上次我们介绍了：MySQL 5.5 分区之truncate分区详解，本文我们主要介绍一下MySQL 5.5 分区之高级分区实例及性能分析，接下来我们就开始一一介绍这部分内容。
为了帮助你更好地掌握新功能，我们再来看一个更高级一点的例子，对于比较务实的读者更有意义，下面是表的定义脚本：
- CREATE TABLE employees (
- emp_no int(11) NOT NULL,
- birth_date date NOT NULL,
- first_name varchar(14) NOT NULL,
- last_name varchar(16) NOT NULL,
- gender char(1) DEFAULT NULL,
- hire_date date NOT NULL
- ) ENGINE=MyISAM
- PARTITION BY RANGE COLUMNS(gender,hire_date)
- (PARTITION p01 VALUES LESS THAN ('F','1990-01-01') ,
- PARTITION p02 VALUES LESS THAN ('F','2000-01-01') ,
- PARTITION p03 VALUES LESS THAN ('F',MAXVALUE) ,
- PARTITION p04 VALUES LESS THAN ('M','1990-01-01') ,
- PARTITION p05 VALUES LESS THAN ('M','2000-01-01') ,
- PARTITION p06 VALUES LESS THAN ('M',MAXVALUE) ,
- PARTITION p07 VALUES LESS THAN (MAXVALUE,MAXVALUE)
和上面的例子不同，这个例子更好理解，***个分区用来存储雇佣于1990年以前的女职员，第二个分区存储股用于1990-2000年之间的女职员，第三个分区存储所有剩下的女职员。对于分区p04到p06，我们策略是一样的，只不过存储的是男职员。***一个分区是控制情况。
看完后你可能要问，我怎么知道某一行存储在那个分区中的？有两个办法，***个办法是使用与分区定义相同的条件作为查询条件进行查询。
- SELECT
- CASE
- WHEN gender = 'F' AND hire_date < '1990-01-01'
- THEN 'p1'
- WHEN gender = 'F' AND hire_date < '2000-01-01'
- THEN 'p2'
- WHEN gender = 'F' AND hire_date < '2999-01-01'
- THEN 'p3'
- WHEN gender = 'M' AND hire_date < '1990-01-01'
- THEN 'p4'
- WHEN gender = 'M' AND hire_date < '2000-01-01'
- THEN 'p5'
- WHEN gender = 'M' AND hire_date < '2999-01-01'
- THEN 'p6'
- ELSE
- 'p7'
- END as p,
- COUNT(*) AS rows
- FROM employees
- GROUP BY p;
- +------+-------+
- | p | rows |
- +------+-------+
- | p1 | 66212 |
- | p2 | 53832 |
- | p3 | 7 |
- | p4 | 98585 |
- | p5 | 81382 |
- | p6 | 6 |
- +------+-------+
如果表是MyISAM或ARCHIVE，你可以信任由INFORMATION_SCHEMA提供的统计信息。
- SELECT
- partition_name part,
- partition_expression expr,
- partition_description descr,
- table_rows
- FROM
- INFORMATION_SCHEMA.partitions
- WHERE
- TABLE_SCHEMA = schema()
- AND TABLE_NAME='employees';
- +------+------------------+-------------------+------------+
- | part | expr | descr | table_rows |
- +------+------------------+-------------------+------------+
- | p01 | gender,hire_date | 'F','1990-01-01' | 66212 |
- | p02 | gender,hire_date | 'F','2000-01-01' | 53832 |
- | p03 | gender,hire_date | 'F',MAXVALUE | 7 |
- | p04 | gender,hire_date | 'M','1990-01-01' | 98585 |
- | p05 | gender,hire_date | 'M','2000-01-01' | 81382 |
- | p06 | gender,hire_date | 'M',MAXVALUE | 6 |
- | p07 | gender,hire_date | MAXVALUE,MAXVALUE | 0 |
- +------+------------------+-------------------+------------+
如果存储引擎是InnoDB，上面的值就是一个近似值，如果你需要确切的值，那你就不能信任它们。
另一个问题是它的性能，这些增强触发了分区修整吗？答案毫不含糊，是的。与MySQL 5.1有所不同，在5.1中日期分区只能与两个函数工作，在MySQL 5.5中，任何使用了COLUMNS关键字定义的分区都可以使用分区修整，下面还是测试一下吧。
- select count(*) from employees where gender='F' and hire_date < '1990-01-01';
- +----------+
- | count(*) |
- +----------+
- | 66212 |
- +----------+
- 1 row in set (0.05 sec)
- explain partitions select count(*) from employees where gender='F' and hire_date < '1990-01-01'\G
- *************************** 1. row ***************************
- id: 1
- select_type: SIMPLE
- table: employees
- partitions: p01
- type: ALL
- possible_keys: NULL
- key: NULL
- key_len: NULL
- ref: NULL
- rows: 300024
- Extra: Using where
使用定义***个分区的条件，我们获得了一个非常优化的查询，不仅如此，部分条件也将从分区修整中受益。
- select count(*) from employees where gender='F';
- +----------+
- | count(*) |
- +----------+
- | 120051 |
- +----------+
- 1 row in set (0.12 sec)
- explain partitions select count(*) from employees where gender='F'\G
- *************************** 1. row ***************************
- id: 1
- select_type: SIMPLE
- table: employees
- partitions: p01,p02,p03,p04
- type: ALL
- possible_keys: NULL
- key: NULL
- key_len: NULL
- ref: NULL
- rows: 300024
- Extra: Using where
它和复合索引的算法一样，如果你的条件指的是索引最左边的部分，MySQL将会使用它。与此类似，如果你的条件指的是分区定义最左边的部分，MySQL将会尽可能修整。它和复合索引一起出现，如果你只使用最右边的条件，分区修整不会工作。
- select count(*) from employees where hire_date < '1990-01-01';
- +----------+
- | count(*) |
- +----------+
- | 164797 |
- +----------+
- 1 row in set (0.18 sec)
- explain partitions select count(*) from employees where hire_date < '1990-01-01'\G
- *************************** 1. row ***************************
- id: 1
- select_type: SIMPLE
- table: employees
- partitions: p01,p02,p03,p04,p05,p06,p07
- type: ALL
- possible_keys: NULL
- key: NULL
- key_len: NULL
- ref: NULL
- rows: 300024
- Extra: Using where
如果不用分区定义的***部分，使用分区定义的第二部分，那么将会发生全表扫描，在设计分区和编写查询时要紧记这一条。
关于MySQL 5.5 分区之高级分区实例及性能分析的知识就介绍到这里了，希望本次的介绍能够对您有所收获！
原文出处：http://lujia35.iteye.com/blog/718899。
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