自5.1開始對分區(Partition)有支持，一張表最多1024個分區
查詢分區數據：
SELECT * from table PARTITION(p0)
= 水平分區（根據列屬性按行分）=
舉個簡單例子：一個包含十年發票記錄的表可以被分區為十個不同的分區，每個分區包含的是其中一年的記錄。
=== 水平分區的幾種模式：===
* Range（范圍） – 這種模式允許DBA將數據划分不同范圍。例如DBA可以將一個表通過年份划分成三個分區，80年代（1980's）的數據，90年代（1990's）的數據以及任何在2000年（包括2000年）后的數據。
* Hash（哈希） – 這中模式允許DBA通過對表的一個或多個列的Hash Key進行計算，最后通過這個Hash碼不同數值對應的數據區域進行分區，。例如DBA可以建立一個對表主鍵進行分區的表。
* Key（鍵值） – 上面Hash模式的一種延伸，這里的Hash Key是MySQL系統產生的。
* List（預定義列表） – 這種模式允許系統通過DBA定義的列表的值所對應的行數據進行分割。例如：DBA建立了一個橫跨三個分區的表，分別根據2004年2005年和2006年值所對應的數據。
* Composite（復合模式） - 很神秘吧，哈哈，其實是以上模式的組合使用而已，就不解釋了。舉例：在初始化已經進行了Range范圍分區的表上，我們可以對其中一個分區再進行hash哈希分區。
= 垂直分區（按列分）=
舉個簡單例子：一個包含了大text和BLOB列的表，這些text和BLOB列又不經常被訪問，這時候就要把這些不經常使用的text和BLOB了划分到另一個分區，在保證它們數據相關性的同時還能提高訪問速度。
[分區表和未分區表試驗過程]
*創建分區表,按日期的年份拆分
mysql> 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 );
注意最后一行，考慮到可能的最大值
*創建未分區表
mysql> create table no_part_tab (c1 int(11) default NULL,c2 varchar(30) default NULL,c3 date default NULL) engine=myisam;
*通過存儲過程灌入800萬條測試數據
mysql> set sql_mode=''; /* 如果創建存儲過程失敗，則先需設置此變量, bug? */
mysql> delimiter // /* 設定語句終結符為 //，因存儲過程語句用;結束 */
mysql> 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 // mysql> delimiter ; mysql> call load_part_tab();
Query OK, 1 row affected (8 min 17.75 sec)
mysql> insert into no_part_tab select * from part_tab;
Query OK, 8000000 rows affected (51.59 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
* 測試SQL性能
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)
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 (4.69 sec)
結果表明分區表比未分區表的執行時間少90%。
* 通過explain語句來分析執行情況
mysql > explain select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31'\G
/* 結尾的\G使得mysql的輸出改為列模式 */
*************************** 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 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
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 798458
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
explain語句顯示了SQL查詢要處理的記錄數目
* 試驗創建索引后情況
mysql> create index idx_of_c3 on no_part_tab (c3);
Query OK, 8000000 rows affected (1 min 18.08 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> create index idx_of_c3 on part_tab (c3);
Query OK, 8000000 rows affected (1 min 19.19 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
創建索引后的數據庫文件大小列表：
2008-05-24 09:23 8,608 no_part_tab.frm
2008-05-24 09:24 255,999,996 no_part_tab.MYD
2008-05-24 09:24 81,611,776 no_part_tab.MYI
2008-05-24 09:25 0 part_tab#P#p0.MYD
2008-05-24 09:26 1,024 part_tab#P#p0.MYI
2008-05-24 09:26 25,550,656 part_tab#P#p1.MYD
2008-05-24 09:26 8,148,992 part_tab#P#p1.MYI
2008-05-24 09:26 25,620,192 part_tab#P#p10.MYD
2008-05-24 09:26 8,170,496 part_tab#P#p10.MYI
2008-05-24 09:25 0 part_tab#P#p11.MYD
2008-05-24 09:26 1,024 part_tab#P#p11.MYI
2008-05-24 09:26 25,656,512 part_tab#P#p2.MYD
2008-05-24 09:26 8,181,760 part_tab#P#p2.MYI
2008-05-24 09:26 25,586,880 part_tab#P#p3.MYD
2008-05-24 09:26 8,160,256 part_tab#P#p3.MYI
2008-05-24 09:26 25,585,696 part_tab#P#p4.MYD
2008-05-24 09:26 8,159,232 part_tab#P#p4.MYI
2008-05-24 09:26 25,585,216 part_tab#P#p5.MYD
2008-05-24 09:26 8,159,232 part_tab#P#p5.MYI
2008-05-24 09:26 25,655,740 part_tab#P#p6.MYD
2008-05-24 09:26 8,181,760 part_tab#P#p6.MYI
2008-05-24 09:26 25,586,528 part_tab#P#p7.MYD
2008-05-24 09:26 8,160,256 part_tab#P#p7.MYI
2008-05-24 09:26 25,586,752 part_tab#P#p8.MYD
2008-05-24 09:26 8,160,256 part_tab#P#p8.MYI
2008-05-24 09:26 25,585,824 part_tab#P#p9.MYD
2008-05-24 09:26 8,159,232 part_tab#P#p9.MYI
2008-05-24 09:25 8,608 part_tab.frm
2008-05-24 09:25 68 part_tab.par
* 再次測試SQL性能
