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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.zzvips.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
代码如下: 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。
代码如下: mysql> CREATE TABLE sale_data ( -> sale_date DATETIME NOT NULL, -> sale_item VARCHAR(2) NOT NULL , -> sale_money DECIMAL(10,2) NOT NULL -> ) www.zzvips.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
代码如下: 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
代码如下: --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.zzvips.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
代码如下: 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
代码如下: mysql> ALTER TABLE sale_data REORGANIZE PARTITION p2010Q1 INTO ( -> PARTITION s2009 VALUES LESS THAN (201001), www.zzvips.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：
代码如下: 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.zzvips.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：
代码如下: 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)