MySQL 分区 规格严格

1. SHOW CREATE TABLE
可以查看创建分区表的CREATE语句

2. SHOW TABLE STATUS
可以查看表是否为分区表

3. 查看INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS表
SELECT
  partition_name part, 
  partition_expression expr, 
  partition_description descr, 
  table_rows 
FROM
  INFORMATION_SCHEMA.partitions 
WHERE
  TABLE_SCHEMA = schema() 
  AND TABLE_NAME='employees'; 
可以查看表具有哪几个分区、分区的方法、分区中数据的记录数等重要信息

4. EXPLAIN PARTITIONS （SELECT语句）
查看select语句怎样使用分区

http://hi.baidu.com/one_life/blog/item/b20c11f7b5ec8e38730eec6c.html

http://blog.csdn.net/binger819623/article/details/5280267

http://wenku.baidu.com/view/b263aba9d1f34693daef3e95.html

 http://blog.csdn.net/binger819623/article/details/5280267

分区知识：

MySQL分区技术是用来减轻海量数据带来的负担，解决数据库性能下降问题的一种方式，其他的方式还有建立索引，大表拆小表等等。
　　MySQL分区按照分区的参考方式来分有RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区。本文对这几种分区方式进行了详细的介绍，并且给出了简单的示例，文章简洁明了，对于想要初步了解MySQL分区技术的同学来说是很不错的参考材料。 

一、背景介绍

　　当 MySQL中一个表的总记录数超过了1000万，会出现性能的大幅度下降吗？答案是肯定的。但性能下降的比率由系统的架构、应用程序、数据库索引、服务器硬件等多种因素而定。数据库多达上亿的数据量，分表之后的单个表也已经突破千万，那么单个表的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数据库，如整个表对某个字段的排序操作等。

　　目前，针对海量数据的优化主要有2种方法：大表拆小表的方式、SQL语句的优化。

　　SQL语句的优化：可以通过增加索引等来调整，但是数据量的增大将会导致索引的维护代价增大。在此不详述，建议大家参考相应的《High Performance MySQL》等书籍。

　　大表拆小表的方式主要有两种：

　　1，垂直分表：

　　

　　　　图1，垂直分区示意图

　　对于垂直分表，它将一个N1+N2个字段的表Tab拆分成N1字段的子表Tab1和(N2+1)字段的子表Tab2；其中子表Tab2包含了关于子表Tab1的主键信息，否则两个表的关联关系就会丢失。当然垂直分表会带来程序端SQL的修改，若是应用程序已经应用很长的一段时间，然后程序的升级将是耗时而且易出错的，即升级的代价将会很大。

　　2，水平分表：

　　

　　　　图2，水平分区示意图

　　水平分区技术将一个表拆成多个表，比较常用的方式是将表中的记录按照某种Hash算法进行拆分，简单的拆分方法如取模方式。同样，这种分区方法也必须对前端的应用程序中的SQL进行修改方可使用。而且对于一个SQL，它可能会修改两个表，那么你必须得写成2个SQL语句从而可以完成一个逻辑的事务，使得程序的判断逻辑越来越复杂，这样也会导致程序的维护代价高，也就失去了采用数据库的优势。因此，分区技术可以有力地避免如上的弊端，成为解决海量数据存储的有力方法。

二、MySQL分区介绍

　　MySQL的分区技术不同与之前的分表技术，它与水平分表有点类似，但是它是在逻辑层进行的水平分表，对与应用程序而言它还是一张表。MySQL5.1有5种分区类型：

　　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；

　　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。

　　1，RANGE分区

　　对于RANGE分区，举个例子：

　　例1：假定你创建了一个如下的表，该表保存有20家音像店的职员记录，这20家音像店的编号从1到20。如果你想将其分成4个小分区，那么你可以采用RANGE分区，创建的数据库表如下：

　　

　　　　图3，RANGE分区实例1

　　在这个例子，key是一个整型的数据，那是否对于其它类型的字段就无法作为key呢？答案是否定的，例子2说明这种情况。

　　例2：假定你创建了一个如下的表，该表保存有20家音像店的职员记录，这20家音像店的编号从1到20。你想把不同时期离职的员工进行分别存储，那么你可以将日期字段separated（即离职时间）作为一个key，创建的SQL语句如下：

　　

　　　　图4，RANGE分区实例2

　　这样你就可以对一个日期类型的字段调用mysql的日期函数YEAR()转换为一种整数类型，从而可以作为RANGE分区的key。这个时候你可以看到，分区后的物理文件是相对独立的： 

　　

　　　　图5，RANGE分区后物理文件

　　可知，每个分区有自己独立的数据文件和索引文件，这是为什么你对某一个查询，它只会访问它需要访问的数据块，而不访问根本不是结果的物理块，从而可以大大提高系统的效率。

　　2，LIST分区

　　LIST分区与RANGE分区有类似的地方，举个与例1类似的例子如下：

　　例3：假定你创建了一个如下的一个表，该表保存有20家音像店的职员记录，这20家音像店的编号从1到20。而这20个音像店，分布在4个有经销权的地区，如下表所示：

　　

　　　　图6，LIST分区实例3

　　那么你可以采用如下的LIST分区语句创建数据表：

　　

　　　　图7，LIST分区实例SQL语句

　　同样，它在物理文件上也会标识不同的分区：

　　

　　　　图8，LIST分区后物理文件

　　3，HASH分区

　　HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。它可以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。

　　例4：假定你创建了一个如下的一个表，该表保存有20家音像店的职员记录，这20家音像店的编号从1到20。你想把不同时期加入的员工进行分别存储，那么你可以将日期字段hired（即离职时间）作为一个key，创建的SQL语句如下：

　　

　　　　图9，HASH分区实例4

　　那么要插入一个在2005-09-15日入职的员工E1，那么按照取模函数会将其放置到第2分区中：

　　MOD(YEAR(‘2005-09-01’), 4)= MOD(2005,4)= 1 //即第2分区

　　4，KEY分区

　　与HASH分区类似，但它的key可以不是整数类型，如字符串等类型的字段。MySQL 簇（Cluster）使用函数MD5()来实现KEY分区；对于使用其他存储引擎的表，服务器使用其自己内部的哈希函数，这些函数是基于与PASSWORD()一样的运算法则。

　　5，不同分区技术的对比

　　如上分别列出了不同的分区技术，接下来进行对比，如下表所示：

　　

　　　　图10，不同分区技术对比