我有一个包含数百万条记录的表，它们利用 EFF_FROM 和 EFF_TO 日期字段来对记录进行版本控制。
99% 的情况下，当应用程序查询此表时，它只关注 EFF_TO 为 2099-12-31 的记录，或事件且非历史的记录。
我仅将事件记录复制到表的测试版本中，应用程序的 SELECT 查询从 60 秒缩短到 3 秒。
我不一定要对每个 EFF_TO 日期进行分区。我不想增加开销，尤其是填充表的进程。我只想要对查询2099-12-31的记录进行优化，并且我希望性能是即时的。
有没有一种简单的方法可以做到这一点？或者我是否必须创建一个事件表和一个历史表？
最佳答案
Partition like function for a single set of data?
这有点矛盾，但是您询问的是如何将数据划分为两组数据，一组是 EFF_TO future 的数据，一组是过去的数据。
have an EFF_TO of 2099-12-31
设计错误 - 这些应该为空。
如果它们为空，则分区会很简单。就目前情况而言，您将必须删除并重新创建分区 - 这是一项相当昂贵的操作(查看用于进行在线模式更新的工具)。
您可以通过创建多个分区来定义现在周围的时间段，然后定期在末尾添加一个分区并从开头删除一个分区，从而最大程度地减少影响。
application's SELECT query went from 60 seconds to 3 seconds.
性能提高的原因不仅仅是表的大小，还有很多其他原因
- 如果进行全表表扫描，则这是应用程序中的设计错误。
- 您的索引可能没有达到应有的最新程度
- 索引的逻辑结构可能不平衡，需要优化
- 表和索引的物理结构很多都是碎片化的，需要优化
关于MySQL:针对一组数据的类似分区函数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28224710/