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 (2.42 sec) /* 為原來4.69 sec 的51%*/
重啟mysql ( net stop mysql, net start mysql)后，查詢時間降為0.89 sec,幾乎與分區表相同。
mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 795181 |
+----------+
1 row in set (0.86 sec)
* 更進一步的試驗
** 增加日期范圍
mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1997-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 2396524 |
+----------+
1 row in set (5.42 sec)
mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1997-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 2396524 |
+----------+
1 row in set (2.63 sec)
** 增加未索引字段查詢
mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1996-12-31' and c2='hello';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 0 |
+----------+
1 row in set (0.75 sec)
mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1996-12-31' and c2='hello';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 0 |
+----------+
1 row in set (11.52 sec)
= 初步結論 =
* 分區和未分區占用文件空間大致相同 （數據和索引文件）
* 如果查詢語句中有未建立索引字段，分區時間遠遠優於未分區時間
* 如果查詢語句中字段建立了索引，分區和未分區的差別縮小，分區略優於未分區。
= 最終結論 =
* 對於大數據量，建議使用分區功能。
* 去除不必要的字段
* 根據手冊， 增加myisam_max_sort_file_size 會增加分區性能
[分區命令詳解]
= 分區例子 =
* RANGE 類型
CREATE TABLE users ( uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '', email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '' ) PARTITION BY RANGE (uid) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000) DATA DIRECTORY = '/data0/data' INDEX DIRECTORY = '/data1/idx', PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000) DATA DIRECTORY = '/data2/data' INDEX DIRECTORY = '/data3/idx', PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000) DATA DIRECTORY = '/data4/data' INDEX DIRECTORY = '/data5/idx', PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE DATA DIRECTORY = '/data6/data' INDEX DIRECTORY = '/data7/idx' );
在這里，將用戶表分成4個分區，以每300萬條記錄為界限，每個分區都有自己獨立的數據、索引文件的存放目錄，與此同時，這些目錄所在的物理磁盤分區可能也都是完全獨立的，可以提高磁盤IO吞吐量。
* LIST 類型
CREATE TABLE category ( cid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '' ) PARTITION BY LIST (cid) ( PARTITION p0 VALUES IN (0,4,8,12) DATA DIRECTORY = '/data0/data' INDEX DIRECTORY = '/data1/idx', PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13) DATA DIRECTORY = '/data2/data' INDEX DIRECTORY = '/data3/idx', PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14) DATA DIRECTORY = '/data4/data' INDEX DIRECTORY = '/data5/idx', PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15) DATA DIRECTORY = '/data6/data' INDEX DIRECTORY = '/data7/idx' );
分成4個區，數據文件和索引文件單獨存放。
* HASH 類型
CREATE TABLE users ( uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '', email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '' ) PARTITION BY HASH (uid) PARTITIONS 4 ( PARTITION p0 DATA DIRECTORY = '/data0/data' INDEX DIRECTORY = '/data1/idx', PARTITION p1 DATA DIRECTORY = '/data2/data' INDEX DIRECTORY = '/data3/idx', PARTITION p2 DATA DIRECTORY = '/data4/data' INDEX DIRECTORY = '/data5/idx', PARTITION p3 DATA DIRECTORY = '/data6/data' INDEX DIRECTORY = '/data7/idx' );
分成4個區，數據文件和索引文件單獨存放。
例子：
CREATE TABLE ti2 (id INT, amount DECIMAL(7,2), tr_date DATE) ENGINE=myisam PARTITION BY HASH( MONTH(tr_date) ) PARTITIONS 6; CREATE PROCEDURE load_ti2() begin declare v int default 0; while v < 80000 do insert into ti2 values (v,'3.14',adddate('1995-01-01',(rand(v)*3652) mod 365)); set v = v + 1; end while; end //
* KEY 類型
CREATE TABLE users ( uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '', email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '' ) PARTITION BY KEY (uid) PARTITIONS 4 ( PARTITION p0 DATA DIRECTORY = '/data0/data' INDEX DIRECTORY = '/data1/idx', PARTITION p1 DATA DIRECTORY = '/data2/data' INDEX DIRECTORY = '/data3/idx', PARTITION p2 DATA DIRECTORY = '/data4/data' INDEX DIRECTORY = '/data5/idx', PARTITION p3 DATA DIRECTORY = '/data6/data' INDEX DIRECTORY = '/data7/idx' );
