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&爵士如果战绩排第9，但它是分区老大，能进季后赛吗？
来自：保密
发帖：384＋2657
假设最终战绩51胜31负，西部第九的战绩，但它力压同区的掘金等队做了分区老大
那它能不能进季后赛？？
获网友奖分20点 &
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每一次重生都会变的更强！
来自：保密
发帖：930＋8407
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不在贫穷中爆发，就在贫穷中灭亡。
挣扎在爆发与灭亡之间，惨！&
来自：保密
发帖：137＋2250
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这个家伙很懒，什么也没留下...... 拷，谁说的？
来自：保密
发帖：385＋2659
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每一次重生都会变的更强！
来自：保密
发帖：235＋12153
其实参照去年就知道了，不但可以进，而且排名第四，但是和第五名比赛时没有主场优势
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TF最光荣，我们都是一家门，团结如一，不分你我
来自：保密
发帖：385＋2661
恶心的规则
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每一次重生都会变的更强！
来自：保密
发帖：620＋5236
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Email:joker_ &
来自：保密
发帖：19＋296
美国也要搞平衡原则，保证每个地区进一个球队。
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来自：保密
发帖：692＋8404
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应届毕业求职，小本金融专业
来自：保密
发帖：22＋149
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这个家伙很懒，什么也没留下......
来自：保密
发帖：50＋5034
可以进,每个区的冠军都可以进...
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优点：不多。
缺点：胆小；缺乏魄力；缺乏领导才能；缺乏统筹能力；不善于和生人沟通；不够狠；不够果断；
来自：保密
发帖：92＋8184
西区第4，但主场优势按对阵两队成绩算，所以每轮都没有主场优势
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people should not be afraid of their governments.
governments should be afraid of their people.
首先，请你以一种，团成一个团的姿势，然后，慢慢地比较圆润的方式，离开这座让你讨厌的城市，或者讨厌的人的周围首先，请你以一种，团成一个团的姿势，然后，慢慢地比较圆润的方式，离开这座让你讨厌的城市，或者讨厌的人的周围
爵士如果战绩排第9，但它是分区老大，能进季后赛吗？
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&对他人进行恶意攻击
&散布广告以及其它商业化的宣传
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分区格式影响SSD性能？三种主流分区格式性能测试
分区格式影响SSD性能？三种主流分区格式性能测试
14:29&&|&&作者：
&&|&&关键字：,,,
　　日常中会影响SSD的性能因素有很多，大家有没有想过不同的分区格式也会对你的SSD性能造成影响呢？在Windows下分别用FAT32、NTFS和exFAT格式格式化SSD的分区，然后测试不同分区格式的SSD性能。
　　日常中会影响SSD的性能因素有很多，大家有没有想过不同的分区格式也会对你的SSD性能造成影响呢？最近网站就做了一个这样的测试，在Windows下分别用FAT32、NTFS和exFAT格式格式化SSD的分区，然后测试不同分区格式的SSD性能。
　　他们准备了两款SSD分别是三星的830 256GB以及思民的F1
240GB，三星的我们之前有评测过，它用的是完全自家的方案，而思民F1则是SandForce
SF-2281加的方案。测试平台使用技嘉Z68X-UD3H-B3主板，Intel Core i5-2500K CPU，4GB内存，系统盘是Intel
X-25M 80GB，Windows 7 x64 SP1系统。
　　下面是具体的测试结果。
AS SSD Benchmark
连续读写测试
4K随机读写测试
4K 64-Thrd随机读写测试
平均访问时间
AS SSD Copy Benchmark
