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-
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)。
原文地址：mysql 5.1分区技术初探（六）, 感谢原作者分享。