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表分区是将⼀个表的数据按照⼀定的规则⽔平划分为不同的逻辑块，并分别进⾏物理存储，这个规则就叫做分区函数，可以有不同的分区规则。5.7可以通过show plugins语句查看当前MySQL是否⽀持表分区功能。
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但当表中含有主键或唯⼀键时，则每个被⽤作 分区函数的字段必须是表中唯⼀键和主键的全部或⼀部分 ，否则就⽆法创建分区表。⽐如下⾯的表由于唯⼀键和主键没有相同的字段，所以⽆法创建表分区
上述例⼦中删除唯⼀键，确保主键中的字段包含分区函数中的所有字段，创建成功
或者将主键扩展为包含ref字段
表分区的主要优势在于：
可以允许在⼀个表⾥存储更多的数据，突破磁盘限制或者⽂件系统限制
对于从表⾥将过期或历史的数据移除在表分区很容易实现，只要将对应的分区移除即可
对某些查询和修改语句来说，可以 ⾃动 将数据范围缩⼩到⼀个或⼏个表分区上，优化语句执⾏效率。⽽且可以通过 显示指定表分区 来执⾏语句，⽐如 SELECT * FROM t PARTITION (p0,p1) WHERE c 5
表分区类型分为：
范围表分区，按照⼀定的范围值来确定每个分区包含的数据，分区函数使⽤的字段必须只能是 整数类型，分区的定义范围必须是连续的，且不能有重叠部分，通过使⽤VALUES LESS THAN来定义分区范围，表分区的范围定义是从⼩到⼤定义的
⽐如：
Store_id6的数据被放在p0分区⾥，6=store_id10之间的数据被放在p1分区⾥，以此类推，当新插⼊的数据为(72, ‘Mitchell’, ‘Wilson’, ‘1998-06-25’, NULL, 13) 时，则新数据被插⼊到p2分区⾥，但当插⼊的数据的store_id为21时，由于没有分区去容纳此数据，所以会报错，我们需要修改⼀下表的定义
报错：
修改表的定义：
MAXVALUE关键词的作⽤是表示可能的最⼤值，所以任何store_id=16的数据都会被写⼊到p3分区⾥。分区函数中也可以使⽤表达式 ，⽐如：
对timestamp字段类型可以使⽤的表达式⽬前仅有unix_timestamp ，其他的表达式都不允许
列表表分区，按照⼀个⼀个确定的值来确定每个分区包含的数据，通过PARTITION BY LIST(expr)分区函数表达式必须返回整数，取值范围通过VALUES IN (value_list)定义
对List表分区来说，没有MAXVALUE特殊值，所有的可能取值都需要再VALUES IN中包含，如果有未定义的取值则会报错
同样，当有主键或者唯⼀键存在的情况下，分区函数字段需要包含在主键或唯⼀键中
对range和list表分区来说，分区函数可以包含多个字段，分区多字段函数(column partition) 所涉及的字段类型可以包括：
范围多字段分区函数与普通的范围分区函数的区别在于：
a) 字段类型多样化
b) 范围多字段分区函数 不⽀持表达式，只能⽤字段名
c) 范围多字段分区函数⽀持⼀个或多个字段
再⽐如创建如下的表分区：
对多列对⽐来说：
当然只要保证取值范围是增⻓的，表分区就能创建成功，⽐如：
但如果 取值范围不是增⻓的，就会返回错误 ：
对其他数据类型的⽀持：
list列表多字段表分区，例如：你有一个在12个城市客户的业务, 为了销售和市场的目的, 你的组织每3个城市划分为一个区域针对LIST COLUMNS分区, 你可以基于城市的名称创建一个客户数据表并声明4个分区当你的客户在对应的这个区域:
使用日期分区
但是这种情况在日期增长到非常大的时候是很复杂的, 所以这种还是使用RANGE 分区方式比较好
按照⼀个⾃定义的函数返回值来确定每个分区包含的数据，这个 ⾃定义函数也可以仅仅是⼀个字段名字
通过PARTITION BY HASH (expr)⼦句来表达哈希表分区，其中的 expr表达式必须返回⼀个整数，基于分区个数的取模（%）运算。根据余数插⼊到指定的分区
对哈希表分区来说只需要定义分区的个数，其他的事情由内部完成
如果没有写明PARTITIONS字段，则默认为1，表达式可以是整数类型字段，也可以是⼀个函数，⽐如
⽐如： CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE) PARTITION BY HASH( YEAR(col3) ) PARTITIONS 4;
如果插⼊⼀条数据对应的col3为‘2005-09-15’时，则插⼊数据的分区计算⽅法为：
与哈希表分区类似，只不过哈希表分区依赖于⾃定义的函数，⽽key表分区的哈希算法是依赖MySQL本身， CREATE TABLE ... PARTITION BY KEY () 创建key表分区， 括号⾥⾯可以包含0个或者多个字段，所引⽤的字段必须是主键或者主键的⼀部分 ，如果括号⾥⾯没有字段，则代表使⽤主键
如果表中没有主键但有唯⼀键，则使⽤唯⼀键，但 唯⼀键字段必须定义为not null ，否则报错
所引⽤的字段未必必须是整数类型，其他的类型也可以使⽤，⽐如：
⼦表分区，是在表分区的基础上再创建表分区的概念， 每个表分区下的⼦表分区个数必须⼀致 ，⽐如：
ts表拥有三个范围分区，同时每个分区都各⾃有两个⼦分区，所以总共有6个分区
