MySQL使用分区表的好处:

1,可以把一些归类的数据放在一个分区中,可以减少服务器检查数据的数量加快查询。
2,方便维护,通过删除分区来删除老的数据。
3,分区数据可以被分布到不同的物理位置,可以做分布式有效利用多个硬盘驱动器。
MySQL可以建立四种分区类型的分区:
          RANGE 分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。
·         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。  www.2cto.com  
·         HASH分区:基于用户定义的表达式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。
·         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。必须有一列或多列包含整数值。
一般用得多的是range分区和list分区。
RANGE分区
这里以一个销售的业务来做测试
销售表有日期/商品/销售额三个字段
测试数据从2010年1月1日至2010年9月31日
以“月”为单位进行分区
初期分区定义
首先需要查看,当前数据库是否支持分区
mysql>SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';
+-------------------+-------+
| Variable_name     | Value |
 
 
 
 
 
+-------------------+-------+
| have_partitioning | YES   |
 
+-------------------+-------+
1 row in set (0.03 sec)
 
创建分区表,按照年月的方式分区。
 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)

新增分区

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

删除分区

--当删除了一个分区,也同时删除了该分区中所有的数据。
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

分区的合并

下面的SQL,将p201001 - p201009 合并为3个分区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

分区的拆分

下面的SQL,将p2010Q1 分区,拆分为s2009 与s2010 两个分区

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

一个利用不同物理位置数据源做分区的例子:

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 //在大的分区下又有小的分区
DATA DIRECTORY='/usr/local/mysql/data0' //数据源
INDEX DIRECTORY='/usr/local/mysql/index0', //索引数据源
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'
)
);
分区索引的局限:
1,所有分区都要使用同样的引擎。
2,分区表的每一个唯一索引必须包含由分区函数引用的列。
3,mysql能避免查询所有的分区,但仍然锁定了所有分区。
4,分区函数能使用的函数和表达式有限,例如函数有上面的4种。
5,分区不支持外键。  www.2cto.com  
6,不能使用LOAD INDEX INTO CACHE
7,分区并不能总是改善性能,要进行性能评测。
例如可以使用expalin partitions 来查看查询语句是否使用分区过滤了数据:
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)

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