间的关系要满足的规则：分区表的每个唯一键，必须包含分区表达式中用到的所有列。
这里所指的唯一也包含了主键，因为根据主键的定义，主键必须是唯一的。例如，下面这些建表语句就是无效的：
CREATE TABLE t1 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
UNIQUE KEY (col1, col2)
)
PARTITION BY HASH(col3)
PARTITIONS 4;
CREATE TABLE t2 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
UNIQUE KEY (col1),
UNIQUE KEY (col3)
)
PARTITION BY HASH(col1 + col3)
PARTITIONS 4;
它们都是有唯一键但没有包含所有分区键的。
下面是一些合法的语句的例子：
CREATE TABLE t1 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
UNIQUE KEY (col1, col2, col3)
)
PARTITION BY HASH(col3)
PARTITIONS 4;
CREATE TABLE t2 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
UNIQUE KEY (col1, col3)
)
PARTITION BY HASH(col1 + col3)
PARTITIONS 4;
下例中会产生一个报错：
CREATE TABLE t3 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
UNIQUE KEY (col1, col2),
UNIQUE KEY (col3)
)
PARTITION BY HASH(col1 + col3)
PARTITIONS 4;
ERROR 1491 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function
原因是 col1 和 col3 出现在分区键中，但是几个唯一键定义并没有完全包含它们，做如下修改后语句即为合法：
CREATE TABLE t3 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
UNIQUE KEY (col1, col2, col3),
UNIQUE KEY (col1, col3)
)
PARTITION BY HASH(col1 + col3)
PARTITIONS 4;
下面这个表就没法做分区了，因为无论如何都不可能找到满足条件的分区键：
CREATE TABLE t4 (
col1 INT NOT NULL,
col2 INT NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
UNIQUE KEY (col1, col3),
UNIQUE KEY (col2, col4)
);
根据定义，主键也是唯一键，下面两个建表语句是无效的：
CREATE TABLE t5 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(col1, col2)
)
PARTITION BY HASH(col3)
PARTITIONS 4;
CREATE TABLE t6 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(col1, col3),
UNIQUE KEY(col2)
)
PARTITION BY HASH( YEAR(col2) )
PARTITIONS 4;
以上两个例子中，主键都没有包含分区表达式中的全部的列，在主键中补充缺失列后语句即为合法：
CREATE TABLE t5 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(col1, col2, col3)
)
PARTITION BY HASH(col3)
PARTITIONS 4;
CREATE TABLE t6 (
col1 INT NOT NULL,
col2 DATE NOT NULL,
col3 INT NOT NULL,
col4 INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(col1, col2, col3),
UNIQUE KEY(col2)
)
PARTITION BY HASH( YEAR(col2) )
PARTITIONS 4;
如果既没有主键，也没有唯一键，则不存在这个限制。
DDL 变更时，添加唯一索引也需要考虑到这个限制。比如创建了这样一个表：
CREATE TABLE t_no_pk (c1 INT, c2 INT)
PARTITION BY RANGE(c1) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (40)
);
Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)
通过 ALTER TABLE 添加非唯一索引是可以的。但是添加唯一索引时，唯一索引里面必须包含 c1 列。
使用分区表时，前缀索引是不能指定为唯一属性的：
CREATE TABLE t (a varchar(20), b blob,
UNIQUE INDEX (a(5)))
PARTITION by range columns (a) (
PARTITION p0 values less than ('aaaaa'),
PARTITION p1 values less than ('bbbbb'),
PARTITION p2 values less than ('ccccc'));
ERROR 1503 (HY000): A UNIQUE INDEX must include all columns in the table's partitioning function
关于函数的分区限制
只有以下函数可以用于分区表达式：
ABS()
CEILING()
DATEDIFF()
DAY()
DAYOFMONTH()
DAYOFWEEK()
DAYOFYEAR()
EXTRACT() (see EXTRACT() function with WEEK specifier)
FLOOR()
HOUR()
MICROSECOND()
MINUTE()
MOD()
MONTH()
QUARTER()
SECOND()
TIME_TO_SEC()
TO_DAYS()
TO_SECONDS()
UNIX_TIMESTAMP() (with TIMESTAMP columns)
WEEKDAY()
YEAR()
YEARWEEK()
兼容性
目前 TiDB 支持 Range 分区、Range Columns 分区、List 分区、List COLUMNS 分区、Hash 分区和 Key 分区，其它的 MySQL 分区类型尚不支持。
分区管理方面，只要底层实现可能会涉及数据挪动的操作，目前都暂不支持。包括且不限于：调整 Hash 分区表的分区数量，修改 Range 分区表的范围，合并分区等。
对于暂不支持的分区类型，在 TiDB 中建表时会忽略分区信息，以普通表的形式创建，并且会报 Warning。
Load Data 暂时不支持分区选择。
create table t (id int, val int) partition by hash(id) partitions 4;
普通的 Load Data 操作在 TiDB 中是支持的，如下：
load local data infile "xxx" into t ...