⼦表分区必须是范围/列表分区+哈希/key⼦表分区的组合
⼦表分区也可以显示的指定⼦表分区的名字，⽐如：
不同的表分区对NULL值的处理⽅式不同
对范围表分区来说，如果插⼊的是NULL值，则将数据放到最⼩的分区表⾥
对list表分区来说，⽀持NULL值的唯⼀情况就是某个分区的允许值中包含NULL
对哈希表分区和Key表分区来说，NULL值会被当成0值对待
通过alter table命令可以执⾏增加，删除，重新定义，合并或者拆分表分区的管理动作
对范围表分区和列表表分区来说，删除⼀个表分区命令如下：
删除表分区的动作不光会把分区删掉，也会把表分区⾥原来的数据给删除掉
在原分区上增加⼀个表分区可以通过alter table … add partition语句来完成
但对范围表分区来说，增加的表分区必须在尾部增加，在头部或者在中间增加都会失败：
为解决这个问题，可以使⽤ REORGANIZE 命令：
对列表表分区来说，只要新增加的分区对应的值在之前的表分区中没有出现过，就可以通过alter table… add partition来增加
当然， 也可以通过REORGANIZE命令将之前的多个分区合并成⼀个或⼏个分区，但要保持分区值⼀致：
更复杂的⽐如将多个分区重组成多个分区：
所谓按天，不过是日期精确到天而已。
错误的按日期分区例子
最直观的方法，就是直接用年月日这种日期格式来进行常规的分区：
mysql create table rms (d date)
- partition by range (d)
- (partition p0 values less than ('1995-01-01'),
- partition p1 VALUES LESS THAN ('2010-01-01'));
上面的例子中，就是直接用"Y-m-d"的格式来对一个table进行分区，可惜想当然往往不能奏效，会得到一个错误信息:
ERROR 1064 (42000): VALUES value must be of same type as partition function near '),
partition p1 VALUES LESS THAN ('2010-01-01'))' at line 3
上述分区方式没有成功，而且明显的不经济，老练的DBA会用整型数值来进行分区：
mysql CREATE TABLE part_date1
- ( c1 int default NULL,
- c2 varchar(30) default NULL,
- c3 date default NULL) engine=myisam
- partition by range (cast(date_format(c3,'%Y%m%d') as signed))
- (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (19950101),
- PARTITION p1 VALUES LESS THAN (19960101) ,
- PARTITION p2 VALUES LESS THAN (19970101) ,
- PARTITION p3 VALUES LESS THAN (19980101) ,
- PARTITION p4 VALUES LESS THAN (19990101) ,
- PARTITION p5 VALUES LESS THAN (20000101) ,
- PARTITION p6 VALUES LESS THAN (20010101) ,
- PARTITION p7 VALUES LESS THAN (20020101) ,
- PARTITION p8 VALUES LESS THAN (20030101) ,
- PARTITION p9 VALUES LESS THAN (20040101) ,
- PARTITION p10 VALUES LESS THAN (20100101),
- PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
搞定？接着往下分析
mysql explain partitions
- select count(*) from part_date1 where
- c3 '1995-01-01' and c3 '1995-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part_date1
partitions: p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 8100000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
万恶的mysql居然对上面的sql使用全表扫描，而不是按照我们的日期分区分块查询。原文中解释到MYSQL的优化器并不认这种日期形式的分区，花了大量的篇幅来引诱俺走上歧路，过分。
正确的日期分区例子
mysql优化器支持以下两种内置的日期函数进行分区：
TO_DAYS()
YEAR()
看个例子：
mysql CREATE TABLE part_date3
- ( c1 int default NULL,
