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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：
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。
分表是分散数据库压力的好方法。
分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
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
对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。
MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义， 没有全局索引 。
分区的意思是指将同一表中不同行的记录分配到不同的物理文件中 ，几个分区就有几个.idb文件。MySQL数据库的分区是局部分区索引，一个分区中既存了数据，又放了索引。也就是说，每个区的聚集索引和非聚集索引都放在各自区的（不同的物理文件）。
1、可以让单表 存储更多的数据 。
2、 分区表的数据更容易维护 ，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。
3、部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上， 查询速度会很快 。
4、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 。
要使定时事件起作用，MySQL的常量GLOBAL event_scheduler必须为on或者是1。
1、查看scheduler的当前状态：
2、修改scheduler状态为打开(0:off , 1:on)：
3、临时打开定时器(四种方法)：
4、永久生效的方法，修改配置文件my.cnf
5、临时开启某个事件
6、临时关闭某个事件
当面对巨大的数据表的时候，至少有一件事情是确定的，表太大了以至于每次查询的时候我们没法做全表扫描。而这个时候也没法使用索引，或者说索引意义不大，更不用说索引的维护代价和空间占用非常高。如果是依赖索引，会导致大量的碎片和低聚集度的数据，这会导致查询的时候有上千次的随机 I/O 访问而导致宕机。这种情况下一般只会使用1-2个索引，而不会更多。这种情况下，有两个可行的选项：查询必须从数据表的指定的部分顺序查找或者是期望的部分数据及其索引与服务器的内存匹配。
需要再次重申：在存储空间过大时，除非索引覆盖了整个查询，否则二叉树索引就无法发挥作用。服务端需要查找数据表的一整行数据，并且会在一个大空间跨度里执行随机 I/O 操作，这会导致查询响应时间无法接受。而维护索引（磁盘空间，I/O 操作）的代价同样很高。
而这是分区能够解决的问题。这其中的关键就是分区是索引的一个初级形式，它的负荷低并且能够让我们从临近的数据中获取结果。这种情形下，我们可以依次扫描相邻的数据或者是将临近的数据加载到内存进行检索。分区之所以负荷低是因为它并没有指针指向对应的数据行，也不需要被更新。分区并不精确地将数据按行划分，也没有涉及到所谓的数据结构。实际上，分区相当于对数据进行了分类。
对于大数据表，有两种策略进行分区：
两种分区策略是基于两个关键假设：在查询的时候可以通过过滤分区缩小查找范围，且分区自身的代价不高。然而，这两个假设未必总是有效，下面是可能遇到的问题：
如上所述，分区并不是完美解决方案，目前版本的 MySQL还有一些其他的约束：
当然，随着 MySQL 版本的更新迭代，对分区的支持也越来越好，并且很多分区的问题都得到了修复。
