一、什么是表分区
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。
如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
二、为什么要对表进行分区
为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性，可管理性和提高数据库效率。
分区的一些优点包括：
1）、与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。
2）、对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区，来很方便地实现。通常和分区有关的其他优点包括下面列出的这些。MySQL分区中的这些功能目前还没有实现，但是在我们的优先级列表中，具有高的优先级；我们希望在5.1的生产版本中，能包括这些功能。
3）、一些查询可以得到极大的优化，这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以只保存在一个或多个分区内，这样在查找时就不用查找其他剩余的分区。因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高那些常用查询的效率。
4）、涉及到例如SUM()和COUNT()这样聚合函数的查询，可以很容易地进行并行处理。这种查询的一个简单例子如 “SELECT salesperson_id, COUNT (orders) as order_total FROM sales GROUP BY salesperson_id；”。通过“并行”，这意味着该查询可以在每个分区上同时进行，最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。
5）、通过跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量。
三、分区类型
· RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。
· LIST分区：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。
· HASH分区：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。
· KEY分区：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。
1、建立分区表
CREATE TABLE sale_data (
sale_date DATETIME NOT NULL,
ale_item VARCHAR(2) NOT NULL,
sale_money DECIMAL(10,2) NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE ((year(sale_date)*100+month(sale_date))*100+day(sale_date)) (
PARTITION s20100401 VALUES LESS THAN (20100402),
PARTITION s20100402 VALUES LESS THAN (20100403),
PARTITION s20100403 VALUES LESS THAN (20100404),
PARTITION s20100404 VALUES LESS THAN (20100405),
PARTITION s20100405 VALUES LESS THAN (20100406),
PARTITION s20100406 VALUES LESS THAN (20100407),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);
2、增加分区
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) 这句要去掉，才可以增加分区
ALTER TABLE sale_data
ADD PARTITION (PARTITION s20100402 VALUES LESS THAN (20100403));
3、删除分区
ALTER TABLE sale_data DROP PARTITION s20100406 ;
4、正常使用
insert into sale_data values('2010-04-01','11',11.11);
insert into sale_data values('2010-04-02','22',22.22);5、查看数据是否已经分区保存SELECT PARTITION_NAME,TABLE_ROWS
FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS
WHERE TABLE_NAME = 'sale_data';
+----------------+------------+
| PARTITION_NAME | TABLE_ROWS |
+----------------+------------+
| s20100401 | 1 |
| s20100402 | 1 |
+----------------+------------+
2 rows in set (0.09 sec)