- c2 varchar(30) default NULL,
- c3 date default NULL) engine=myisam
- partition by range (to_days(c3))
- (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (to_days('1995-01-01')),
- PARTITION p1 VALUES LESS THAN (to_days('1996-01-01')) ,
- PARTITION p2 VALUES LESS THAN (to_days('1997-01-01')) ,
- PARTITION p3 VALUES LESS THAN (to_days('1998-01-01')) ,
- PARTITION p4 VALUES LESS THAN (to_days('1999-01-01')) ,
- PARTITION p5 VALUES LESS THAN (to_days('2000-01-01')) ,
- PARTITION p6 VALUES LESS THAN (to_days('2001-01-01')) ,
- PARTITION p7 VALUES LESS THAN (to_days('2002-01-01')) ,
- PARTITION p8 VALUES LESS THAN (to_days('2003-01-01')) ,
- PARTITION p9 VALUES LESS THAN (to_days('2004-01-01')) ,
- PARTITION p10 VALUES LESS THAN (to_days('2010-01-01')),
- PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
以to_days()函数分区成功，我们分析一下看看：
mysql explain partitions
- select count(*) from part_date3 where
- c3 date '1995-01-01' and c3 date '1995-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part_date3
partitions: p1
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 808431
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
可以看到，mysql优化器这次不负众望，仅仅在p1分区进行查询。在这种情况下查询，真的能够带来提升查询效率么？下面分别对这次建立的part_date3和之前分区失败的part_date1做一个查询对比：
mysql select count(*) from part_date3 where
- c3 date '1995-01-01' and c3 date '1995-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 805114 |
+----------+
1 row in set (4.11 sec)
mysql select count(*) from part_date1 where
- c3 date '1995-01-01' and c3 date '1995-12-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 805114 |
+----------+
1 row in set (40.33 sec)
可以看到，分区正确的话query花费时间为4秒，而分区错误则花费时间40秒（相当于没有分区），效率有90％的提升！所以我们千万要正确的使用分区功能，分区后务必用explain验证，这样才能获得真正的性能提升。
注意：
在mysql5.1中建立分区表的语句中，只能包含下列函数：
ABS()
CEILING() and FLOOR() （在使用这2个函数的建立分区表的前提是使用函数的分区键是INT类型），例如
mysql CREATE TABLE t (c FLOAT) PARTITION BY LIST( FLOOR(c) )( - PARTITION p0 VALUES IN (1,3,5), - PARTITION p1 VALUES IN (2,4,6) - );; ERROR 1491 (HY000): The PARTITION function returns the wrong type mysql CREATE TABLE t (c int) PARTITION BY LIST( FLOOR(c) )( - PARTITION p0 VALUES IN (1,3,5), - PARTITION p1 VALUES IN (2,4,6) - ); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
DAY()
DAYOFMONTH()
DAYOFWEEK()
DAYOFYEAR()
DATEDIFF()
EXTRACT()
HOUR()
