通过实例学习MySQL分区表原理及常用操作

1、分区表含义

分区表定义指根据可以设置为任意大小的规则，跨文件系统分配单个表的多个部分。实际上，表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表。用户所选择的、实现数据分割的规则被称为分区函数，这在MySQL中它可以是模数，或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表，或者是一个内部HASH函数，或一个线性HASH函数。

分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来讲只有一张表，而分表则是将一张表分解成多张表

2、分区表优点

1)分区表更容易维护。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。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区，来很方便地实现。

2)一些查询可以得到极大的优化，这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以只保存在一个或多个分区内，这样在查找时就不用查找其他剩余的分区。因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高那些常用查询的效率。

3)优化查询。涉及到例如SUM()和COUNT(),可以在多个分区上并行处理，最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。

4)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。

3、分区表限制

1)一个表最多只能有1024个分区；

2) MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持；

3)如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列；

4)分区表中无法使用外键约束；

5)MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。

6)分区键必须是INT类型，或者通过表达式返回INT类型，可以为NULL。唯一的例外是当分区类型为KEY分区的时候，可以使用其他类型的列作为分区键(BLOB or TEXT 列除外)

7)如果表中有主键和唯一索引，按主键字段进行分区时，唯一索引列应该包含分区键。

8)目前mysql不支持空间类型和临时表类型进行分区。不支持全文索引。

9)对象限制(分区表达式不能出现Stored functions, stored procedures, UDFs, orplugins,Declared variables or user variables.)

10)运算限制(支持加减乘等运算出现在分区表达式，但是运算后的结果必须是一个INT或者NULL。支持DIV,不支持/,|, &, ^, <<, >>, and ~ 不允许出现在分区表达式中)

11)sql_mode限制(官方强烈建议你在创建分区表后，永远别改变mysql的sql_mode。因为在不同的模式下，某些函数或者运算返回的结果可能会不一样)

12)不支持query_cache和INSERT DELAYED

13)分区键不能是一个子查询(即使是子查询返回的是int值或者null.)

14)子分区限制(只有RANG和LIST分区能进行子分区。HASH和KEY分区不能进行子分区并且子分区必须是HASH 或 KEY类型)

4、分区类型

1)水平分区(根据列属性按行分)

如:一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。

水平分区的几种模式：

* Range（范围）：这种模式允许DBA将数据划分不同范围。

如:可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980's）的数据，90年代（1990's）的数据以及任何在2000年（包括2000年）后的数据。

* Hash（哈希）：这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。

如：可以建立一个对表主键进行分区的表。

* Key（键值）：上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。

* List（预定义列表）：这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA建立了一个横跨三个分区的表，分别根据2004年2005年和2006年值所对应的数据。

* Columns分区是对range，list分区的补充，弥补了后两者只支持整型数分区（或者通过转换为整型数），使得支持数据类型增加很多（所有整数类型，日期时间类型，字符类型），还支持多列分区。

注:在多列分区表上插入数据时，采用元组的比较，即多列排序，先根据field1排序，再根据field2排序，根据排序结果来来分区存储数据。

* Composite（复合模式）：以上模式的组合使用。

如：在初始化已经进行了Range范围分区的表上，可以对其中一个分区再进行hash哈希分区。

垂直分区（按列分）：

如：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，可以把这些不经常使用的text和BLOB划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。

注意：子分区（关键字subparttition）：使用RANGE或LIST分区可以再次分割形成子分区，子分区可以是HASH分区或者KEY分区。建议在多磁盘上使用。

查看是否有支持Partition分区表

mysql> SHOW PLUGINS ; +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+ | Name | Status | Type | Library | License | +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+ | partition | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL | GPL | +----------------------------+----------+--------------------+---------+---------+ 或使用 mysql> SELECT PLUGIN_NAME as Name, PLUGIN_VERSION as Version, PLUGIN_STATUS as Status -> FROM INFORMATION_SCHEMA.PLUGINS -> WHERE PLUGIN_TYPE='STORAGE ENGINE';

 mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%';

