MySQL使用分區表的好處：
1，可以把一些歸類的數據放在一個分區中，可以減少服務器檢查數據的數量加快查詢。
2，方便維護，通過刪除分區來刪除老的數據。
3，分區數據可以被分布到不同的物理位置，可以做分布式有效利用多個硬盤驅動器。
MySQL可以建立四種分區類型的分區：
RANGE 分區：基於屬於一個給定連續區間的列值，把多行分配給分區。
· LIST 分區：類似於按RANGE分區，區別在於LIST分區是基於列值匹配一個離散值集合中的某個值來進行選擇。 www.2cto.com
· HASH分區：基於用戶定義的表達式的返回值來進行選擇的分區，該表達式使用將要插入到表中的這些行的列值進行計算。這個函數可以包含MySQL 中有效的、產生非負整數值的任何表達式。
· KEY 分區：類似於按HASH分區，區別在於KEY分區只支持計算一列或多列，且MySQL 服務器提供其自身的哈希函數。必須有一列或多列包含整數值。
一般用得多的是range分區和list分區。
RANGE分區
這裡以一個銷售的業務來做測試
銷售表有日期/商品/銷售額三個字段
測試數據從2010年1月1日至2010年9月31日
以“月”為單位進行分區
初期分區定義
首先需要查看，當前數據庫是否支持分區
mysql>SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';
+-------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
| have_partitioning | YES |
+-------------------+-------+
1 row in set (0.03 sec)
創建分區表，按照年月的方式分區。
mysql> CREATE TABLE sale_data (
-> sale_date DATETIME NOT NULL,
-> sale_item VARCHAR(2) NOT NULL ,
-> sale_money DECIMAL(10,2) NOT NULL
-> ) www.2cto.com
-> PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)*100+MONTH(sale_date)) (
-> PARTITION p201001 VALUES LESS THAN (201002),
-> PARTITION p201002 VALUES LESS THAN (201003),
-> PARTITION p201003 VALUES LESS THAN (201004),
-> PARTITION p201004 VALUES LESS THAN (201005),
-> PARTITION p201005 VALUES LESS THAN (201006),
-> PARTITION p201006 VALUES LESS THAN (201007),
-> PARTITION p201007 VALUES LESS THAN (201008),
-> PARTITION p201008 VALUES LESS THAN (201009),
-> PARTITION p201009 VALUES LESS THAN (201010),
-> PARTITION pcatchall VLAUES LESS THAN MAXVALUE
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
新增分區
mysql> ALTER TABLE sale_data
-> ADD PARTITION (PARTITION p201010 VALUES LESS THAN (201011));
Query OK, 0 rows affected (0.36 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
刪除分區
--當刪除了一個分區，也同時刪除了該分區中所有的數據。
mysql> ALTER TABLE sale_data DROP PARTITION p201010;
Query OK, 0 rows affected (0.22 sec) www.2cto.com
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
分區的合並
下面的SQL，將p201001 - p201009 合並為3個分區p2010Q1 - p2010Q3
mysql> ALTER TABLE sale_data
-> REORGANIZE PARTITION p201001,p201002,p201003,
-> p201004,p201005,p201006,
-> p201007,p201008,p201009 INTO
-> (
-> PARTITION p2010Q1 VALUES LESS THAN (201004),
-> PARTITION p2010Q2 VALUES LESS THAN (201007),
-> PARTITION p2010Q3 VALUES LESS THAN (201010)
-> );
Query OK, 0 rows affected (1.14 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
分區的拆分
下面的SQL，將p2010Q1 分區，拆分為s2009 與s2010 兩個分區
mysql> ALTER TABLE sale_data REORGANIZE PARTITION p2010Q1 INTO (
-> PARTITION s2009 VALUES LESS THAN (201001),
www.2cto.com
-> PARTITION s2010 VALUES LESS THAN (201004)
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.36 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
一個利用不同物理位置數據源做分區的例子：
CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
ENGINE=innodb
PARTITION BY RANGE(YEAR(purchased))
SUBPARTITION BY HASH(id)
(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990)
(
SUBPARTITION s0 //在大的分區下又有小的分區
DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data0' //數據源
INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index0', //索引數據源
SUBPARTITION s1
DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data1'
INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index1'
),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
(
SUBPARTITION s2
DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data1'
INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index1',
SUBPARTITION s3
DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data2'
INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index2'
)
);
分區索引的局限：
1，所有分區都要使用同樣的引擎。
2，分區表的每一個唯一索引必須包含由分區函數引用的列。
3，mysql能避免查詢所有的分區，但仍然鎖定了所有分區。
4，分區函數能使用的函數和表達式有限，例如函數有上面的4種。
5，分區不支持外鍵。 www.2cto.com
6，不能使用LOAD INDEX INTO CACHE
7，分區並不能總是改善性能，要進行性能評測。
例如可以使用expalin partitions 來查看查詢語句是否使用分區過濾了數據：
mysql> explain partitions select * from fenqubiao where day<'2011-09-12';
+----+-------------+-----------+---------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+---------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | fenqubiao | p_2010,p_2011 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using where |
+----+-------------+-----------+---------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
作者 拓夢人