分成4個區，數據文件和索引文件單獨存放。
* 子分區
子分區是針對 RANGE/LIST 類型的分區表中每個分區的再次分割。再次分割可以是 HASH/KEY 等類型。例如：
CREATE TABLE users ( uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '', email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '' ) PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY HASH (uid % 4) SUBPARTITIONS 2( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000) DATA DIRECTORY = '/data0/data' INDEX DIRECTORY = '/data1/idx', PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000) DATA DIRECTORY = '/data2/data' INDEX DIRECTORY = '/data3/idx' );
對 RANGE 分區再次進行子分區划分，子分區采用 HASH 類型。
或者
CREATE TABLE users ( uid INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '', email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '' ) PARTITION BY RANGE (uid) SUBPARTITION BY KEY(uid) SUBPARTITIONS 2( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000) DATA DIRECTORY = '/data0/data' INDEX DIRECTORY = '/data1/idx', PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000) DATA DIRECTORY = '/data2/data' INDEX DIRECTORY = '/data3/idx' );
對 RANGE 分區再次進行子分區划分，子分區采用 KEY 類型。
= 分區管理 =
* 刪除分區
ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;
刪除分區 p0。
* 重建分區
o RANGE 分區重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6000000));
將原來的 p0,p1 分區合並起來，放到新的 p0 分區中。
o LIST 分區重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION p0,p1 INTO (PARTITION p0 VALUES IN(0,1,4,5,8,9,12,13));
將原來的 p0,p1 分區合並起來，放到新的 p0 分區中。
o HASH/KEY 分區重建
ALTER TABLE users REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 2;
用 REORGANIZE 方式重建分區的數量變成2，在這里數量只能減少不能增加。想要增加可以用 ADD PARTITION 方法。
* 新增分區
o 新增 RANGE 分區
ALTER TABLE category ADD PARTITION (PARTITION p4 VALUES IN (16,17,18,19) DATA DIRECTORY = '/data8/data' INDEX DIRECTORY = '/data9/idx');
新增一個RANGE分區。
o 新增 HASH/KEY 分區
ALTER TABLE users ADD PARTITION PARTITIONS 8;
將分區總數擴展到8個。
[ 給已有的表加上分區 ]
alter table results partition by RANGE (month(ttime)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3) , PARTITION p3 VALUES LESS THAN (4) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (5) , PARTITION p5 VALUES LESS THAN (6) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (7) , PARTITION p7 VALUES LESS THAN (8) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (9) , PARTITION p9 VALUES LESS THAN (10) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (11), PARTITION p11 VALUES LESS THAN (12), PARTITION P12 VALUES LESS THAN (13) );
默認分區限制分區字段必須是主鍵（PRIMARY KEY)的一部分，為了去除此
限制：
[方法1] 使用ID
mysql> ALTER TABLE np_pk -> PARTITION BY HASH( TO_DAYS(added) ) -> PARTITIONS 4;
ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function
However, this statement using the id column for the partitioning column is valid, as shown here:
mysql> ALTER TABLE np_pk -> PARTITION BY HASH(id) -> PARTITIONS 4;
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
[方法2] 將原有PK去掉生成新PK
mysql> alter table results drop PRIMARY KEY;
Query OK, 5374850 rows affected (7 min 4.05 sec)
Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> alter table results add PRIMARY KEY(id, ttime);
Query OK, 5374850 rows affected (6 min 14.86 sec)
Records: 5374850 Duplicates: 0 Warnings: 0
查詢表分區：
select partition_name , subpartition_name from information_schema.partitions where table_schema='你的數據庫名' and table_name='你的表名'; (這個語句可以查到你的表的分區名是什么,1級分區和2級分區都可以看)
查詢分區數據：
select * from 表 partition (分區表名); -->不管是1級分區還是2級分區都是用partition