AS SSD总分
CrystalDiskMark
连续读写测试
512KB随机读写
4K随机读写
4K随机读取IOPS
4K随机写入IOPS
　　看到测试结果其实都不用多说什么了吧，NTFS与exFAT性能基本相同，而用FAT32格式的话性能会大幅度下降，因此不建议用FAT32格式。而exFAT则是为移动存储设备所准备的分区格式，系统其实是装不上去的，所以如果你的SSD是用来做移动硬盘用的话可以考虑，exFAT的兼容性会比NTFS要好，如果是当做系统硬盘的话还是选用NTFS吧。
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还提供了三种类型的分区索引：
2& (PARTITION idx_dyx_part_test1_01 TABLESPACE ts_xiaos2009q1,
3& PARTITION idx_dyx_part_test1_02 TABLESPACE ts_xiaos2009q2,
4& PARTITION idx_dyx_part_test1_03 TABLESPACE ts_xiaos2009q3,
5& PARTITION idx_dyx_part_test1_04 TABLESPACE ts_xiaos2009q4
6& ) TABLESPACE
或truncate某个分区时不影响该索引的其他分区索引的使用，也就是索
命令，用于管理分区表。其中包括添加新分区、删除分区、分拆分区以及合并分区的命令。
分区功能，可将表和索引分成更多、更小的可管理单元，从而使数据库管理员能以“化整为零，个个击破”的方式管理数据。
不需要修改任何其他分区。
分区功能实现了性能上增益。这些特性包括：
表，并且此表已按周分区。查询一周的订单只需访问该订单表的一个分区。如果该订单表包含两年的历史记录，这个
性能特性协作。
2& VALUES LESS THAN (TO_DATE('<st1:chsdate w:st="on" IsROCDate="False" IsLunarDate="False" Day="1" Month="6" Year="-06-01','YYYY-MM-DD'))
3& TABLESPACE
分区，不能增加分区，可以采取分裂分区的办法增加分区！
2& SPLIT PARTITION xiaoss2009_q4
3& AT (TO_DATE('<st1:chsdate w:st="on" IsROCDate="False" IsLunarDate="False" Day="1" Month="10" Year="-10-01','YYYY-MM-DD'))
4& INTO (partition xiaoss2009_q3,partition xiaoss2009_q4);
ID NAME&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& LOCA
重庆') into (partition p5,partition p6);
ID NAME&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& LOCA
ID NAME&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& LOCA
和p6）不能是原分区表中已经有的不同于被分区的分区
提供了一种方式，让你在表与表或分区与分区之间迁移数据，注意不是将表转换成分区或非分区的形式，而仅只是迁移表中数据
，由于其号称是采用了更改数据字典的方式，因此效率最高(几乎不涉及io操作)。Exchange partition适用于所有分区格式，你可以将数据从分区表迁移
到range partition诸如此类吧
2& partition by range(id)
3& (partition t_range_p1 values less than (10) tablespace ts_xiaos2009q1,
4& partition t_range_p2 values less than (20) tablespace ts_xiaos2009q2,
5& partition t_range_p3 values less than (30) tablespace ts_xiaos2009q3,
6& partition t_range_pmax values less than (maxvalue) tablespace ts_xiaos2009q4
2& with table dyx_part_test7_
2& with table dyx_part_test7_
2& with table dyx_part_test7_
索引或涉及到数据改动了的global索引分区会被置为unusable，除非附加update indexes子句。
子句，则表示不再验证数据有效性，因此指定该子句时务必慎重。
ID NAME&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& LOCA
All rights reserved.
DYX_PART_TEST2
P1&&&&& &&&&2 rows exported
All rights reserved.
