Mysql表分区状态查询

一、查询mysql表是否为分区表：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信息 SELECT PARTITION_NAME,PARTITION_METHOD,PARTITION_EXPRESSION,PARTITION_DESCRIPTION,TABLE_ROWS,SUBPARTITION_NAME,SUBPARTITION_METHOD,SUBPARTITION_EXPRESSION FROM information_schema.PARTITIONS WHERE TABLE_SCHEMA=SCHEMA() AND TABLE_NAME='xw_coobill_order' 二、查询表有多少个分区 SELECT TABLE_NAME, COUNT(*) AS CNT FROM information_schema.PARTITIONS WHERE PARTITION_NAME IS NOT NULL GROUP BY TABLE_NAME ORDER BY CNT DESC LIMIT 50 三、分析执行语句 explain partitions select * from range_datetime where hiredate >= '20151207124503' and hiredate<='20151210111230' 四、分区管理 常规HASH和线性HASH的增加收缩分区的原理是一样的。增加和收缩分区后原来的数据会根据现有的分区数量重新分布。HASH分区不能删除分区，所以不能使用DROP PARTITION *** 作进行分区删除 *** 作； 只能通过ALTER TABLE ... COALESCE PARTITION num来合并分区，这里的num是减去的分区数量； 可以通过ALTER TABLE ... ADD PARTITION PARTITIONS num来增加分区，这里是null是在原先基础上再增加的分区数量。

对底层表的封装，意味着索引也是按照分区的子表定义的，而没有全局索引。（所以即使有唯一性索引，在不同子表中可能会有重复数据）

单表数据量超大时索引失效

将单表分区成数个区域，通过分区函数，可以快速地定位到数据的区域。而且相比于索引，分区不需要额外的数据结构记录每个分区的数据，代价更低。只需要一个简单的表达式就可以指向正确的分区

​ 可以只是用简单的分区方式存放表，不要任何索引，只要将查询定位到需要的大致数据位置，通过where条件，将需要的数据限制在少数分区中，则效率是很高的。WARNNING：查询需要扫描的分区个数限制在一个很小的数量。

​ 如果数据有明显的“热点”，可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中。

​ 如果分区表达式的值可以是NULL：第一个分区会使一个特殊分区。以partition by range year(order_date)为例，所有在order_date列为NULL或者非法值的数据都会被放到第一个分区。那么所有的查询在定位分区后都会增加扫描第一个分区。而且如果第一个分区很大的时候，查询的成本会被这个“拖油瓶”分区无情的增加。

​ 创建一个无用的第一分区可以解决这个问题，partition p_nulls values less than (0)

​ 对于分区列和索引列不匹配的查询，虽然查询能够使用索引，但是无法通过分区定位到目标数据的分区（也就是数据分布相对更加分散）,需要遍历每个分区内的索引，除非查询中的条件同时也包含分区条件。所以期望分区条件范围被热门查询索引所包含。

​ 对于 范围分区 技术，需要适当限制分区的数量，否则对于大量数据批量导入的场景，选择分区的成本过高。对于大多数系统，100个左右的分区是没有问题的。

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