SELECT?uptime,?CASE?WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(0,1)?THEN?1?
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WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(2,3)?THEN?2
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(4,5)?THEN?3
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(6,7)?THEN?4
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(8,9)?THEN?5
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(10,11)?THEN?6
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(12,13)?THEN?7
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(14,15)?THEN?8
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(16,17)?THEN?9
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(18,19)?THEN?10
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(20,21)?THEN?11
WHEN?datepart(hour,uptime)?IN?(22,23)?THEN?12
ELSE?0?END?AS?sq
FROM?bak_dircost0901
-------------------------------
uptime?sq
2014/8/19?9:20:59?5
2014/8/22?20:31:20?11
2014/8/22?20:33:08?11
2014/8/26?13:48:01?7
2014/8/27?16:10:45?9
MySQL 支持四種類型的分區(qū)：
1、RANGE 分區(qū)：基于屬于一個給定連續(xù)區(qū)間的列值，把多行分配給分區(qū)；
2、LIST 分區(qū)：類似于按RANGE分區(qū)，區(qū)別在于LIST分區(qū)是基于列值匹配一個離散值集合中的某個值來進行選擇；
3、HASH分區(qū)：基于用戶定義的表達式的返回值來進行選擇的分區(qū)，該表達式使用將要插入到表中的這些行的列值進行計算；
4、KEY 分區(qū)：類似于按HASH分區(qū)，區(qū)別在于KEY分區(qū)只支持計算一列或多列，且MySQL 服務器提供其自身的哈希函數。
MySQL 5.1 提供了許多修改分區(qū)表的方式。添加、刪除、重新定義、合并或拆分已經存在的分區(qū)是可能的。所有這些操作都可以通過使用ALTER TABLE 命令的分區(qū)擴展來實現(xiàn)。關于如何添加和刪除分區(qū)的處理，RANGE和LIST分區(qū)非常相似，HASH和KEY分區(qū)也非常相似?；谶@個原因，我們先介紹RANGE和HASH這兩種分區(qū)的管理。
分表是分散數據庫壓力的好方法。
分表，最直白的意思，就是將一個表結構分為多個表，然后，可以再同一個庫里，也可以放到不同的庫。
當然，首先要知道什么情況下，才需要分表。個人覺得單表記錄條數達到百萬到千萬級別時就要使用分表了。
分表的分類
**1、縱向分表**
將本來可以在同一個表的內容，人為劃分為多個表。（所謂的本來，是指按照關系型數據庫的第三范式要求，是應該在同一個表的。）
分表理由：根據數據的活躍度進行分離，（因為不同活躍的數據，處理方式是不同的）
案例：
對于一個博客系統(tǒng)，文章標題，作者，分類，創(chuàng)建時間等，是變化頻率慢，查詢次數多，而且最好有很好的實時性的數據，我們把它叫做冷數據。而博客的瀏覽量，回復數等，類似的統(tǒng)計信息，或者別的變化頻率比較高的數據，我們把它叫做活躍數據。所以，在進行數據庫結構設計的時候，就應該考慮分表，首先是縱向分表的處理。
這樣縱向分表后：
首先存儲引擎的使用不同，冷數據使用MyIsam 可以有更好的查詢數據?；钴S數據，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，對冷數據進行更多的從庫配置，因為更多的操作時查詢，這樣來加快查詢速度。對熱數據，可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。
其實，對于一些特殊的活躍數據，也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存，等累計到一定量再去更新數據庫。或者mongodb 一類的nosql 數據庫，這里只是舉例，就先不說這個。
**2、橫向分表**
字面意思，就可以看出來，是把大的表結構，橫向切割為同樣結構的不同表，如，用戶信息表，user_1,user_2等。表結構是完全一樣，但是，根據某些特定的規(guī)則來劃分的表，如根據用戶ID來取模劃分。
分表理由：根據數據量的規(guī)模來劃分，保證單表的容量不會太大，從而來保證單表的查詢等處理能力。
案例：同上面的例子，博客系統(tǒng)。當博客的量達到很大時候，就應該采取橫向分割來降低每個單表的壓力，來提升性能。例如博客的冷數據表，假如分為100個表，當同時有100萬個用戶在瀏覽時，如果是單表的話，會進行100萬次請求，而現(xiàn)在分表后，就可能是每個表進行1萬個數據的請求（因為，不可能絕對的平均，只是假設），這樣壓力就降低了很多很多。
延伸：為什么要分表和分區(qū)？
