1.分區一般用於非常大的表，采用“分而治之”的策略，將一個很大的對象分成多個小對象進行管理，每個分區都是一個獨立的對象。
分區使用分區鍵將數據根據范圍值，特定列值或HASH值等規則分布在不同的分區中。查看當前MySQL是否支持分區，如下所示。
mysql> show variables like '%partition%'; --或者使用select @@have_partitioning; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | have_partitioning | YES | +-------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
2.分區類型，主要分為以下四種：
RANGE：基於一個連續的區間范圍，將數據分配到不同的分區。
LIST：基於枚舉出的值列表分區
HASH：基於給定的分區數，將數據分配到不同的分區
KEY：類似於HASH分區，但不允許用戶自定義表達式
3.設置表的分區，類似指定表的存儲引擎，分區不支持CSV和merge引擎對象，如下所示
create table student( sno int not null, sname varchar(30) not null, sclass varchar(10) not null, sage int not null, sgender varchar(6) )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by list columns(sgender)( partition p0 values in ('男'), partition p1 values in ('女') );
不管哪種分區類型，分區鍵必須是主鍵或唯一鍵，除非兩者都沒有，否者將會報如下錯誤。
Error Code: 1503. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function
4.RANGE分區
RANGE分區利用取值范圍來進行分區，區間必須連續且不重疊，使用values less than進行分區定義，分區鍵必須是INT，或者表達式返回INT。
create table users_par( id int not null, usrName varchar(50) not null, usrEmail varchar(50) not null, age int not null, regDate date not null )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by range(age)( partition p0 values less than(20), partition p1 values less than(30), partition p2 values less than maxvalue --防止插入大於30歲的用戶，出現錯誤 );
如果是將注冊日期作為分區鍵，則須要使用日期處理函數轉換為整型，例如year(regDate),to_days(regDate),to_seconds(regDate),且只支持這三個函數。
或者使用RANGE COLUMNS分區，則不需要轉換日期，如下所示
create table users_par( id int not null, usrName varchar(50) not null, usrEmail varchar(50) not null, age int not null, regDate date not null )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by range columns(regDate)( partition p0 values less than('2005-05-05'), partition p1 values less than('2009-09-09'), partition p2 values less than('2015-05-05'), );
RANGE分區特別適用於刪除過期數據或者某范圍數據，只需要alter table tbl_name truncate partition partition_name即可，比delete語句效率要高很多，還有就是經常使用分區鍵的查詢，可以提高查詢性能，因為只需掃描某些分區就OK，如下所示。
mysql> explain partitions select * from users_par where age=30; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | users_par | p2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using where | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
5.LIST分區
LIST分區是建立離散的值列表來實現特定的值屬於哪個分區，使用partition by list來實現，values in 來定義。
CREATE TABLE `student` ( `sno` int(11) NOT NULL, `sname` varchar(30) NOT NULL, `sclass` varchar(10) NOT NULL, `sage` int(11) NOT NULL, `sgender` varchar(6) DEFAULT NULL )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY LIST COLUMNS(sgender)( PARTITION p0 VALUES IN ('男'), PARTITION p1 VALUES IN ('女') );
如果試圖插入的值不在分區值列表中，插入語句將會報錯，將要匹配的值必須在分區值列表中找到。
6.COLUMNS分區
columns分區是對range，list分區的補充，彌補了后兩者只支持整型數分區（或者通過轉換為整型數），使得支持數據類型增加很多（所有整數類型，日期時間類型，字符類型），還支持多列分區。
columns分區可細分為range columns分區和list columns分區，多列分區示例：
create table range_columns( a int not null, b int not null ) partition by range columns(a,b)( partition p0 values less than(0,10), partition p1 values less than(10,20), partition p2 values less than(10,30), partition p3 values less than(maxvalue,maxvalue) );
在多列分區表上插入數據時，采用元組的比較，即多列排序，先根據field1排序，再根據field2排序，根據排序結果來來分區存儲數據。
mysql> insert into range_columns values (0,9); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select PARTITION_NAME,PARTITION_EXPRESSION,TABLE_ROWS from information_schema.partitions where table_schema=schema() and table_name='range_columns'; +----------------+----------------------+------------+ | PARTITION_NAME | PARTITION_EXPRESSION | TABLE_ROWS | +----------------+----------------------+------------+ | p0 | `a`,`b` | 1 | | p1 | `a`,`b` | 0 | | p2 | `a`,`b` | 1 | | p3 | `a`,`b` | 0 | +----------------+----------------------+------------+ 4 rows in set (0.01 sec)
7.HASH分區
