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　　3，连接查询

　　同样地，对于连接查询，在有没有分区的条件下，将有性能3倍左右的差距。对于更大的数据量，可能会有更大的性能差距。SQL如下：

　　select count(*) from salaries s left join employees e ons.emp_no=e.emp_no where s.from_date between ’1999-01-01′ and ’1999-12-31′ ;

图17，无采用分区和采用分区的性能对比

　　4，删除查询

　　为了删除1998年的销售数据，那么在有分区情况下可以不利用delete查询快速地完成垃圾数据的清理。

图18，删除查询性能对比

　　可知，对于有分区的情况下，只需要将某个分区删除掉即可，时间仅为0.05s，相对应原来的2.82s，这个提升是非常高的。当然，利用分区功能删除之后的数据文件信息如下：

图19，利用分区功能删除后的文件信息

　　那么接下来如果接着插入1998年的数据，数据是否丢失了呢？还是会写不进去？答案也都是否定，它会将数据写入p16分区中。有兴趣的读者可以自己收到试试。

四、总结和不足

　　分区的好处有很多：

　　1，与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据；

　　2，对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据；

　　3，一些查询可以得到极大的优化，如where语句数据可以只保存在一个或多个分区内；

　　4，涉及到例如SUM()和COUNT()这样聚合函数的查询，可以很容易地进行并行处理；

　　5，通过跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量。

　　在设计分区过程中，需要考虑的因素有很多，如：

　　1，分区的列；

　　2，分区使用的函数，特别是非Integer类型的列；

　　3，服务器性能；

　　4，内存大小。

　　根据分区技术，有一些技巧：

　　1，若索引的大小> RAM，考虑选用分区，不采用索引；

　　2，尽量不采用Primary Key做分区的key；

　　3，当CPU性能高的时候，考虑使用Archive存储引擎；

　　4，对于大量的历史数据，考虑使用Archive+PARTITION。

　　总之，

　　1，MySQL分区技术是一种逻辑的水平分表技术；

　　2，它只访问需要访问的分区，从而提高性能；

　　3，支持range, hash, key, list和复合分区方法；

　　4，支持MySQL服务器所支持的任何存储引擎；

　　5，除了Key分区方法，Partition的key 必须是整数（或者能转化成整数）。