【百度分享】MySQL 5.1分区技术初探（六）
3.3 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 on s.emp_no=e.emp_no where s.from_date between '1999-01-01' and '1999-12-31' ; 

无采用分区 采用分区 
3.4 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。 

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，利用分区功能的数据删除之后，数据文件如下： 

　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。 
4. 总结和不足 
所以，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： 
– 分区的列 
– 分区使用的函数，特别为非Integer类型的列 
– 服务器性能 
– 内存大小 
根据分区技术，有一些技巧： 
 – 若索引的大小 > RAM，考虑选用分区，不采用索引 
– 尽量不采用Primary Key做分区的key 
– 当CPU性能高的时候，考虑使用Archive存储引擎 
– 对于大量的历史数据，考虑使用Archive+PARTITION 
–总之， 
MySQL分区技术是一种逻辑的水平分表技术； 
它只访问需要访问的分区，从而提高性能； 
支持range, hash, key, list和复合分区方法； 
支持MySQL服务器所支持的任何存储引擎； 
除了Key分区方法，Partition的key 必须是整数(或者能转化成整数)。

------解决方案--------------------
全部收藏，慢慢看
------解决方案--------------------
果然牛叉
------解决方案--------------------
这些分区方式和存储引擎有关系吗？
------解决方案--------------------
没用过分区，去搜搜看