"DYX_PART_TEST2":"P1"&&&&&&&&& 2 rows imported
2& SELECT ROWNUM, SYSDATE - ROWNUM FROM user_OBJECTS WHERE ROWNUM <= 5000;
2& (PARTITION P1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('<st1:chsdate w:st="on" IsROCDate="False" IsLunarDate="False" Day="1" Month="1" Year="-01-01', 'YYYY-MM-DD')),
3& PARTITION P2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('<st1:chsdate w:st="on" IsROCDate="False" IsLunarDate="False" Day="1" Month="4" Year="-04-01', 'YYYY-MM-DD')),
4& PARTITION P3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('<st1:chsdate w:st="on" IsROCDate="False" IsLunarDate="False" Day="1" Month="10" Year="-10-01', 'YYYY-MM-DD')),
5& PARTITION P4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE))
6& AS SELECT ID,TIME FROM T;
语句，不会产生UNDO，且只产生少量REDO，效率相对较高，而且建表完成后数据已经在分布到各个分区中了。
表的方式保证一致性，在执行CREATE TABLE语句和RENAME T_NEW TO T语句直接的
语句之间执行的对T的访问会失败。
操作后，可以检查T_OLD中是否存在数据，如果存在的话，直接将这些数据插入到T中，可以保证对T插入的操作不会丢失。
之前，查询、更新和删除会出现错误或访问不到数据。如果要求数据分布到多个分区中，则需要进行
操作，会增加操作的复杂度，效率也会降低。
以上版本，利用在线重定义功能
都可以正常进行DML操作。只在切换的瞬间锁表，具有很高的可用性。这种方法具有很强的灵活性，对各种不同的需
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2015年半年计划及6月总结
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理解MySQL——并行数据库与分区(Partition)
1、并行数据库
1.1、并行数据库的体系结构
并行机的出现，催生了并行数据库的出现，不对，应该是关系运算本来就是高度可并行的。对数据库系统性能的度量主要有两种方式：(1)吞吐量(Throughput)，在给定的时间段里所能完成的任务数量；(2)响应时间(Response time)，单个任务从提交到完成所需要的时间。对于处理大量小事务的系统，通过并行地处理许多事务可以提高它的吞吐量。对于处理大事务的系统，通过并行的执行事务的子任务，可以缩短系统晌应时间。
并行机有三种基本的体系结构，相应的，并行数据库的体系结构也可以大概分为三类：
?&& &共享内存(share memeory)：所有处理器共享一个公共的存储器；
?&& &共享磁盘(share disk)：所有处理器共享公共的磁盘；这种结构有时又叫做集群(cluster)；
?&& &无共享(share nothing)：所有处理器既不共享内存，也不共享磁盘。
如图所示：
1.1.1、&& &共享内存
该结构包括多个处理器、一个全局共享的内存（主存储器）和多个磁盘存储，各个处理器通过高速通讯网络（Interconnection Network）与共享内存连接，并均可直接访问系统中的一个、多个或全部的磁盘存储，在系统中，所有的内存和磁盘存储均由多个处理器共享。
这种结构的优点在于，处理器之间的通信效率极高，访问内存的速度要比消息通信机制要快很多。这种结构的缺点在于，处理器的规模不能超过32个或者64个，因为总线或互边网络是由所有的处理器共享，它会变成瓶颈。当处理器数量到达某一个点时，再增加处理器已经没有什么好处。
共享内存结构通常在每个处理器上有很大的高速缓存，从而减少对内存的访问。但是，这些高速缓存必须保持一致，也就是缓存一致性(cache-coherency)的问题。
1.1.2、&& &共享磁盘
该结构由多个具有独立内存（主存储器）的处理器和多个磁盘存储构成，各个处理器相互之间没有任何直接的信息和数据的交换，多个处理器和磁盘存储由高速通信网络连接，每个处理器都可以读写全部的磁盘存储。
共享磁盘与共享内存结构相比，有以下一些优点：(1)每个处理器都有自己的存储器，存储总线不再是瓶颈；(2)以一种较经济的方式提供了容错性(fault tolerence)，如果一个处器发生故障，其它处理器可以代替工作。
该结构的主要问题不是在于可扩展性问题，虽然存储总线不是瓶颈，但是，与磁盘之间的连接又成了瓶颈。
运行Rdb的DEC集群是共享磁盘的体系结构的早期商用化产品之一(DEC后来被Compaq公司收购，再后来，Oracle又从Compaq手中取得Rdb，发展成现在的Oracle RAC)。
1.1.3、&& &无共享
该结构由多个完全独立的处理节点构成，每个处理节点具有自己独立的处理器、独立的内存（主存储器）和独立的磁盘存储，多个处理节点在处理器级由高速通信网络连接，系统中的各个处理器使用自己的内存独立地处理自己的数据。
这 种结构中，每一个处理节点就是一个小型的数据库系统，多个节点一起构成整个的分布式的并行数据库系统。由于每个处理器使用自己的资源处理自己的数据，不存 在内存和磁盘的争用，提高的整体性能。另外这种结构具有优良的可扩展性——只需增加额外的处理节点，就可以以接近线性的比例增加系统的处理能力。
&&& 这种结构中，由于数据是各个处理器私有的，因此系统中数据的分布就需要特殊的处理，以尽量保证系统中各个节点的负载基本平衡，但在目前的数据库领域，这个数据分布问题已经有比较合理的解决方案。
由于数据是分布在各个处理节点上的，因此，使用这种结构的并行数据库系统，在扩展时不可避免地会导致数据在整个系统范围内的重分布（Re-Distribution）问题。
&&& Shared-Nothing结构的典型代表是Teradata(
并行数据库的先驱
值得一提的是，MySQL NDB Cluster也使用了这种结构。
&1.2、I/O并行(I/O Parallelism)