日常開發(fā)中我們經常會遇到大表的情況，所謂的大表是指存儲了百萬級乃至千萬級條記錄的表。這樣的表過于龐大，導致數據庫在查詢和插入的時候耗時太長，性能低下，如果涉及聯(lián)合查詢的情況，性能會更加糟糕。分表和表分區(qū)的目的就是減少數據庫的負擔，提高數據庫的效率，通常點來講就是提高表的增刪改查效率。
什么是分表？
分表是將一個大表按照一定的規(guī)則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表，我們可以稱為子表，每個表都對應三個文件，MYD數據文件，.MYI索引文件，.frm表結構文件。這些子表可以分布在同一塊磁盤上，也可以在不同的機器上。app讀寫的時候根據事先定義好的規(guī)則得到對應的子表名，然后去操作它。
什么是分區(qū)？
分區(qū)和分表相似，都是按照規(guī)則分解表。不同在于分表將大表分解為若干個獨立的實體表，而分區(qū)是將數據分段劃分在多個位置存放，可以是同一塊磁盤也可以在不同的機器。分區(qū)后，表面上還是一張表，但數據散列到多個位置了。app讀寫的時候操作的還是大表名字，db自動去組織分區(qū)的數據。
**MySQL分表和分區(qū)有什么聯(lián)系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并發(fā)狀態(tài)下都有一個良好的表現(xiàn)。
2、分表和分區(qū)不矛盾，可以相互配合的，對于那些大訪問量，并且表數據比較多的表，我們可以采取分表和分區(qū)結合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區(qū)配合的話，可以用其他的分表試），訪問量不大，但是表數據很多的表，我們可以采取分區(qū)的方式等。
3、分表技術是比較麻煩的，需要手動去創(chuàng)建子表，app服務端讀寫時候需要計算子表名。采用merge好一些，但也要創(chuàng)建子表和配置子表間的union關系。
4、表分區(qū)相對于分表，操作方便，不需要創(chuàng)建子表。
我們知道對于大型的互聯(lián)網應用，數據庫單表的數據量可能達到千萬甚至上億級別，同時面臨這高并發(fā)的壓力。Master-Slave結構只能對數據庫的讀能力進行擴展，寫操作還是集中在Master中，Master并不能無限制的掛接Slave庫，如果需要對數據庫的吞吐能力進行進一步的擴展，可以考慮采用分庫分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要選中合適的分表策略（以哪個字典為分表字段，需要將數據分為多少張表），使數據能夠均衡的分布在多張表中，并且不影響正常的查詢。在企業(yè)級應用中，往往使用org_id(組織主鍵)做為分表字段，在互聯(lián)網應用中往往是userid。在確定分表策略后，當數據進行存儲及查詢時，需要確定到哪張表里去查找數據，
數據存放的數據表 = 分表字段的內容 % 分表數量
**2、分庫**
分表能夠解決單表數據量過大帶來的查詢效率下降的問題，但是不能給數據庫的并發(fā)訪問帶來質的提升，面對高并發(fā)的寫訪問，當Master無法承擔高并發(fā)的寫入請求時，不管如何擴展Slave服務器，都沒有意義了。我們通過對數據庫進行拆分，來提高數據庫的寫入能力，即所謂的分庫。分庫采用對關鍵字取模的方式，對數據庫進行路由。
數據存放的數據庫=分庫字段的內容%數據庫的數量
**3、即分表又分庫**
數據庫分表可以解決單表海量數據的查詢性能問題，分庫可以解決單臺數據庫的并發(fā)訪問壓力問題。
當數據庫同時面臨海量數據存儲和高并發(fā)訪問的時候，需要同時采取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下：
中間變量 = 關鍵字%（數據庫數量*單庫數據表數量）
庫 = 取整（中間變量/單庫數據表數量）
表 = （中間變量%單庫數據表數量）
實例：
1、分庫分表
很明顯，一個主表（也就是很重要的表，例如用戶表）無限制的增長勢必嚴重影響性能，分庫與分表是一個很不錯的解決途徑，也就是性能優(yōu)化途徑，現(xiàn)在的案例是我們有一個1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢，同事的做法是將其散列到100個表中，分別從members0到members99，然后根據mid分發(fā)記錄到這些表中，牛逼的代碼大概是這樣子：
復制代碼 代碼如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停機修改mysql表結構
同樣還是members表，前期設計的表結構不盡合理，隨著數據庫不斷運行，其冗余數據也是增長巨大，同事使用了下面的方法來處理：
先創(chuàng)建一個臨時表：
/*創(chuàng)建臨時表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表結構為新結構，接著使用上面那個for循環(huán)來導出數據，因為1000萬的數據一次性導出是不對的，mid是主鍵，一個區(qū)間一個區(qū)間的導，基本是一次導出5萬條吧，這里略去了
接著重命名將新表替換上去：
/*這是個頗為經典的語句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是這樣，基本可以做到無損失，無需停機更新表結構，但實際上RENAME期間表是被鎖死的，所以選擇在線少的時候操作是一個技巧。經過這個操作，使得原先8G多的表，一下子變成了2G多。
SELECT t.id, t.pro, t.createdate, (SELECT cost FROM t_cost x WHERE x.upd_date = (SELECT max(x2.upd_date) FROM t_cost x2 WHERE t.createdate = x2.upd_date and x2.pro = t.pro) and x.pro = t.pro) FROM t_order t;
重慶分公司
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