当我们单表数据量比较大的时候，单表查询的IO较大。这个时候，我们是不是可以将表的数据分成多个文件，按照某个条件进行单文件的查询，这样避免了大量的IO操作。通过分而治之的思想，减少IO操作，提升查询效率。本文主要是讲述MySQL中分区表，看MySQL是如何实现分区表的。
? MySQL从5.1版本开始支持分区功能，分区是将一个表的数据按照某种方式分别存储，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。还没出现分区表的时候，所有的数据都是存放在一个文件里面的，如果数据量太大，查询数据时总是避免不了需要大量io操作；使用分区表后，每个分区存放不同的数据。这样不但可以减少IO。还可以加快数据的访问；为了保证MySQL的性能，我们都建议MySQL单表不要太大，建议是：单表小于2GB，记录数小于1千万，十库百表。如果但行记录数非常小，那么记录数可以再偏大些，反之，可能记录数到百万级别就开始变慢了。那么，业务量在增长，数据到瓶颈了怎么办呢，除了使用分布式数据库，我们也可以自行分库分表，或者利用MySQL的分区功能实现。分区表的出现是为了分而治之的概念，分区表的用处非常大，只是现在还有很多人都不知道；将一个表设置为分区表后，会在数据文件.i的文件名加上#号，代表这是一个分区表；
对于大数据表，有两种策略进行分区：
1: 不使用索引：创建数据表时不增加索引，而是使用分区定位到所需要的数据行。只要你使用 WHERE 条件将查询切分到很小的分区范围，就已经足够了。这个时候需要通过数学方法计算查询的响应时间是否能够接受。当然，这里的假设是不会将数据放到内存中，而是全部数据都从磁盘读取。因此数据很快就会被其他查询覆盖，使用缓存没什么意义。这种情况一般用于大量数据表的基数是常规的。需要注意的是，需要限制分区数在几百。
2: 使用索引，并且隔离热区数据：如果除了热区数据外，大部分数据是不使用的，则可以将热区数据单独的分区，这个分区算上索引都能够加载到内存中。这个时候可以通过索引来优化性能，就像操作普通的数据表一样。
1: 表非常大以至于无法全部放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他都是历史数据
2: 分区表的数据更容易维护，，能批量删除大量数据
3: 对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
4: 分区表的数据可以分布在不同的设备上，从未高效的利用多个硬件设备
5: 可以备份和恢复独立的分区
一个表最多能有1024个分区，在5.7版本及以上可以有8196个分区。在早期MySQL中，分区表达式必须是整数或者整返回整数的表达式，
在MySQL5.5中，某些场景可以直接使用列来进行分区
分区表无法使用外检约束
最好不要去修改分区列
如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来；就像这样：
-- 创建分区必须包含所有主键
create table user_11(
id bigint(20) not null ,
name varchar(20) ,
age int(3) not null ,
PRIMARY KEY (`id`,`age`)
)
-- 创建分区
partition by range columns(id,age)(
partition p00 values less than(6,30), -- 小于6的值在P0分区
partition p11 values less than(11,40), -- 小于11的值在p1分区
partition p22 values less than(16,50), -- 小于16的值在p2分区
partition p33 values less than (9999,9999) -- 大于9999的值在p3分区，或者用一个更大的值
);
-- 创建分区必须包含所有唯一键
create table user_22(
id bigint(20) not null,
name varchar(20) ,
age int(3) not null ,
unique key only_one_1(age,id )
)
-- 创建分区
partition by range columns(id,age)(
partition p000 values less than(6,30), -- 小于6的值在P0分区
partition p111 values less than(11,40), -- 小于11的值在p1分区
partition p222 values less than(16,50), -- 小于16的值在p2分区
partition p333 values less than (9999,9999) -- 大于9999的值在p3分区，或者用一个更大的值
);
基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。
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 (store_id) (
partition p0 VALUES LESS THAN (6),
partition p1 VALUES LESS THAN (11),
partition p2 VALUES LESS THAN (16),
partition p3 VALUES LESS THAN (21)
);
类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。
LIST分区通过使用“PARTITION BY LIST(expr)”来实现，其中“expr”是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式，然后通过“VALUES IN (value_list)”的方式来定义每个分区，其中“value_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。 注释：在MySQL 5.1中，当使用LIST分区时，有可能只能匹配整数列表。
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,
store_id INT
);
基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。
要使用HASH分区来分割一个表，要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句，其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以仅仅是字段类型为MySQL整型的一列的名字。此外，你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句，其中num是一个非负的整数，它表示表将要被分割成分区的数量。
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,
store_id INT
)
PARTITION BY HASH(store_id)
PARTITIONS 4;
MySQL还支持线性哈希功能，它与常规哈希的区别在于，线性哈希功能使用的一个线性的2的幂（powers-of-two）运算法则，而常规哈希使用的是求哈希函数值的模数。线性哈希分区和常规哈希分区在语法上的唯一区别在于，在“PARTITION BY”子句中添加“LINEAR”关键字。
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,
store_id INT
)
PARTITION BY LINEAR HASH(YEAR(hired))
PARTITIONS 4;
类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。
CREATE TABLE tk (
col1 INT NOT NULL,
col2 CHAR(5),
col3 DATE
)
PARTITION BY LINEAR KEY (col1)
PARTITIONS 3;
在KEY分区中使用关键字LINEAR和在HASH分区中使用具有同样的作用，分区的编号是通过2的幂（powers-of-two）算法得到，而不是通过模数算法。
以上就是分区表的简单介绍，后续会通过分区原理和注意事项继续深入理解MySQL分区表