mysql分區理論

查看mysql安裝的引擎
mysql>show engines;
查看mysql安裝的插件（這裏用於查看當前mysql是否支持partition）
mysql>show plugins;
不一樣分區對比
分區類型 優勢 缺點 共性
Range 適合與日期類型，支持複合分區 有限的分區 通常只針對某一列
List 適合與有固定取值的列，支持複合分區 有限的分區，插入記錄在這一列的值不在List中，則數據丟失 通常只針對某一列
Hash 線性Hash使得增長、刪除和合並更快捷 線性Hash的數據分佈不均勻，而通常Hash的數據分佈較均勻 通常只針對某一列
Key 列能夠爲字符型等其餘非Int類型 效率較以前低，由於函數複製的程度，（如。MD5或SHA函數） 通常只針對某一列

海量數據優化2種方法
一、大表拆小表，分表、分區，物理的操做
二、sql語句的優化，經過增長索引來調整，可是數據量增大將會致使索引的維護代價增大，邏輯層面提高

大表拆小表
垂直分表，拆列字段，缺點：破壞表關係，表關聯
水平分表，拆數據行，缺點：php代碼量維護，邏輯層面困難增長

mysql分區
有點相似水平分表，可是它是基於邏輯層面，而不是物理層面，對於程序而言分區表仍是一張表
mysql5.1的4種分區類型
range分區：基於屬於一個給點連續區間的列值，把多行分配給分區
list分區：相似按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，列值是固定值的時候，例如枚舉的時候
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，這個函數能夠包含mysql中有效的，產生非負整數值得任何表達式，測試使用
key分區：相似按hash分區，區別在於key分區只支持計算一列或多列，且mysql服務器提供自身的哈希函數

range分區sql
create table emp(

int int not null,
fname varchar(30),
lname varchar(30),
hired date not null default '1970-01-01',
separated date not null default '9999-12-31',
job_code int not null,
store_id int not null 商店ID

)--根據商店ID時間來設置分區
partition by range(store_id)(

partition p0 values less than (6),
partition p1 values less than (11),
partition p2 values less than (16),
partition p3 values less than (21),

)

===========

create table emp(

int int not null,
fname varchar(30),
lname varchar(30),
hired date not null default '1970-01-01', 入職時間
separated date not null default '9999-12-31', 離職時間
job_code int not null,
store_id int not null

)--根據離職時間來設置分區
partition by range(YEAR(separated))(

partition p0 values less than (1991),
partition p1 values less than (1996),
partition p2 values less than (2001),
partition p3 values less than MAXVALUE,

)

emp.frm 表結構
emp.par 分區表（分了4個分區，每個分區有一個分區數據文件和一個分區索引文件）
emp.#P#p0.MYD MYData分區數據文件
emp.#P#p0.MYI MYIndex分區索引文件
emp.#P#p1.MYD
emp.#P#p1.MYI
emp.#P#p2.MYD
emp.#P#p2.MYI
emp.#P#p3.MYD
emp.#P#p3.MYI

list分區sql
create table emp(

int int not null,
fname varchar(30),
lname varchar(30),
hired date not null default '1970-01-01', 入職時間
separated date not null default '9999-12-31', 離職時間
job_code int not null,
store_id int not null 商店ID

)--根據商店ID時間來設置分區，枚舉類型，固定的值
partition by list(store_id)(

partition pNorth values in (3,5,6,9,17),
partition pEast values in (1,2,10,11,19,20),
partition pWest values in (4,12,13,14,18),
partition pCenter values l in (7,8,15,16)

)

emp.frm 表結構
emp.par 分區表（分了4個分區，每個分區有一個分區數據文件和一個分區索引文件）
emp.#P#pCenteral.MYData分區數據文件
emp.#P#pCenteral.MYI MYIndex分區索引文件
emp.#P#pEast.MYD
emp.#P#pEast.MYI
emp.#P#North.MYD
emp.#P#North.MYI
emp.#P#pWest.MYD
emp.#P#pWest.MYI

hash分區sql
create table emp(

int int not null,
fname varchar(30),
lname varchar(30),
hired date not null default '1970-01-01', 入職時間
separated date not null default '9999-12-31', 離職時間
job_code int not null,
store_id int not null 商店ID

)--根據入職時間分區，入職時間不一樣， hash算法平均分配到不一樣的分區內
partition by hash(YEAH(hired))
partitions 4;

key分區 與hash分區相似，但它的key能夠不是整數，如能夠是字符串類型，mysql簇（Cluster）使用函數MD5（來）實現key分區；對於使用其餘存儲引擎的表，服務器使用其本身內部的哈希函數，這些函數與password（）同樣的運算法則