但 Load Data 不支持分区选择操作：
load local data infile "xxx" into t partition (p1)...
对于分区表，select * from t 的返回结果是分区之间无序的。这跟 MySQL 不同，MySQL 的返回结果是分区之间有序，分区内部无序。
create table t (id int, val int) partition by range (id) (
partition p0 values less than (3),
partition p1 values less than (7),
partition p2 values less than (11));
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
insert into t values (1, 2), (3, 4),(5, 6),(7,8),(9,10);
Query OK, 5 rows affected (0.01 sec)
Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0
TiDB 每次返回结果会不同，例如：
select * from t;
+------|------+
| id | val |
+------|------+
| 7 | 8 |
| 9 | 10 |
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |
| 5 | 6 |
+------|------+
5 rows in set (0.00 sec)
MySQL 的返回结果：
select * from t;
+------|------+
| id | val |
+------|------+
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |
| 5 | 6 |
| 7 | 8 |
| 9 | 10 |
+------|------+
5 rows in set (0.00 sec)
环境变量 tidb_enable_list_partition 可以控制是否启用分区表功能。如果该变量设置为 OFF，则建表时会忽略分区信息，以普通表的方式建表。
该变量仅作用于建表，已经建表之后再修改该变量无效。详见系统变量和语法。
动态裁剪模式
TiDB 访问分区表有两种模式，dynamic 和 static。从 v6.3.0 开始，默认使用 dynamic 模式。但是注意，dynamic 模式仅在表级别汇总统计信息（即 GlobalStats）收集完成的情况下生效。如果选择了 dynamic 但 GlobalStats 未收集完成，TiDB 会仍采用 static 模式。关于 GlobalStats 更多信息，请参考动态裁剪模式下的分区表统计信息。
set @@session.tidb_partition_prune_mode = 'dynamic'
普通查询和手动 analyze 使用的是 session 级别的 tidb_partition_prune_mode 设置，后台的 auto-analyze 使用的是 global 级别的 tidb_partition_prune_mode 设置。
静态裁剪模式下，分区表使用的是分区级别的统计信息，而动态裁剪模式下，分区表用的是表级别的汇总统计信息。
从 static 静态裁剪模式切到 dynamic 动态裁剪模式时，需要手动检查和收集统计信息。在刚切换到 dynamic 时，分区表上仍然只有分区的统计信息，需要等到全局 dynamic 动态裁剪模式开启后的下一次 auto-analyze 周期，才会更新生成汇总统计信息。
set session tidb_partition_prune_mode = 'dynamic';
show stats_meta where table_name like "t";
+---------+------------+----------------+---------------------+--------------+-----------+
| Db_name | Table_name | Partition_name | Update_time | Modify_count | Row_count |
+---------+------------+----------------+---------------------+--------------+-----------+
| test | t | p0 | 2022-05-27 20:23:34 | 1 | 2 |
| test | t | p1 | 2022-05-27 20:23:34 | 2 | 4 |
| test | t | p2 | 2022-05-27 20:23:34 | 2 | 4 |
+---------+------------+----------------+---------------------+--------------+-----------+
3 rows in set (0.01 sec)
为保证开启全局 dynamic 动态裁剪模式时，SQL 可以用上正确的统计信息，此时需要手动触发一次 analyze 来更新汇总统计信息，可以通过 analyze 表或者单个分区来更新。
analyze table t partition p1;
show stats_meta where table_name like "t";
+---------+------------+----------------+---------------------+--------------+-----------+
| Db_name | Table_name | Partition_name | Update_time | Modify_count | Row_count |
+---------+------------+----------------+---------------------+--------------+-----------+
| test | t | global | 2022-05-27 20:50:53 | 0 | 5 |
| test | t | p0 | 2022-05-27 20:23:34 | 1 | 2 |
| test | t | p1 | 2022-05-27 20:50:52 | 0 | 2 |
| test | t | p2 | 2022-05-27 20:50:08 | 0 | 2 |
+---------+------------+----------------+---------------------+--------------+-----------+
4 rows in set (0.00 sec)
若 analyze 过程中提示如下 warning，说明分区的统计信息之间存在不一致，需要重新收集分区或整个表统计信息。
| Warning | 8244 | Build table: `t` column: `a` global-level stats failed due to missing partition-level column stats, please run analyze table to refresh columns of all partitions
也可以使用脚本来统一更新所有的分区表统计信息，详见为动态裁剪模式更新所有分区表的统计信息。
表级别统计信息准备好后，即可开启全局的动态裁剪模式。全局动态裁剪模式，对全局所有的 SQL 和对后台的统计信息自动收集（即 auto analyze）起作用。
set global tidb_partition_prune_mode = dynamic
在 static 模式下，TiDB 用多个算子单独访问每个分区，然后通过 Union 将结果合并起来。下面例子进行了一个简单的读取操作，可以发现 TiDB 用 Union 合并了对应两个分区的结果：
mysql> create table t1(id int, age int, key(id)) partition by range(id) (
partition p0 values less than (100),
partition p1 values less than (200),
partition p2 values less than (300),
partition p3 values less than (400));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> explain select * from t1 where id < 150;
+------------------------------+----------+-----------+------------------------+--------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+------------------------------+----------+-----------+------------------------+--------------------------------+
