mysql水平分表和垂直分表和数据库分区(3)

    ->      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 );

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

注意到了这里的最后一行吗？这里把不属于前面年度划分的年份范围都包含了，这样才能保证数据不会出错，大家以后要记住啊，不然数据库无缘无故出错你就爽了。那下面我们建立没有分区的表（表名为no_part_tab）：

mysql> create table no_part_tab

    -> (c1 int(11) default NULL,

    -> c2 varchar(30) default NULL,

    -> c3 date default NULL) engine=myisam;

Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

下面咱写一个存储过程（感谢Peter Gulutzan给的代码，如果大家需要Peter Gulutzan的存储过程教程的中文翻译也可以跟我要，chenpengyi◎gmail.com），它能向咱刚才建立的已分区的表中平均的向每个分区插入共8百万条不同的数据。填满后，咱就给没分区的克隆表中插入相同的数据：

mysql> delimiter //

mysql> CREATE PROCEDURE load_part_tab()

    -> begin

    -> declare v int default 0;

    ->          while v < 8000000

    -> do

    -> insert into part_tab

    -> values (v,'testing partitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));

    -> set v = v + 1;

    -> end while;

    -> end

    -> //

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> delimiter ;

mysql> call load_part_tab();

Query OK, 1 row affected (8 min 17.75 sec)

mysql> insert into no_part_tab select * from part_tab;

Query OK, 8000000 rows affected (51.59 sec)

Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

表都准备好了。咱开始对这两表中的数据进行简单的范围查询吧。先分区了的，后没分区的，跟着有执行过程解析（MySQL Explain命令解析器），可以看到MySQL做了什么：

mysql> select count(*) from no_part_tab where

    -> c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';