MICROSECOND()
MINUTE()
MOD()
MONTH()
QUARTER()
SECOND()
TIME_TO_SEC()
TO_DAYS()
WEEKDAY()
YEAR()
YEARWEEK()
用mysql的表分区功能（逻辑上还是一个表，对程序来说是透明的），通过分区函数可实现自动分表。如果想实现根据数据每月或每周动态的再分区，可以写一个存储过程实现分区调整逻辑，最后写一个mysql event（自动化作业）按周期调用这个存储过程就行了。
以下是创建一张测试表TEST并且按照时间CREATE_TIME创建RANGE分区，并使用ID创建hash分区，组成复合分区。
CREATE TABLE TEST (
CREATE_TIME DATETIME DEFAULT NULL, ID BIGINT(15) DEFAULT NULL
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8
PARTITION BY RANGE(TO_DAYS(CREATE_TIME)) PARTITIONS 7 SUBPARTITION BY HASH(ID) SUBPARTITIONS 16
(PARTITION P1710 VALUES LESS THAN (TO_DAYS ('2017-10-01'))
(SUBPARTITION P1710sp0 ,SUBPARTITION P1710sp1 ,
SUBPARTITION P1710sp2 ,SUBPARTITION P1710sp3 ,
SUBPARTITION P1710sp4 ,SUBPARTITION P1710sp5 ,
SUBPARTITION P1710sp6 ,SUBPARTITION P1710sp7 ,
SUBPARTITION P1710sp8 ,SUBPARTITION P1710sp9 ,
SUBPARTITION P1710sp10 ,SUBPARTITION P1710sp11 ,
SUBPARTITION P1710sp12 ,SUBPARTITION P1710sp13 ,
SUBPARTITION P1710sp14 ,SUBPARTITION P1710sp15 ),
PARTITION P1711 VALUES LESS THAN (TO_DAYS ('2017-11-01'))
(SUBPARTITION P1711sp0 ,SUBPARTITION P1711sp1 ,
SUBPARTITION P1711sp2 , SUBPARTITION P1711sp3 ,
SUBPARTITION P1711sp4 , SUBPARTITION P1711sp5 ,
SUBPARTITION P1711sp6 , SUBPARTITION P1711sp7 ,
SUBPARTITION P1711sp8 , SUBPARTITION P1711sp9 ,
SUBPARTITION P1711sp10 , SUBPARTITION P1711sp11 ,
SUBPARTITION P1711sp12 , SUBPARTITION P1711sp13 ,
SUBPARTITION P1711sp14 , SUBPARTITION P1711sp15 ),
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
我们的业务只存近一段时间的数据，因此有大量表需要清理 历史 数据，目前使用的delete清理数据，存在以下问题。为避免同时支持大量delete，我们的清理任务只在低峰期串行执行，导致任务过多时需要排队，甚至失败的情况；数据清理使用delete语句，表数据量较大时，对数据库造成很大压力；即使我们删除了旧数据，已删除的数据仍占据存储空间，底层数据文件并没有立刻变小，以至于形成数据空洞。
查看MySQL官方文档时，发现了分区表，因此基于官方文档总结一下。
MySQL逻辑上为一个表，物理上存储在多个文件中，这是 MySQL 支持的功能（5.1 开始）, 8.0 版本只 InnoDB 和 NDB 支持分区表。
优点：
缺点：
根据分区表键值的范围把数据存储到表的不同分区中，适用于以时间或日期作为分区类型，方便数据清理。
小提示：
1.当插入数据分区不存在时会报错：Table has no partition for value xxx;
2.Range类型分区字段必须是数值，时间类型可用函数转换为数值；
3.分区字段列值可以为null，所有为null的数据将存在最小的分区中；
按分区键取值的列表进行分区，每一行数据须找到对应的分区列表，否则数据插入失败
小提示：
根据指定分区表达式的整数值以及分区数进行数据划分(mod函数)
小提示：
按键分区类似于按哈希分区，只是哈希分区使用用户定义的表达式，用于键分区的哈希函数由 MySQL 服务器提供。NDB 集群为此使用 MD5() ; 对于使用其他存储引擎的表，服务器使用自己的内部哈希函数。
小提示：
子分区(subpartitioning)也称为复合分区(composite partitioning) ，是已分区表中每个分区的进一步划分
小提示：
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