| PartitionUnion_9 | 6646.67 | root | | |
| ├─TableReader_12 | 3323.33 | root | | data:Selection_11 |
| │ └─Selection_11 | 3323.33 | cop[tikv] | | lt(test.t1.id, 150) |
| │ └─TableFullScan_10 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1, partition:p0 | keep order:false, stats:pseudo |
| └─TableReader_18 | 3323.33 | root | | data:Selection_17 |
| └─Selection_17 | 3323.33 | cop[tikv] | | lt(test.t1.id, 150) |
| └─TableFullScan_16 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1, partition:p1 | keep order:false, stats:pseudo |
+------------------------------+----------+-----------+------------------------+--------------------------------+
7 rows in set (0.00 sec)
在 dynamic 模式下，每个算子都支持直接访问多个分区，所以 TiDB 不再使用 Union。
mysql> set @@session.tidb_partition_prune_mode = 'dynamic';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> explain select * from t1 where id < 150;
+-------------------------+----------+-----------+-----------------+--------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-------------------------+----------+-----------+-----------------+--------------------------------+
| TableReader_7 | 3323.33 | root | partition:p0,p1 | data:Selection_6 |
| └─Selection_6 | 3323.33 | cop[tikv] | | lt(test.t1.id, 150) |
| └─TableFullScan_5 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1 | keep order:false, stats:pseudo |
+-------------------------+----------+-----------+-----------------+--------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
从以上查询结果可知，执行计划中的 Union 消失了，分区裁剪依然生效，且执行计划只访问了 p0 和 p1 两个分区。
dynamic 模式让执行计划更简单清晰，省略 Union 操作可提高执行效率，还可避免 Union 并发管理的问题。此外 dynamic 模式下，执行计划可以使用 IndexJoin 的方式，这在 static 模式下是无法实现的。请看下面的例子：
示例一：以下示例在 static 模式下执行计划带 IndexJoin 的查询。
mysql> create table t1 (id int, age int, key(id)) partition by range(id)
(partition p0 values less than (100),
partition p1 values less than (200),
partition p2 values less than (300),
partition p3 values less than (400));
Query OK, 0 rows affected (0,08 sec)
mysql> create table t2 (id int, code int);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> set @@tidb_partition_prune_mode = 'static';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> explain select /*+ TIDB_INLJ(t1, t2) */ t1.* from t1, t2 where t2.code = 0 and t2.id = t1.id;
+--------------------------------+----------+-----------+------------------------+------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+--------------------------------+----------+-----------+------------------------+------------------------------------------------+
| HashJoin_13 | 12.49 | root | | inner join, equal:[eq(test.t1.id, test.t2.id)] |
| ├─TableReader_42(Build) | 9.99 | root | | data:Selection_41 |
| │ └─Selection_41 | 9.99 | cop[tikv] | | eq(test.t2.code, 0), not(isnull(test.t2.id)) |
| │ └─TableFullScan_40 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t2 | keep order:false, stats:pseudo |
| └─PartitionUnion_15(Probe) | 39960.00 | root | | |
| ├─TableReader_18 | 9990.00 | root | | data:Selection_17 |
| │ └─Selection_17 | 9990.00 | cop[tikv] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| │ └─TableFullScan_16 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1, partition:p0 | keep order:false, stats:pseudo |
| ├─TableReader_24 | 9990.00 | root | | data:Selection_23 |
| │ └─Selection_23 | 9990.00 | cop[tikv] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| │ └─TableFullScan_22 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1, partition:p1 | keep order:false, stats:pseudo |
| ├─TableReader_30 | 9990.00 | root | | data:Selection_29 |
| │ └─Selection_29 | 9990.00 | cop[tikv] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| │ └─TableFullScan_28 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1, partition:p2 | keep order:false, stats:pseudo |
| └─TableReader_36 | 9990.00 | root | | data:Selection_35 |