1)使用RANGE分区模式

####创建测试表t1，并插入接近400万行数据，再没有分区的情况下，对查询某一条件耗时

mysql> CREATE TABLE `t1` (  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',  `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',  `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',  `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',  `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',  `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',  `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',  `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',  PRIMARY KEY (`id`,`atime`)  )  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2016-05-01 00:00:00');  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2017-05-01 00:00:00');  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2018-05-01 00:00:00');  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2015-05-01 00:00:00');  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2016-05-01 00:00:00');  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2017-05-01 00:00:00');  INSERT INTO t1(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2018-05-01 00:00:00');  /**********************************主从复制大量数据******************************/  mysql> INSERT INTO `t1`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `t1`;  mysql> SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP();  1048576 rows in set (5.62 sec) #没有分区表情况耗时5.62s

注: 这种会使服务器资源消耗比较大(400多万数据要1分多钟)

mysql> ALTER TABLE t1 PARTITION BY RANGE (YEAR(atime))  -> (  -> PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2016),  -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2017), -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2018),  -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); Query OK, 4194304 rows affected (1 min 8.32 sec) mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `t1`; #查看分区情况 +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | t1 | p0,p1,p2,p3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4180974 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP(); 1048576 rows in set (4.46 sec) #与上面没有分区查询执行的时间相比少了接近1s mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `t1` WHERE `uid`=89757 AND `atime`< CURRENT_TIMESTAMP(); #查看查询使用的分区情况 +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | p0,p1,p2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3135804 | 3.33 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

同时也要注意，进行表分区以后，mysql存放的数据文件夹中该表的存放文件也被拆分为多个2)使用LIST分区模式(如果原表存在主键强烈创建新表时，把原主键和要分区字段作为联合主键一并创建)

创建多列分区表tb02，这里两列都不是联合主键

mysql> CREATE TABLE tb02( -> a int not null, -> b int not null -> ) -> PARTITION BY RANGE COLUMNS(a,b)( -> partition p0 values less than(0,10), -> partition p1 values less than(10,20), -> partition p2 values less than(10,30), -> partition p3 values less than(maxvalue,maxvalue) -> ); mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb02`; #查看 +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb02 | p0,p1,p2,p3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) mysql> insert into tb02 values (11,13); #手工插入测试数据 Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql> select PARTITION_NAME,PARTITION_EXPRESSION,TABLE_ROWS from information_schema.partitions where table_schema=schema() and table_name='tb02';  +----------------+----------------------+------------+ | PARTITION_NAME | PARTITION_EXPRESSION | TABLE_ROWS | +----------------+----------------------+------------+ | p0 | `a`,`b` | 0 | | p1 | `a`,`b` | 0 | | p2 | `a`,`b` | 0 | | p3 | `a`,`b` | 1 | +----------------+----------------------+------------+ 4 rows in set (0.03 sec)

4)Hase分区

CREATE TABLE `tb03` (  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',  `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',  `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',  `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',  `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',  `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',  `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',  `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',  PRIMARY KEY (`id`) )  PARTITION BY HASH(id) partitions 4; 插入2行数据： INSERT INTO tb03(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());  INSERT INTO tb03(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP()); mysql> explain partitions select * from tb03 where id=1; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb03 | p1 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) mysql> explain partitions select * from tb03 where id=2; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb03 | p2 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

注意:HASH分区虽然尽可能让数据平均地分布在每个分区上，提高了查询效率，但增加了分区管理的代价，比如以前有5个分区，现在要加上一个分区，算法有mod(expr,5)变成(expr,6)，原5个分区的数据大部分要重新计算重新分区。虽然使用线性HASH分区会降低分区管理的代价，但是数据却没有常规HASH分布得那么均匀。

KEY分区类似与HASH分区，但是不能自定义表达式，不过支持分区键的类型很多，除Text,Blob等文本类型。

CREATE TABLE `tb04` (  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',  `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',  `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',  `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',  `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',  `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',  `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',  `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',  PRIMARY KEY (`id`) )  PARTITION BY KEY(id) partitions 4; 插入2行数据： INSERT INTO tb04(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());  INSERT INTO tb04(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP()); #用执行任务查看记录落在分区情况 mysql> explain partitions select * from tb04 where id=1; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb04 | p0 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) mysql> explain partitions select * from tb04 where id=2; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb04 | p3 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

