当数据表中的数据量很大时，分区带来的效率提升才会显现出来。
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只有检索字段为分区字段时，分区带来的效率提升才会比较明显。因此， 分区字段的选择很重要 ，并且 业务逻辑要尽可能地根据分区字段做相应调整 （尽量使用分区字段作为查询条件）。
1、分区表对业务透明，只需要维护一个表的数据结构。
2、DML操作加锁仅影响操作的分区，不会影响未访问分区。
3、通过分区交换快速将数据换入和换出分区表。
4、通过TRUNCATE操作快速清理特定分区数据。
5、通过强制分区仅访问特定分区数据，减少操作影响。
6、通过大数据量分区能有效降低索引层数，提高查询性能。
1、创建表时指定分区
物理文件：
2、插入数据
3、查询 information_schema.partitions 表得到该表的分区信息
4、查询计划分析
5、添加分区
若报错：
6、修改/覆盖/合并分区
报错
所以需要添加pmax 分区，一同修改
7、删除分区
8、查询具体分区的下数据
MySQL分区的限制
一、背景
话说风和日丽的一天，为提高随着业务增长的大表（3510449行吧）的访问效率，于是决定对表分区，记录如下。
二、实操
结合业务，若干条记录会集中在一个日期，查询时也往往只查询一个日期内的数据，于是选取分区字段为时间。
创建分区 比如
CREATE TABLE message_all (
id int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
......
createtime datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间'
PRIMARY KEY ( id , createtime )
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
PARTITION BY RANGE (YEAR(createtime))
(PARTITION p2015 VALUES LESS THAN (2016) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p2016 VALUES LESS THAN (2017) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p2017 VALUES LESS THAN (2018) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p2018 VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB)
不过我们表已经有了当然不能这么建，除非你想导一次数据。
如下操作 ：
1、
ALTER TABLE message_all PARTITION BY RANGE (to_days(createtime))
(
PARTITION p2015 VALUES LESS THAN (to_days('2016-01-01')),
PARTITION p2016 VALUES LESS THAN (to_days('2017-01-01')),
PARTITION p2017 VALUES LESS THAN (to_days('2018-01-01')),
PARTITION p2018 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
或者
2、ALTER TABLE message_all PARTITION BY RANGE (YEAR(createtime))
(
PARTITION p2015 VALUES LESS THAN (YEAR('2016-01-01'))
);
然后追加。
ALTER TABLE message_all ADD PARTITION
(
PARTITION p2016 VALUES LESS THAN (YEAR('2017-01-01')),
PARTITION p2017 VALUES LESS THAN (YEAR('2018-01-01')),
PARTITION p2018 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
这里会有几种错误情况：
1、ALTER TABLE message_all PARTITION BY RANGE (to_days(createtime)) ;
[Err] 1492 - For RANGE partitions each partition must be defined
解释：必须指定至少一个分区。
2、[Err] 1492 - A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function
解释：分区字段必须是主键之一。
3、[Err] 1492 - Constant, random or timezone-dependent expressions in (sub)partitioning function are not allowed
解释：分区字段为timestamp，换成datetime。
4、[Err] 1526 - Table has no partition for value xxxx
解释：用追加方式第一次必须覆盖目前所有数据。
总结：
1、创建时必须指定至少一个分区。
2、key必须为主键之一。
3、RANGE处必须为INT型，时间字段用函数转——YEAR()、YEARWEEK()、TO_DAYS()。
4、THAN处必须为INT型，时间字段用函数转——TO_DAYS、TO_SECONDS()、UNIX_TIMESTAMP()。
5、它就是以两个INT比大小划分的文件。
6、所有ENGINE必须一样。
7、范围分区添加只能在最大值后面追加。
8、分区是有上限的貌似1024个。
用到的其他操作
1、删除分区（直接扔掉分区文件，数据也没了）
ALTER TABLE message_all DROP PARTITION p2016;
2、清空分区数据
ALTER TABLE message_all TRUNCATE PARTITION p2017;
3、重定义（可实现：分区拆分、合并、重命名）
ALTER TABLE message_all REORGANIZE PARTITION p201601,p201602,p201603,p201604 INTO
(
PARTITION p2016012 VALUES less than(TO_DAYS('2016-03-01')),
PARTITION p2016034 VALUES less than(TO_DAYS('2016-05-01'))
);
检查/查看你的分区
1、SHOW TABLE STATUS LIKE 'message_all';
2、SELECT * FROM information_schema.partitions WHERE table_name='message_all';
3、SHOW CREATE TABLE message_all;
4、EXPLAIN SELECT COUNT(1) FROM message_all WHERE createtime= '2016-01-01' AND createtime '2016-12-30';如果用到了分区partitions里会有显示。
5、指定分区查
SELECT COUNT(1) FROM message_all PARTITION (p2016) 表别名 WHERE ......;
到这里就结束啦，土豆白。
一些概念
水平分区Partition有以下几种模式
对底层表的封装，意味着索引也是按照分区的子表定义的，而没有全局索引。（所以即使有唯一性索引，在不同子表中可能会有重复数据）
单表数据量超大时索引失效
将单表分区成数个区域，通过分区函数，可以快速地定位到数据的区域。而且相比于索引，分区不需要额外的数据结构记录每个分区的数据，代价更低。只需要一个简单的表达式就可以指向正确的分区
可以只是用简单的分区方式存放表，不要任何索引，只要将查询定位到需要的大致数据位置，通过where条件，将需要的数据限制在少数分区中，则效率是很高的。WARNNING：查询需要扫描的分区个数限制在一个很小的数量。
如果数据有明显的“热点”，可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中。
如果分区表达式的值可以是NULL：第一个分区会使一个特殊分区。以partition by range year(order_date)为例，所有在order_date列为NULL或者非法值的数据都会被放到第一个分区。那么所有的查询在定位分区后都会增加扫描第一个分区。而且如果第一个分区很大的时候，查询的成本会被这个“拖油瓶”分区无情的增加。
创建一个无用的第一分区可以解决这个问题，partition p_nulls values less than (0);
对于分区列和索引列不匹配的查询，虽然查询能够使用索引，但是无法通过分区定位到目标数据的分区（也就是数据分布相对更加分散）,需要遍历每个分区内的索引，除非查询中的条件同时也包含分区条件。所以期望分区条件范围被热门查询索引所包含。
对于 范围分区 技术，需要适当限制分区的数量，否则对于大量数据批量导入的场景，选择分区的成本过高。对于大多数系统，100个左右的分区是没有问题的。