關於mysql的分割槽理論這裡不做過多解釋，下面來實際操作，由於mysql的分割槽技術是從mysql5.1以後才出現的，所以要保證mysql的版本要在5.1以上，這裡我使用的是mysql5.1.60版本，作業系統是linux系統。

　　首先登入mysql伺服器，使用show plugins來檢視是否支援分割槽技術

mysql> show plugins;
+------------+--------+----------------+---------+---------+
| Name       | Status | Type           | Library | License |
+------------+--------+----------------+---------+---------+
| binlog     | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
| partition  | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
| CSV        | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
| MEMORY     | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
| InnoDB     | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
| MyISAM     | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
| MRG_MYISAM | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
| SPHINX     | ACTIVE | STORAGE ENGINE | NULL    | GPL     |
+------------+--------+----------------+---------+---------+
8 rows in set (0.00 sec)

當我們看到partition選項的status屬性為active時，就說明資料庫是支援分割槽的。

下面建立一張表

create table t1(id int) egngine=myisam;

檢視mysql的資料檔案，在test資料夾下，我們可以看到有三個檔案，一個結構檔案，一個數據檔案，一個索引檔案

下面我們繼續建立一張t2表，並採用HSAH分割槽來進行建立

create table t2(
id int
)
engine=myisam
partition by hash(id)
partitions 4;

test下除了t1表的三個檔案外，還多了t2表的10個檔案：.frm檔案是結構檔案，.par檔案說明是採用分割槽，其他的8個檔案則是分割槽產生的資料檔案和索引檔案。

上面我們看到了一般表和分割槽表的表結構的不同，下面我們再來看一下分割槽表查詢時的優勢所在。

　　下面我們新建2張表，一張非分割槽表，一張分割槽表；

create table no_part_tab(
    c1 int default null,
    c2 varchar(30) default null ,
    c3 date default null
)engine=myisam;

create table part_tab(
    c1 int default null,
    c2 varchar(30) default null ,
    c3 date default null
)engine=myisam
partition by range(year(c3))(
    partition p0 values less than(1997),
    partition p1 values less than(1998),
    partition p2 values less than(1999),
    partition p3 values less than(2000),
    partition p4 values less than(2001),
    partition p5 values less than(2002),
    partition p6 values less than maxvalue
);
 

delimiter $
create procedure load_data()
    begin
    declare v int default 0;
    while v<6000000
    do
        insert into part_tab
        values
        (v,"test partition",adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));
        set v=v+1;
    end while;
    end$
delimiter ;
call load_data();

接著向no_part_tab插入同樣的資料

insert into no_part_tab select * from part_tab;

檢視一下表格，

mysql> select count(*) from part_tab;                 
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  6000000 |
+----------+
1 row in set (0.13 sec)


mysql> select count(*) from no_part_tab;              
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  6000000 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)

下面我們來查詢一下這兩張表，做一下測試，現在，2張表都沒有加索引

先來查詢part_tab表

mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1996-01-01' and c3 < date '1996-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   598029 |
+----------+
1 row in set (0.66 sec)

下面是no_part_tab表

mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1996-01-01' and c3 < date '1996-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   598029 |
+----------+
1 row in set (5.62 sec)

我們能夠明顯的發現，2次查詢的差距還是比較大的，下面，我們來解析一下這兩條sql

通過desc我們可以知道兩者查詢差距的原因，那麼為什麼查詢分割槽表的時候搜尋的行數少呢，那是因為我們的1997-01-01到1991-12-12的資料就儲存在p0分割槽內，所以只要搜尋p0分割槽即可，大大減少了搜尋所需的時間

下面我們為2張表新增索引

alter table part_tab add index in_c3(c3);
alter table no_part_tab add index in_c3(c3);

mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1996-01-01' and c3 < date '1996-12-31';         
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   598029 |
+----------+
1 row in set (1.02 sec)
下面是no_part_tab表
mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1996-01-01' and c3 < date '1996-12-31';      
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   598029 |
+----------+
1 row in set (0.98 sec)

我們發現2者是相差無幾的，甚至未分割槽表還要快一點，這是又是分割槽表的索引是分表建立的，有7個分割槽就有7個索引檔案，所以查詢的時候就會比查詢一個索引檔案的要慢一點

下面我們用desc來檢視一下

我們可以發現，未分割槽表的查詢rows要略少於分割槽表的rows，這也是未分割槽表略快的原因

下面我們增加一個未索引欄位來查詢

mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1996-01-01' and c3 < date '1996-12-31' and c2="he
llo";
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (0.61 sec)


mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1996-01-01' and c3 < date '1996-12-31' and c2="hello";
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (4.94 sec)

我們發現未分割槽表的查詢速度明顯慢了，這是由於part_tab只查詢的60多行，而no_part_tab查詢了600萬行，差距是明顯的

這樣我們的mysql分割槽實驗就完成了