HASH主要是為了讓數據在設定個數的分區中盡可能分布平均，執行哈希分區時，mysql會對分區鍵執行哈希函數，以確定數據放在哪個分區中。HASH分區分為常規HASH分區和線性HASH分區，前者使用取模算法，后者使用線性2的冪的運算規則。HASH分區示例如下，
create table hash_par( id int not null, name varchar(50) not null ) partition by hash(id) partitions 4; ----如果要指定為線性hash，可以使用partition by linear hash
插入一個id為31的數據，如下所示
mysql> insert into hash_par values (31,'zhumuxian'); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> explain partitions select * from hash_par where id=31; +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | hash_par | p3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using where | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec)
HASH分區盡可能讓數據平均地分布在每個分區上，提高了查詢效率，但是增加了分區管理的代價，比如以前有5個分區，現在要加上一個分區，算法有mod(expr,5)變成(expr,6)，原來5個分區的數據大部分要重新結算重新分區。雖然使用線性HASH分區會降低分區管理的代價，但是數據卻沒有常規HASH分布得那么均勻。
8.KEY分區
KEY分區類似與HASH分區，但是不能自定義表達式，不過支持分區鍵的類型很多，除卻Text,Blob等文本類型。KEY分區的設置如下：
create table hash_par( id int not null, name varchar(50) not null ) partition by key(id) partitions 4;
KEY分區的分區鍵可以不指定，默認會使用表的主鍵作為分區鍵，如果沒有主鍵，就使用唯一鍵，兩者都沒有的話就必須指定分區鍵了。
9.子分區（關鍵字subparttition）
RANGE分區或者LIST分區可以再次分割形成子分區，子分區可以是HASH分區或者KEY分區，例如：
create table users_par( id int not null, usrName varchar(50) not null, usrEmail varchar(50) not null, age int not null, birth date not null )engine=InnoDB default charset=utf8 partition by range(age) subpartition by hash(age) subpartitions 2( partition p0 values less than(20), partition p1 values less than(30), partition p2 values less than maxvalue );
10.分區時NULL值的處理
一般情況下，MYSQL把NULL當成零值后者最小值來處理。
在RANGE分區中，NULL會被當成最小值處理；LIST分區中，NULL值必須出現在枚舉值列表中，否則報錯；HASH/KEY分區中，NULL值被當成零值處理。
mysql> insert into student values (4010404,'zhumuxian','A1114',20,'男'); Query OK, 1 row affected (0.04 sec) mysql> insert into student values (4010405,'zhongzhaoxi','A1114',20,NULL); ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value from column_list mysql> select PARTITION_NAME,PARTITION_EXPRESSION,PARTITION_DESCRIPTION,TABLE_ROWS from information_schema.partitions where table_schema=schema() and table_name='student'; +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | PARTITION_NAME | PARTITION_EXPRESSION | PARTITION_DESCRIPTION | TABLE_ROWS | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ | p0 | `sgender` | '男' | 1 | | p1 | `sgender` | '女' | 0 | +----------------+----------------------+-----------------------+------------+ 2 rows in set (0.01 sec)
11.分區管理
RANGE和LIST分區在刪除，添加，重新定義等分區管理上非常類似，如下所示。
刪除分區(alter table tbl_name drop partition partition_name)，分區被刪除后，該分區的數據一起被刪除。
mysql> alter table users_par drop partition p0; Query OK, 0 rows affected (0.24 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
添加分區(alter table tbl_name add partition)
mysql> alter table users_par add partition (partition p0 values less than (20)); ERROR 1481 (HY000): MAXVALUE can only be used in last partition definition --這里報錯是因為添加分區必須在原分區的最大端添加，在為LIST分區添加分區時，新分區的值列表的值不能包含任意一個現有分區中值列表中的值，否則報錯 mysql> alter table student add partition (partition p2 values in ('男')); ERROR 1495 (HY000): Multiple definition of same constant in list partitioning
重新定義分區(alter table tbl_name reorganize partition partition_name into)，可以將一個分區拆開成多個，反之可以合並多個成一個或多個。
mysql> alter table users_par reorganize partition p1 into (partition p0 values less than (20),partition p1 values less t han(30)); Query OK, 1 row affected (0.05 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
需要注意的是：RANGE和LIST分區在重新定義時，只能重新定義相鄰的分區，不可以跳過分區，並且重新定義的分區區間必須和原分區區間一致，也不可以改變分區的類型。
HASH和KEY分區的管理
減少分區數量，使用coaleace關鍵字
mysql> alter table hash_par coalesce partition 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
增加分區數量
mysql> alter table hash_par add partition partitions 2; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
MySQL分區有利於查詢優化，快速刪除過期數據，提高查詢吞吐量等。