跃硕笔记

 1.检查你的Mysql是否支持分区

        mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';

       若结果如下，表示你的Mysql支持表分区:

        +-----------------------+-------+

 | Variable_name         | Value |

 +-----------------------+-------+

 | have_partition_engine | YES   |

 +-----------------------+-------+

 1 row in set (0.00 sec) 

               RANGE分区表创建方式：
        以上是一个简单的订单表，分区字段是atime,根据RANGE分区，这样当你向该表中插入数据的时候，Mysql会根据YEAR(atime)的值进行分区存储。

        检查分区是否创建成功，执行查询语句：

         EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `my_orders`

         若成功，结果如下：

        

         

        性能分析：

        1）.创建同样表结构，但没有进行分区的表     

        2）.向两张表中插入相同的数据

      

        3）.主从复制，大约20万条左右（主从复制的数据和真实环境有差距，但是能体现出表分区查询的性能优劣）

        

     

       4）.查询测试 

      通过以上查询可以明显看出进行表分区的查询性能更好，查询所花费的时间更短。

      分析查询过程：

      EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `my_orders` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();

            

      EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `my_order` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();

              

       

       通过以上结果可以看出，my_orders表查询直接经过p0分区，只扫描了49386行，而my_order表没有进行分区，扫描了196983行，这也是性能得到提升的关键所在。

       当然，表的分区并不是分的越多越好，当表的分区太多时找分区又是一个性能的瓶颈了，建议在200个分区以内。

      LIST分区表创建方式：

      

       可以看出，LIST分区和RANGE分区很类似，这里就不做性能分析了，和RANGE很类似。

       HASH分区表的创建方式：

      

          以上语句代表，msgs表按照sub_id进行HASH分区，一共分了十个区。

       Key分区和HASH分区很类似，不再介绍，若想了解可以参考Mysql官方文档进行详细了解。

       子分区的创建方式:

      

         检查子分区是否创建成功：

        EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM msgss;

        结果如下图：

          

        

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