| └─Selection_35 | 9990.00 | cop[tikv] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| └─TableFullScan_34 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1, partition:p3 | keep order:false, stats:pseudo |
+--------------------------------+----------+-----------+------------------------+------------------------------------------------+
17 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings;
+---------+------+------------------------------------------------------------------------------------+
| Level | Code | Message |
+---------+------+------------------------------------------------------------------------------------+
| Warning | 1815 | Optimizer Hint /*+ INL_JOIN(t1, t2) */ or /*+ TIDB_INLJ(t1, t2) */ is inapplicable |
+---------+------+------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0,00 sec)
从以上示例一结果可知，即使使用了 TIDB_INLJ 的 hint，也无法使得带分区表的查询选上带 IndexJoin 的执行计划。
示例二：以下示例在 dynamic 模式下尝试执行计划带 IndexJoin 的查询。
mysql> set @@tidb_partition_prune_mode = 'dynamic';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> explain select /*+ TIDB_INLJ(t1, t2) */ t1.* from t1, t2 where t2.code = 0 and t2.id = t1.id;
+---------------------------------+----------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+---------------------------------+----------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IndexJoin_11 | 12.49 | root | | inner join, inner:IndexLookUp_10, outer key:test.t2.id, inner key:test.t1.id, equal cond:eq(test.t2.id, test.t1.id) |
| ├─TableReader_16(Build) | 9.99 | root | | data:Selection_15 |
| │ └─Selection_15 | 9.99 | cop[tikv] | | eq(test.t2.code, 0), not(isnull(test.t2.id)) |
| │ └─TableFullScan_14 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t2 | keep order:false, stats:pseudo |
| └─IndexLookUp_10(Probe) | 12.49 | root | partition:all | |
| ├─Selection_9(Build) | 12.49 | cop[tikv] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| │ └─IndexRangeScan_7 | 12.50 | cop[tikv] | table:t1, index:id(id) | range: decided by [eq(test.t1.id, test.t2.id)], keep order:false, stats:pseudo |
| └─TableRowIDScan_8(Probe) | 12.49 | cop[tikv] | table:t1 | keep order:false, stats:pseudo |
+---------------------------------+----------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
从示例二结果可知，开启 dynamic 模式后，带 IndexJoin 的计划在执行查询时被选上。
目前，静态裁剪模式不支持执行计划缓存，包括 Prepare 语句和非 Prepare 语句。
为动态裁剪模式更新所有分区表的统计信息
找到所有的分区表：
SELECT DISTINCT CONCAT(TABLE_SCHEMA,'.', TABLE_NAME) FROM information_schema.PARTITIONS WHERE TIDB_PARTITION_ID IS NOT NULL AND TABLE_SCHEMA NOT IN ('INFORMATION_SCHEMA', 'mysql', 'sys', 'PERFORMANCE_SCHEMA', 'METRICS_SCHEMA');+-------------------------------------+ | concat(TABLE_SCHEMA,'.',TABLE_NAME) | +-------------------------------------+ | test.t | +-------------------------------------+ 1 row in set (0.02 sec)生成所有分区表的更新统计信息的语句：
SELECT DISTINCT CONCAT('ANALYZE TABLE ',TABLE_SCHEMA,'.',TABLE_NAME,' ALL COLUMNS;') FROM information_schema.PARTITIONS WHERE TIDB_PARTITION_ID IS NOT NULL AND TABLE_SCHEMA NOT IN ('INFORMATION_SCHEMA','mysql','sys','PERFORMANCE_SCHEMA','METRICS_SCHEMA');+----------------------------------------------------------------------+ | concat('ANALYZE TABLE ',TABLE_SCHEMA,'.',TABLE_NAME,' ALL COLUMNS;') | +----------------------------------------------------------------------+ | ANALYZE TABLE test.t ALL COLUMNS; | +----------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec)可以按需将
ALL COLUMNS改为实际需要的列。将批量更新语句导出到文件：
mysql --host xxxx --port xxxx -u root -p -e "SELECT DISTINCT CONCAT('ANALYZE TABLE ',TABLE_SCHEMA,'.',TABLE_NAME,' ALL COLUMNS;') \ FROM information_schema.PARTITIONS \ WHERE TIDB_PARTITION_ID IS NOT NULL \ AND TABLE_SCHEMA NOT IN ('INFORMATION_SCHEMA','mysql','sys','PERFORMANCE_SCHEMA','METRICS_SCHEMA');" | tee gatherGlobalStats.sql执行批量更新：
在运行 source 命令之前处理 SQL 文件：
sed -i "" '1d' gatherGlobalStats.sql --- mac sed -i '1d' gatherGlobalStats.sql --- linuxSET session tidb_partition_prune_mode = dynamic; source gatherGlobalStats.sql