I/O并行的最简单形式是通过对关系划分，放置到多个磁盘上来缩减从磁盘读取关系的时间。并行数据库中数据划分最通用的形式是水平划分(horizontal portioning)，一个关系中的元组被划分到多个磁盘。
1.2.1、常用划分技术
假定将数据划分到n个磁盘D0，D1，…，Dn中。
(1)&& &轮转法(round-bin)。对关系顺序扫描，将第i个元组存储到标号为Di%n的磁盘上；该方式保证了元组在多个磁盘上均匀分布。
(2)&& &散列划分(hash partion)。选定一个值域为{0, 1, …,n-1}的散列函数，对关系中的元组基于划分属性进行散列。如果散列函数返回i，则将其存储到第i个磁盘。
(3)&& &范围划分(range partion)。
由于将关系存储到多个磁盘，读写时能同时进行，划分(partion)能大大提高系统的读写性能。数据的存取可以分为以下几类：
(1)&& &扫描整个关系；
(2)&& &点查询(point query)，如name = “hustcat”；
(3)&& &范围查询(range query)，如 20 & age & 30。
不同的划分技术，对这些存取类型的效率是不同的：
?&& &轮转法适合顺序扫描关系，对点查询和范围查询的处理较复杂。
?&& &散列划分特别适合点查询，速度最快。
?&& &范围划分对点查询、范围查询以及顺序扫描都支持较好，所以适用性很广。但是，这种方式存在一个问题——执行偏斜(execution skew)，也就是说某些范围的元组较多，使得大量的I/O出现在某几个磁盘。
1.3、查询间并行(interquery parallism)
查询间并行指的是不同的查询或事务间并行的执行。这种形式的并行可以提高事务的吞吐量，然而，单个事务并不能执行得更快(即响应时间不能减少)。查询间的并行主要用于扩展事务处理系统，在单位时间内能够处理更多的事务。
查询间并行是数据库系统最易实现的一种并行，在共享内存的并行系统(如SMP)中尤其这样。为单处理器设计的数据库系统可以不用修改，或者很少修改就能用到共享内存的体系结构。
在共享磁盘和无共享的体系结构中，实现查询间并行要更复杂一些。各个处理需要协调来进行封锁、日志操作等等，这就需要处理器之间的传递消息。并行数据库系统必须保证两个处理器不会同时更新同一数据。而且，处理器访问数据时，系统必须保证处理器缓存的数据是最新的数据，即缓存一致性问题。
1.4、查询内并行(intraquery parallism)
查询内并行是指单个查询要在多个处理器和磁盘上同时进行。为了理解，来考虑一个对某关系进行排序的查询。假设关系已经基于某个属性进行了范围划分，存储于多个磁盘上，并且划分是基于划分属性的。则排序操作可以如下进行：对每个分区并行的排序，然后将各个已经有序的分区合并到一起。
单个查询的执行可以有两种并行方式：
(1)&& &操作内并行(Intraoperation parallism)：通过并行的执行每一个运算，如排序、选择、连接等，来加快一个查询的处理速度。
(2)&& &操作间并行(Interoperation parallism)：通过并行的执行一个查询中的多个不同的运算，来加速度一个查询的处理速度。
注意两者间的区别，前者可以认为多个处理器同时执行一个运算，而后者是多个处理器同时执行不同的运算。
这两种形式之间的并行是互相补充的，并且可以同时存在于一个查询中。通常由于一个查询中的运算数目相对于元组数目是较小的，所以当并行度增加时，第一种方式取得的效果更显著。
2、MySQL的分区(partion)
2.1、MySQL分区概述
在MySQL中，InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念，并且MySQL服务器甚至在分区引入之前，就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径。分区(partion)更进一步，它允许你通过设置各种规则将一个表的各个分区跨文件系统存储。实际上，不同位置的不同表分区是作为一个单独的表来存储的。用户所选择的、实现数据分割的规则被称为分区函数(partioning function)，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。
&& &最常见是的水平分区(horizontal partitioning)，也就是将表的不同的元组分配到不同的物理分区上。目前，MySQL 5.1还不支持垂直分区(vertical partitioning)，即将表的不同列分配到不同的物理分区。你可以使用MySQL支持的大多数存储引擎来创建表的分区，在MySQL 5.1中，同一个表的各个分区必须使用相同的存储引擎，比如，你不能对一个分区使用MyISAM，而对另一个分区使用InnoDB。但是，你可以对同一个数据库的不同的表使用不同的存储引擎。
&& &要为某个分区表配置一个专门的存储引擎，必须且只能使用[STORAGE] ENGINE 选项，这如同为非分区表配置存储引擎一样。但是，必须记住[STORAGE] ENGINE（和其他的表选项）必须列在用在CREATE TABLE语句中的其他任何分区选项之前。下面的例子给出了怎样创建一个通过HASH分成6个分区、使用InnoDB存储引擎的表：
CREATE TABLE ti (id INT, amount DECIMAL(7,2), tr_date DATE)
&&& ENGINE=INNODB
&&& PARTITION BY HASH( MONTH(tr_date) )
&&& PARTITIONS 6;
注：分区必须对一个表的所有数据和索引；不能只对数据分区而不对索引分区，反之亦然，同时也不能只对表的一部分进行分区。
&& &分区对数据库管理系统实现并行处理有着重要的影响，如果对数据进行分区，则很容易进行并行处理，但是，MySQL还没有充分利用分区的这种并行优势，而这也是它改进的方向 (
这种分治思想深深的影响着并行计算，而且在并行计算方面具有天然优势
)。MySQL的分区，会给系统带来以下一些优点：
?&& &与单个磁盘或文件系统分区相比，单个表可以存储更多的数据。
?&& &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。
?&& &对于带Where的条件查询语句，可以得到更大的优化；只需要查询某些分区，而不用扫描全部分区。
还有其它一些优点，不过MySQL 5.1还不支持：
?&& &一些聚合函数，比如SUM() 和COUNT()，能够很容易的并行执行；
?&& &通过并行I/O，可以大大提高查询的吞吐量。
实际上，分区不论是对I/O并行，还是查询内并行，都有着重要的影响。只不过MySQL在这方面做得还不够多(不过，正在改进)，而Oracle对于查询内并行，做了很多工作。
2.2、分区类型
MySQL 5.1中可用的分区类型包括：
?&& &RANGE分区(portioning)：根据列值所属的范围区间，将元组分配到各个分区。