6)分区表管理

*1*删除分区:示例以上面tb01表

--未删除p05分区查询数据，主要验证当删除分区数据是否被删除

mysql> select count(1) from tb01 where num=10; +----------+ | count(1) | +----------+ | 524288 | +----------+ 1 row in set (0.37 sec) mysql> alter table tb01 drop partition pl05; #删除pl05分区,如：一次性删除多个分区，alter table tb01 drop partition pl04,pl05; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(1) from tb01 where num=10; #结果数据也被删除，慎重操作 +----------+  | count(1) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec）

注意：删除分区会删除数据，谨慎操作；不可以删除hash或者key分区。

注：新分区的值不能包含任意一个现有分区中值列表中的值，否则报错;新增分区会重新整理数据，原有数据不会丢失。有MAXVALUE值后，直接不能直接加分区，如示例以上面的t1表为例子。

mysql> ALTER TABLE t1 ADD PARTITION (PARTITION P4 VALUES LESS THAN (2018) ) ;  ERROR 1481 (HY000): MAXVALUE can only be used in last partition definition 示例：把tb01上面删除的pl05分区添加 mysql> ALTER TABLE tb01 ADD PARTITION(PARTITION pl05 VALUES IN (9,10)); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

*3*分解分区

示例：

mysql> create table tb05 -> (dep int, -> birthdate date, -> salary int -> ) -> partition by range(salary) -> ( -> partition p1 values less than (1000), -> partition p2 values less than (2000), -> partition p3 values less than maxvalue -> ); Query OK, 0 rows affected (0.08 sec) ****插入一条测试数据 mysql> insert tb05 values(1,'2016-03-06',80); Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql>alter table tb05 reorganize partition p1 into( partition p01 values less than (100), partition p02 values less than (1000) ); ----不会丢失数据 mysql> explain partitions select * from tb05 where salary=80; #查看已经落在新的分区p01上 +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | tb05 | p01 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

*4*合并分区

示例：把上面的tb05表中分解的p01和p02合并至p1上

mysql> alter table tb05 reorganize partition p01,p02 into(partition p1 values less than (1000)); --不会丢失数据 Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> explain partitions select * from tb05 where salary=80; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | tb05 | p1 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

*5*重新定义hash分区表:

示例:

mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb03`; +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb03 | p0,p1,p2,p3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+-------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) mysql> Alter table tb03 partition by hash(id)partitions 8; #不会丢失数据 Query OK, 4 rows affected (0.13 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb03`; +----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb03 | p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+-------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.02 sec)

*6*删除表的所有分区:

mysql> Alter table tb03 remove partitioning; #不会丢失数据 Query OK, 4 rows affected (0.07 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM `tb03`; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb03 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

注:如果从分区中删除了大量的行，或者对一个带有可变长度的行（也就是说，有VARCHAR，BLOB，或TEXT类型的列）作了许多修改，可以使用“ALTER TABLE ... OPTIMIZE PARTITION”来收回没有使用的空间，并整理分区数据文件的碎片。

可以使用几乎与对非分区表使用CHECK TABLE 相同的方式检查分区。这个命令可以告诉tb04表分区p1,p2中的数据或索引是否已经被破坏。如果发生了这种情况，使用“ALTER TABLE ... REPAIR PARTITION”来修补该分区。

mysql> ALTER TABLE tb04 CHECK partition p1,p2; +--------------+-------+----------+----------+ | Table | Op | Msg_type | Msg_text | +--------------+-------+----------+----------+ | testsms.tb04 | check | status | OK | +--------------+-------+----------+----------+ 1 row in set (0.01 sec)

场景:之前有个没有分区的大数据量表SmsSend(例表，大概2800万行记录)，统计过程非常的耗时，考虑用年分区，并且对历史数据库进行备份，把过去2014年的数据转移至新的备份表smssendbak。如在线重定义比较耗时间，可采用exchange处理！

