记录一次MySQL两千万数据的大表优化解决过程，提供三种解决方案

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引

用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，我测试，查询时不带分区条件的列，也会提高速度，故该措施值得一试。

分区的好处是：

1. 可以让单表存储更多的数据
2. 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
3. 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快
4. 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备
5. 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争
6. 可以备份和恢复单个分区

分区的限制和缺点：

1. 一个表最多只能有1024个分区
2. 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来
3. 分区表无法使用外键约束
4. NULL值会使分区过滤无效
5. 所有分区必须使用相同的存储引擎

分区的类型：

1. RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区
2. 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
3. HASH分区：基于用户定义的表达式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
4. 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。必须有一列或多列包含整数值
5. 具体关于mysql分区的概念请自行google或查询官方文档，我这里只是抛砖引玉了。

我首先根据月份把上网记录表RANGE分区了12份，查询效率提高6倍左右，效果不明显，故：换id为HASH分区，分了64个分区，查询速度提升显著。问题解决!

结果如下：

PARTITION BY HASH (id)PARTITIONS 64 

select count() from readroom_website; --11901336行记录  
/ 受影响行数: 0 已找到记录: 1 警告: 0 持续时间 1 查询: 5.734 sec. /  
select * from readroom_website where month(accesstime) =11 limit 10;  
/ 受影响行数: 0 已找到记录: 10 警告: 0 持续时间 1 查询: 0.719 sec. */ 

4、分表

分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。

分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表： 表名为 tableName_id%100

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