?&& &LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。
?&& &HASH分区：根据用户定义的函数的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。
?&& &KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL 服务器提供其自身的哈希函数。
2.2.1、范围分区
范围分区是通过计算表达式的值所属的范围区间，对元组进行分区。这些区间要求连续且不能相互重叠，使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。在下面的几个例子中，假定你创建了一个如下的一个表，该表保存有20家音像店的职员记录，这20家音像店的编号从1到20。
CREATE TABLE employees (
&&& id INT NOT NULL,
&&& fname VARCHAR(30),
&&& lname VARCHAR(30),
&&& hired DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& separated DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& job_code INT NOT NULL,
&&& store_id INT NOT NULL
你可以根据需要对该表进行各种分区，比如，你可以通过store_id来进行分区：
CREATE TABLE employees (
&&& id INT NOT NULL,
&&& fname VARCHAR(30),
&&& lname VARCHAR(30),
&&& hired DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& separated DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& job_code INT NOT NULL,
&&& store_id INT NOT NULL
PARTITION BY RANGE (store_id) (
&&& PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
&&& PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
&&& PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
&&& PARTITION p3 VALUES LESS THAN (21)
很容易确定数据(72, 'Michael', 'Widenius', '', NULL, 13)被插入分区p2；但是，如果一条数据的store_id = 21，会怎么样呢？由于没有规则处理大于20的情况，所以服务器会报错。你可以通过如下方式来处理这种情况：
CREATE TABLE employees (
&&& id INT NOT NULL,
&&& fname VARCHAR(30),
&&&lname VARCHAR(30),
&&& hired DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& separated DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& job_code INT NOT NULL,
&&& store_id INT NOT NULL
PARTITION BY RANGE (store_id) (
&&& PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
&&& PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
&&& PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
MAXVALUE 表示最大的可能的整数值。现在，store_id 列值大于或等于16（定义了的最高值）的所有行都将保存在分区p3中。在将来的某个时候，当商店数已经增长到25, 30, 或更多 ，可以使用ALTER TABLE语句为商店21-25, 26-30,等等增加新的分区
RANGE分区在如下场合特别有用：
(1)&& &当需要删除“旧的”数据时。 在上面的例子中，你只需简单地使用 “ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0；”来删除所有在1991年前就已经停止工作的雇员相对应的所有行。对于有大量行的表，这比运行一个如“DELETE FROM employees WHERE YEAR(separated) &= 1990；”这样的一个DELETE查询要有效得多。
(2)&& &经常依赖于分区属性进行查询。例如，当执行一个如“SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE YEAR(separated) = 2000 GROUP BY store_id；”这样的查询时，MySQL可以很迅速地确定只有分区p2需要扫描，这是因为余下的分区不可能包含有符合该WHERE子句的任何记录。注：这种优化还没有在MySQL 5.1源程序中启用，但是，有关工作正在进行中。
范围分区的缺点就是容易出现执行偏斜，这会影响系统性能。
2.2.2、HASH分区
HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。在RANGE和LIST分区中，必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪个分区中；而在HASH分区中，MySQL 自动完成这些工作，你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式，以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。
你可以通过要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句，其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以仅仅是字段类型为MySQL 整型的一列的名字。此外，你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句，其中num 是一个非负的整数，它表示表将要被分割成分区的数量。比如：