1)查看当前SmsSend表

mysql> SHOW CREATE TABLE SmsSend; #查看创建信息，未进行分区 | SmsSend | CREATE TABLE `SmsSend` ( `Guid` char(36) NOT NULL COMMENT '唯一标识', `SID` varbinary(85) DEFAULT NULL COMMENT '商家唯一编号', `Mobile` longtext NOT NULL COMMENT '接收手机号(以","分割)', `SmsContent` varchar(500) NOT NULL COMMENT '短信内容', `SmsCount` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '条数', `Status` int(11) NOT NULL COMMENT '当前状态(0,等待发送;1,发送成功;-1,发送失败)', `SendChanelKeyName` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '发送通道标识', `SendTime` datetime NOT NULL COMMENT '发送成功时间', `SendType` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '短信发送类型(1,单发;2,群发)', `ReceiveTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '接收到回复报告的时间', `Priority` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '优先级', `UserAccount` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '操作员', `ChainStoreGuid` char(36) DEFAULT NULL COMMENT '操作店面唯一标识', `RelationKey` longtext COMMENT '回复报告关联标识', `Meno` text COMMENT '备注', `IsFree` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'0' COMMENT '是否免费' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 | mysql> SELECT COUNT(*) FROM SmsSend; #行记录 +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | 28259803 | +----------+ 1 row in set (1 min 52.60 sec) #可得知大数据表下在线分区比较慢并且耗性能 mysql> ALTER TABLE SmsSend PARTITION BY RANGE (YEAR(SendTime))  -> ( -> PARTITION py01 VALUES LESS THAN (2015), -> PARTITION py02 VALUES LESS THAN (2016), -> PARTITION py03 VALUES LESS THAN (2017) );  Query OK, 28259803 rows affected (20 min 36.05 sec) Records: 28259803 Duplicates: 0 Warnings: 0 #查看分区记录数 mysql> select count(1) from SmsSend partition(py01); +----------+ | count(1) | +----------+ | 10 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain partitions select * from SmsSend where SendTime < '2015-01-01'; #2014年的数据落在第一分区 +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | SmsSend | py01 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 10 | 33.33 | Using where | +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) mysql> select count(1) from SmsSend partition(py02); +----------+ | count(1) | +----------+ | 10 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec）

mysql> CREATE TABLE smssendbak LIKE SmsSend; Query OK, 0 rows affected (0.14 sec) mysql> ALTER TABLE smssendbak REMOVE PARTITIONING; Query OK, 0 rows affected (0.19 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

3)使用EXCHANGE PARTITION转移分区数据至备份表，并查看原来表分区记录以及新备份表

smssendbak记录

mysql> ALTER TABLE SmsSend EXCHANGE PARTITION py01 WITH TABLE smssendbak; Query OK, 0 rows affected (0.13 sec) mysql> select count(1) from SmsSend partition(py01); #对比上面原SmsSend表分区的记录 +----------+ | count(1) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SELECT COUNT(1) FROM smssendbak; #查看新smssendbak备份表转移记录 +----------+ | COUNT(1) | +----------+ | 10 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)*****************测试使用的表*********************************************************************** 创建一个基础测试表: CREATE TABLE `tb` (  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '表主键',  `pid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '产品ID',  `price` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '单价',  `num` int(11) NOT NULL COMMENT '购买数量',  `uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '客户ID',  `atime` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',  `utime` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '修改时间',  `isdel` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '软删除标识',  ) ; 插入数据： INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,CURRENT_TIMESTAMP());  INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2016-05-01 00:00:00');  INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2017-05-01 00:00:00');  INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89757,'2018-05-01 00:00:00');  INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2015-05-01 00:00:00');  INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2016-05-01 00:00:00');  INSERT INTO tb(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) VALUES(1,12.23,1,89756,'2017-05-01 00:00:00');   ************************************插入大量的数据(建议百万以上)************************************* INSERT INTO `tb`(`pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime`) SELECT `pid`,`price`,`num`,`uid`,`atime` FROM `tb`;****注意，如果要删除自增长的主键id(修改过程中，建议该库改为只读)，如下操作：　　Alter table tb change id id int(10)； #先删除自增长　　Alter table tb drop primary key；#删除主建 Alter table tb change id id int not null auto_increment; #如果想重新设置为自增字段  Alter table tb auto_increment=1; #自增起始

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