阅读mysql分区性能文档

mysql/mysql文档/mysql_表.md

@@ -614,3 +614,28 @@ select partition_name, partition_method, subpartition_name, subpartition_method
 | p\_beijing | LIST COLUMNS | p\_beijingsp1 | KEY |
 | p\_beijing | LIST COLUMNS | p\_beijingsp2 | KEY |
 
+### 分区中的NULL值
+mysql允许对null值做分区，但`mysql数据库中的分区总是视null值小于任何非null的值`，该逻辑`和order by处理null值的逻辑一致`。
+
+故而，在使用不同的分区类型时，对于null值的处理逻辑如下：
+- 对于range类型分区，当插入null值时，其会被放在最左侧的分区中
+- 对于list类型的分区，如果要插入null值，必须在分区的`values in (...)`表达式中指定null值，否则插入语句将会报错
+- hash和key的分区类型，将会将null值当作`0`来散列
+
+### 分区和性能
+对于OLTP类型的应用，使用分区表时应该相当小心，因为分区表可能会带来严重的性能问题。
+
+例如，对于包含1000w条数据的表`t`，如果包含主键索引`id`和非主键索引`code`，分区和不分区，其性能分析如下
+
+#### 不分区 
+如果不对表t进行分区，那么根据`id`（唯一主键索引）或`code`（非unique索引）进行查询，例如`select * from t where id = xxx`或`select * from t where code = xxx`时，可能只会进行2~3次磁盘io（1000w数据构成的B+树其层高为2~3）。
+
+#### 按id进行分区
+如果对表`t`按照`id`进行`hash`分区，分为10个分区，那么：
+- 对于按`id`进行查找的语句`select * from t where id = xxx`
+  - 将t按id分为10个区后，如果分区均匀，那么每个分区数据大概为100w，对分区的查询开销大概为2次磁盘io
+  - 根据`id`的查询只会在一个分区内进行查找，故而磁盘io会从3次减少为2次，可以提升查询效率
+- 对于按`code`进行查找的语句`select * from t where code = xxx`
+  - 对于按code进行查找的语句，需要扫描所有的10个分区，每个分区大概需要2次磁盘io，故而总共的磁盘io大约为20次
+
+> 在使用分区表时，应尽量小心，不正确的使用分区将可能会带来大量的io，造成性能瓶颈