背景：

    线上的一个历史数据库，业务方反馈经常遇到一个范围查询就导致CPU迅速飙升的情况。拿到他们提供的SQL后，SQL类似下面这种：

select * from `order_his` where `xxxx` = ‘222‘ AND `XXXX` <> 1 AND order_time > ‘2016-11-01 00:00:00‘ AND order_time < ‘2017-06-01 00:00:00‘ \G

explain看了下发现基本上是全表扫描了，效率太低了，并且他们都是按月查询的，因此我们就对这张表按月进行分区，就能大大减少扫描的行数。

注意：TIMESTAMP类型的列，只能基于UNIX_TIMESTAMP函数进行分区，切记！

### 原始order_his表类似如下这种结构：

CREATE TABLE `order_his` (

  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `order_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,

  `pay_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,

  `create_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,

  `update_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`),

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=47603581 DEFAULT CHARSET=utf8;

step0 创建一个表结构和原先的表一样的tmp表

create table `order_his_tmp` like `order_his`;

step1  修改原有的主键，将分区键添加到主键里。

alter table `order_his_tmp` drop primary key,add primary key(id,order_time);

必须把分区键加到主键里面，不然step2也会报错提醒你这样做的。

step2 分区操作

ALTER TABLE `order_his_tmp` PARTITION BY RANGE (UNIX_TIMESTAMP (order_time))   

(  

PARTITION  P201601  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-02-01‘)) ,

PARTITION  P201602  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-03-01‘)) ,

PARTITION  P201603  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-04-01‘)) ,

PARTITION  P201604  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-05-01‘)) ,

PARTITION  P201605  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-06-01‘)) ,

PARTITION  P201606  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-07-01‘)) ,

PARTITION  P201607  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-08-01‘)) ,

PARTITION  P201608  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-09-01‘)) ,

PARTITION  P201609  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-10-01‘)) ,

PARTITION  P201610  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-11-01‘)) ,

PARTITION  P201611  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2016-12-01‘)) ,

PARTITION  P201612  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-01-01‘)) ,

PARTITION  P201701  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-02-01‘)) ,

PARTITION  P201702  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-03-01‘)) ,

PARTITION  P201703  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-04-01‘)) ,

PARTITION  P201704  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-05-01‘)) ,

PARTITION  P201705  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-06-01‘)) ,

PARTITION  P201706  VALUES LESS THAN  (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-07-01‘))

);  

step3、将原先表的数据灌入新的tmp表

insert into `order_his_tmp` select * from `order_his`;

step4、查询验证

explain partitions select * from `order_his_tmp` where `xxxx` = ‘222‘ AND `XXXX` <> 1 AND order_time > ‘2015-11-01 00:00:00‘ AND order_time < ‘2015-12-21 00:00:00‘ \G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: order_his

   partitions: p201511,p201512   ### 可以看到这里走的是2015年11和12月，这2个分区

...........部分内容省略.............

注意： 当时在线上操作的时候，发现即使做了分区，执行计划里面显示的还是ALL全表扫描了，于是根据这个SELECT 加了个索引解决了这个问题。这里没有真实环境不好贴图出来。

step5、替换原先的表

通知开发同学当前不要对`order_his`表执行查询操作。

然后我们执行：

rename table `order_his` `order_his_nopart`;

rename table `order_his_tmp` `order_his`;

这样的话，新的`order_his`表就是分区表啦。

step6、添加分区表

后期如果需要加分区的话，只要执行如下这种操作就可以添加一个新的分区

ALTER TABLE `order_his` ADD PARTITION ( PARTITION P201707 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP(‘2017-08-01‘))) ;

当然，如果我们想省事的话，就在step2的时候，一次性多创建很多分区（我当时是按月建分区，一直创建到2019年）

。

此外，也可以写个存储过程配合event_schedule每月自动创建一个新的分区。

使用存储过程的方法这里先略过，后期补充。

本文出自 “菜鸡” 博客，请务必保留此出处http://lee90.blog.51cto.com/10414478/1917933

线上MySQL某个历史数据表的分区笔记