CREATE TABLE employees (
&&& id INT NOT NULL,
&&& fname VARCHAR(30),
&&& lname VARCHAR(30),
&&& hired DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& separated DATE NOT NULL DEFAULT '',
&&& job_code INT,
&&& store_id INT
PARTITION BY HASH(store_id)
PARTITIONS 4;
如果没有PARTITIONS语句，默认分区数为1。但是，PARTITIONS后面没有数字，系统会报错。
相对于范围分区，HASH分区更可能保证数据均衡分布。
2.2.3、子分区(Subpartitioning)
子分区，也叫做复合分区(composite partitioning)，是对分区表的每个分区的进一步分割。例如，
CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) )
SUBPARTITIONS 2 (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE
表ts 有3个RANGE分区。这3个分区中的每一个分区——p0, p1, 和 p2 ——又被进一步分成了2个子分区。实际上，整个表被分成了3 * 2 = 6个分区。但是，由于PARTITION BY RANGE子句的作用，这些分区的头2个只保存“purchased”列中值小于1990的那些记录。
在MySQL 5.1中，对于已经通过RANGE或LIST分区了的表再进行分区。子分区既可以使用HASH希分区，也可以使用KEY分区。
为了对个别的子分区指定选项，使用SUBPARTITION& 子句来明确定义子分区也是可能的。例如，创建在前面例子中给出的同一个表的、一个更加详细的方式如下：
CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) ) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s0,
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s1
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s2,
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s3
PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s4,
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s5
一些注意点：
(1)&& &每个分区的子分区数必须相同；
(2)&& &如果在一个分区表上的任何分区上使用SUBPARTITION 来明确定义任何子分区，那么就必须定义所有的子分区；
(3)&& &每个SUBPARTITION子句必须包含一个子分区的名称；
(4)&& &MySQL 5.1.7及之前的版本，每个分区的子分区的名称必须唯一，但是在整个表中，没有必要唯一。从MySQL 5.1.8开始，子分区的名称在整个表中都必须唯一。
子分区可以用于特别大的表，在多个磁盘间分配数据和索引。假设有6个磁盘，分别为/disk0， /disk1， /disk2等，对于如下例子：
CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) ) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s0
&&&&&&&&&&&&&&& DATA DIRECTORY = '/disk0/data'
&&&&&&&INDEX DIRECTORY = '/disk0/idx',
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s1
&&&&&&&&&&&&&&& DATA DIRECTORY = '/disk1/data'
&&&&&&&&&&&&&&& INDEX DIRECTORY = '/disk1/idx'
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s2
&&&&&&&&&&DATA DIRECTORY = '/disk2/data'
&&&&&&&&&&&&&&& INDEX DIRECTORY = '/disk2/idx',
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s3
&&&&&&&&&&&&&&& DATA DIRECTORY = '/disk3/data'
&&&&&&&&&&&&&&& INDEX DIRECTORY = '/disk3/idx'
PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s4
&&&&&&&&&&&&&&& DATA DIRECTORY = '/disk4/data'
&&&&&&&&&&&&&&& INDEX DIRECTORY = '/disk4/idx',
&&&&&&&&&&& SUBPARTITION s5
&&&&&&&&&&&&&&& DATA DIRECTORY = '/disk5/data'
&&&&&&&&&&&&&&& INDEX DIRECTORY = '/disk5/idx'
3、体验分区
下面通过例子来体验分区：
(1)创建如下分区表：
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 (1995),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996) , PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1997) ,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998) , PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1999) ,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2000) , PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2001) ,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2002) , PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2003) ,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2004) , PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2010),
PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
创建一个不分区的表：
create table no_part_tab
(c1 int(11) default NULL,
c2 varchar(30) default NULL,
c3 date default NULL
创建一个生成
行数据的存储过程：
delimiter //
CREATE PROCEDURE load_part_tab()
declare v int default 0;
while v & 8000000
&insert into part_tab
&values (v,'testing partitions',adddate('',(rand(v)*36520) mod 3652));
&set v = v + 1;
调用存储过程，生成数据：
mysql& call load_part_tab();
Query OK, 1 row affected (6 min 35.39 sec)
mysql& insert into no_part_tab select * from part_
Query OK, 8000000 rows affected (40.98 sec)
Records: 8000000&Duplicates: 0&Warnings: 0
数据准备好了，下面开始测试：
mysql& select count(*) from no_part_tab where
-& c3 & date '' and c3 & date '';
+----------+
| count(*) |
+----------+
+----------+
1 row in set (4.23 sec)
mysql& select count(*) from part_tab where
-& c3 & date '' and c3 & date '';
+----------+
| count(*) |
+----------+
+----------+
1 row in set (0.55 sec)
速度差异很明显；下面看一下查询计划：
mysql& explain select count(*) from no_part_tab where
-& c3 & date '' and c3 & date ''\G
*************************** 1. row ***************************
&&&&&&&&&&
&select_type: SIMPLE
table: no_part_tab
possible_keys: NULL
key_len: NULL
rows: 8000000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
mysql& explain partitions select count(*) from part_tab where c3 & date '1995-01
-01' and c3 & date ''\G
*************************** 1. row ***************************
&&&&&&&&&& id: 1
& select_type: SIMPLE
&&&&&&& table: part_tab
&& partitions: p1
&&&&&&&& type: ALL
possible_keys: NULL
&&&&&&&&& key: NULL
&&&&& key_len: NULL
&&&&&&&&& ref: NULL
rows: 8000000& #why??
&&&&&&& Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
附SQL语句：
PARTITION&
PARTITION&p0&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p1&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p2&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p3&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p4&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p5&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p6&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p7&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p8&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p9&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p10&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p11&
&LESS&THAN&MAXVALUE&
&no_part_tab
delimiter&
&load_part_tab()
&&&&&&&&&&
&part_tab(c1,c2,c3)
testing&partitions
delimiter&;
call&load_part_tab();
&no_part_tab&
&part_tab&
&part_tab2
PARTITION&
&RANGE&(c1)&
PARTITION&p0&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p1&
&LESS&THAN&(
PARTITION&p2&
&LESS&THAN&MAXVALUE
&part_tab2&
主要参考：《MySQL Manual》
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