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　　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。

三、案例分析

　　这个案例是针对有个员工、部门、部门经理、头衔和销售记录的模拟数据，其ER图如下所示，数据量大概有4百万左右。数据下载URL：https://launchpad.net/test-db

图11，案例分析

　　通过如上可知，对于同样的数据按照分区和不分区的技术分别存储，从而便于如下的查询性能分析和对比。对于salaries表，它采用RANGE分区，定义如下：

图12，案例分析

　　1，单表查询

　　从销售记录中找到1999年整年的销售记录有多少条，这个很简单，查询语句如下：

　　select count(*) from salaries s where s.from_date between”1999-01-01″ and “1999-12-31″ ;

　　那么对于分区前后的查询性能却有很大的差别：

图13，分区前后查询性能对比

　　通过如上可知，利用分区之后它只需扫描p16分区，访问的记录明显减少，所以性能自然有较大的提升：

图14，无采用分区技术和采用分区技术性能对比

　　2，单表查询的badcase

　　若现在有如下查询：

　　select count(*) from salaries s where year(s.from_date)=1999;

　　那么它是否能够利用到分区技术呢，答案是否定的。为什么呢，因为分区中的key是s.from_date，而不是year(s.from_date)，mysql并不能很智能地判断year是1999的，那么它就是分为p16分区，这个可以通过如下的查询计划可以证实：

图15，未优化前的单表查询

　　也就是其实它访问了所有的分区，所以并没有很好地利用分区功能，将SQL改写如下：

　　select count(*) from salaries s where year between ’1999-01-01′ and’1999-12-31′ ;

　　则查询计划如下：

图16，改进后的单表查询

　　可知，书写正确的SQL可以完全表现出两种相差特别大的性能。