【为什么分区】 在大数据操作时，将数据表分而治之，将一张数据量很大的表分为一个更小的操作单元，每一个操作单元都会有一个单独的名称。同时，对于程序开发人员来说，分区和没有分区是一样的，通俗来说，mysql分区对于程序应用是透明的，只是数据库对数据的一次重新整理操作。
分区作用：
（1）提升性能。
分区的最终目的是提升性能，分区完成后，mysql针对每个分区生成特定数据文件和索引文件，检索时通过检索特定的部分数据，因此更好的执行和维护数据库。这是因为分区后表被指派到不同的物理驱动器上，同时访问多个分区时减少分区物理i/o争用。
（2）易于管理。
分区后，管理数据可以直接管理对应的分区。操作简单，当数据达到百万级别时，直接操作分区远比操作数据表来的更加直接。
（3）容错
分区完成后，一个分区被破坏后，不会影响其他数据。
【分区方法】 mysql 的分区方法有：range分区、list分区、hash分区、key分区。
range分区：根据某个字段的值来进行分区管理，是在直接创建表时进行的分区。eg：
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date, salary int ) partition by range(salary) ( partition p1 values less than (1000), partition p2 values less than (2000), partition p3 values less than maxvalue );
list分区：类似于rang分区，不同的是，list分区是一个个散列值，rang分区是根据某个字段范围进行分区。eg：
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by list(deptno) ( partition p1 values in (10,15), partition p2 values in (20,25), partition p3 values in (30,35) );
hash分区：确保数据在预先指定书目的分区中平均分布，分区时指定分区根据的列值和分区数量。eg：
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by hash(year(birthdate)) partitions 4;
key分区：类似于hash分区，区别于key分区只支持计算一列或多列，mysql服务器提供其自身哈希函数，必须有一列或者多列包涵整数值。eg:
create table emp (empno varchar(20) not null , empname varchar(20), deptno int, birthdate date not null, salary int ) partition by key(birthdate) partitions 4;
【分区的管理操作方法】 删除分区:
alter table emp drop partition p1;
不可以删除hash或者key分区。
一次性删除多个分区，alter table emp drop partition p1,p2;
增加分区:
alter table emp add partition (partition p3 values less than (4000));
alter table empl add partition (partition p3 values in (40));
分解分区:
reorganizepartition关键字可以对表的部分分区或全部分区进行修改，并且不会丢失数据。分解前后分区的整体范围应该一致。
alter table te
reorganize partition p1 into
(
partition p1 values less than (100),
partition p3 values less than (1000)
); ----不会丢失数据
合并分区:
merge分区：把2个分区合并为一个。
alter table te
reorganize partition p1,p3 into
(partition p1 values less than (1000));
----不会丢失数据
重新定义hash分区表:
alter table emp partition by hash(salary)partitions 7;
----不会丢失数据
重新定义range分区表:
alter table emp partitionbyrange(salary)
(
partition p1 values less than (2000),
partition p2 values less than (4000)
); ----不会丢失数据
删除表的所有分区:
alter table emp removepartitioning;--不会丢失数据
重建分区：
这和先删除保存在分区中的所有记录，然后重新插入它们，具有同样的效果。它可用于整理分区碎片。
alter table emp rebuild partitionp1,p2;
优化分区：
如果从分区中删除了大量的行，或者对一个带有可变长度的行（也就是说，有varchar，blob，或text类型的列）作了许多修改，可以使用“alter table ... optimize partition”来收回没有使用的空间，并整理分区数据文件的碎片。
alter table emp optimize partition p1,p2;
分析分区：
读取并保存分区的键分布。
alter table emp analyze partition p1,p2;
修补分区：
修补被破坏的分区。
alter table emp repairpartition p1,p2;
检查分区：
可以使用几乎与对非分区表使用check table 相同的方式检查分区。
alter table emp check partition p1,p2;
这个命令可以告诉你表emp的分区p1,p2中的数据或索引是否已经被破坏。如果发生了这种情况，使用“alter table ... repair partition”来修补该分区。
【分区实践】 1. 创建分区表和不分区表：
-- 创建分区表 create table part_tab (c1 int null, c2 varchar(30), c3 date not null) partition by range(year(c3)) (partition p0 values less than (1995), partition p1 values less than (1996) , partition p2 values less than (1997) , partition p3 values less than (1998) , partition p4 values less than (1999) , partition p5 values less than (2000) , partition p6 values less than (2001) , partition p7 values less than (2002) , partition p8 values less than (2003) , partition p9 values less than (2004) , partition p10 values less than (2010), partition p11 values less than (maxvalue) );
-- 创建没有分区表 create table nopart_tab (c1 int null, c2 varchar(30), c3 date not null)
2. 创建大数据操作环境。为了测试结果的准确度提高，需要表中存在大数据，通过以下事务可在数据表中创建800万条数据：
-- 创建生成数据事物 create procedure load_part_tab() begin declare v int default 0; while v < 8000000 do insert into part_tab values (v,'testingpartitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520)mod 3652)); set v = v + 1; end while; end;
执行事务:call load_part_tab(); ，因为执行此事务执行的时间很长，我只在表中插入了283304条数据。
创建完成一张表后，可以将该表的数据复制到未分区表，这样执行速度会很快：
insert into test.nopart_tab select * from test.part_tab
3. 查看分区表分区结构：
-- 查询分区情况 select partition_name part, partition_expression expr, partition_description descr, table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name='part_tab';
执行结果：
3. 测试速度：
执行分区表查询语句：
select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31';
执行时间：
执行未分区表查询语句：
select count(*) from nopart_tab where c3 > date '1995-01-01'and c3 < date '1995-12-31';
执行时间：
从时间对比可以看出，同样的查询语句，分区表执行速度在20ms左右，未分区表在175ms左右，执行速度相差8倍左右，因此得出结论：分区表的执行速度要比未分区表执行速度快。
【分区局限性】
1. mysql分区处理null值的方式
如果分区键所在列没有notnull约束。
如果是range分区表，那么null行将被保存在范围最小的分区。
如果是list分区表，那么null行将被保存到list为0的分区。
在按hash和key分区的情况下，任何产生null值的表达式mysql都视同它的返回值为0。
为了避免这种情况的产生，建议分区键设置成not null。
2. 分区键必须是int类型，或者通过表达式返回int类型，可以为null。唯一的例外是当分
区类型为key分区的时候，可以使用其他类型的列作为分区键（ blob or text 列除外）。
3. 对分区表的分区键创建索引，那么这个索引也将被分区,分区键没有全局索引一说。
4. 只有rang和list分区能进行子分区，hash和key分区不能进行子分区。
5. 临时表不能被分区。
以上就是mysql优化实验（一）-- 分区的内容。