Gracias a information_schema es posible saber el tamaño que ocupan las tablas de nuestras bases de datos.

Toda la información que nos ofrece information_schema en relación con las tablas es la siguiente:

mysql> desc tables;
+-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field           | Type         | Null | Key | Default | Extra |
+-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| TABLE_CATALOG   | varchar(512) | YES  |     | NULL    |       |
| TABLE_SCHEMA    | varchar(64)  | NO   |     |         |       |
| TABLE_NAME      | varchar(64)  | NO   |     |         |       |
| TABLE_TYPE      | varchar(64)  | NO   |     |         |       |
| ENGINE          | varchar(64)  | YES  |     | NULL    |       |
| VERSION         | bigint(21)   | YES  |     | NULL    |       |
| ROW_FORMAT      | varchar(10)  | YES  |     | NULL    |       |
| TABLE_ROWS      | bigint(21)   | YES  |     | NULL    |       |
| …

Para las prácticas haremos uso de una BBDD de prueba que podemos descargar aquí:

Sample database with test suite

Lo bueno de esta BBDD es que ya viene repletita de datos, por ejemplo la tabla salaries tiene en torno a dos millones de registros. La particionaremos de forma que logremos mejorar el rendimiento. Hay que tener en cuenta que las pruebas se van a hacer sobre un Netbook, por lo que los resultados no son 100% fiables. Nunca pongáis un netbook como servidor de bases de datos en producción u os quedareis ciegos.

El particionado se puede hacer por rangos, listas, hashes y keys:

RANGO

CREATE TABLE employees (
    id INT NOT NULL,
    fname VARCHAR(30),
    lname VARCHAR(30),
    hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
    separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
    job_code INT NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE …