这篇文章主要介绍了MySQL的表分区,例如什么是表分区、为什么要对表进行分区、表分区的4种类型详解等,需要的朋友可以参考下：
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.mysql5.1及以上支持分区功能，用以下MySQL语句进行查询
mysql> show variables like "%part%"; +-------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
| have_partitioning | YES |
+-------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
2，range分区
按照RANGE分区的表是通过如下一种方式进行分区的，每个分区包含那些分区表达式的值位于一个给定的连续区间内的行
//创建range分区表 mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', -> `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男，1为女', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 -> PARTITION BY RANGE (id) ( -> PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3), -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6), -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9), -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN (12), -> PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE -> ); Query OK, 0 rows affected (0.13 sec) //插入一些数据 mysql> INSERT INTO `test`.`user` (`name` ,`sex`)VALUES ('tank', '0') -> ,('zhang',1),('ying',1),('张',1),('映',0),('test1',1),('tank2',1) -> ,('tank1',1),('test2',1),('test3',1),('test4',1),('test5',1),('tank3',1) -> ,('tank4',1),('tank5',1),('tank6',1),('tank7',1),('tank8',1),('tank9',1) -> ,('tank10',1),('tank11',1),('tank12',1),('tank13',1),('tank21',1),('tank42',1); Query OK, 25 rows affected (0.05 sec) Records: 25 Duplicates: 0 Warnings: 0 //到存放数据库表文件的地方看一下，my.cnf里面有配置，datadir后面就是 [root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 4.0K user#P#p0.MYD 4.0K user#P#p0.MYI 4.0K user#P#p1.MYD 4.0K user#P#p1.MYI 4.0K user#P#p2.MYD 4.0K user#P#p2.MYI 4.0K user#P#p3.MYD 4.0K user#P#p3.MYI 4.0K user#P#p4.MYD 4.0K user#P#p4.MYI 12K user.frm 4.0K user.par //取出数据 mysql> select count(id) as count from user; +-------+ | count | +-------+ | 25 | +-------+ 1 row in set (0.00 sec) //删除第四个分区 mysql> alter table user drop partition p4; Query OK, 0 rows affected (0.11 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 /**存放在分区里面的数据丢失了，第四个分区里面有14条数据，剩下的3个分区 只有11条数据，但是统计出来的文件大小都是4.0K，从这儿我们可以看出分区的 最小区块是4K */ mysql> select count(id) as count from user; +-------+ | count | +-------+ | 11 | +-------+ 1 row in set (0.00 sec) //第四个区块已删除 [root@BlackGhost test]# ls |grep user |xargs du -sh 4.0K user#P#p0.MYD 4.0K user#P#p0.MYI 4.0K user#P#p1.MYD 4.0K user#P#p1.MYI 4.0K user#P#p2.MYD 4.0K user#P#p2.MYI 4.0K user#P#p3.MYD 4.0K user#P#p3.MYI 12K user.frm 4.0K user.par /*可以对现有表进行分区,并且会按�则自动的将表中的数据分配相应的分区 中，这样就比较好了，可以省去很多事情，看下面的操作*/ mysql> alter table user partition by RANGE(id) -> (PARTITION p1 VALUES less than (1), -> PARTITION p2 VALUES less than (5), -> PARTITION p3 VALUES less than MAXVALUE); Query OK, 15 rows affected (0.21 sec) //对15数据进行分区 Records: 15 Duplicates: 0 Warnings: 0 //总共有15条 mysql> select count(*) from aa; +----------+ | count(*) | +----------+ | 15 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) //删除一个分区 mysql> alter table user drop partition p2; Query OK, 0 rows affected (0.30 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 //只有11条了，说明对现有的表分区成功了 mysql> select count(*) from aa; +----------+ | count(*) | +----------+ | 11 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
3，list分区
LIST分区中每个分区的定义和选择是基于某列的值从属于一个值列表集中的一个值，而RANGE分 区是从属于一个连续区间值的集合。
//这种方式失败 mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', -> `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', -> `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男，1为女', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 -> PARTITION BY LIST (province_id) ( -> PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5,6,7,8), -> PARTITION p1 VALUES IN (9,10,11,12,16,21), -> PARTITION p2 VALUES IN (13,14,15,19), -> PARTITION p3 VALUES IN (17,18,20,22,23,24) -> ); ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function //这种方式成功 mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `list_part` ( -> `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', -> `province_id` int(2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '省', -> `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0为男，1为女' -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 -> PARTITION BY LIST (province_id) ( -> PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5,6,7,8), -> PARTITION p1 VALUES IN (9,10,11,12,16,21), -> PARTITION p2 VALUES IN (13,14,15,19), -> PARTITION p3 VALUES IN (17,18,20,22,23,24) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.33 sec)
注意：上面的这个创建list分区时，如果有主�的话，分区时主键必须在其中，不然就会报错。如果我不用主键，分区就创建成功了，一般情况下，一个张表肯定会有一个主键，这算是一个分区的局限性吧。
4，hash分区
HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布，你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式，以 及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hash_part` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论ID', -> `comment` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '评论', -> `ip` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '来源IP', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 -> PARTITION BY HASH(id) -> PARTITIONS 3; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
5，key分区
按照KEY进行分区类似于按照HASH分区，除了HASH分区使用的用 户定义的表达式，而KEY分区的 哈希函数是由MySQL 服务器提供。
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `key_part` ( -> `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新闻ID', -> `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新闻内容', -> `u_id` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '来源IP', -> `create_time` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '时间' -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 -> PARTITION BY LINEAR HASH(YEAR(create_time)) -> PARTITIONS 3; Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
6，子分区
子分区是分区表中每个分区的再次分割，子分区既可以使用HASH希分区，也可以使用KEY分区。这 也被称为复合分区（composite partitioning）。
1，如果一个分区中创建了子分区，其他分区也要有子分区
2，如果创建了了分区，每个分区中的子分区数必有相同
3，同一分区内的子分区，名字不相同，不同分区内的子分区名子可以相同（5.1.50不适用）
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `sub_part` ( -> `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新闻ID', -> `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新闻内容', -> `u_id` int(11) NOT NULL DEFAULT 0s COMMENT '来源IP', -> `create_time` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '时间' -> ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 -> PARTITION BY RANGE(YEAR(create_time)) -> SUBPARTITION BY HASH(TO_DAYS(create_time))( -> PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990)(SUBPARTITION s0,SUBPARTITION s1,SUBPARTITION s2), -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000)(SUBPARTITION s3,SUBPARTITION s4,SUBPARTITION good), -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE(SUBPARTITION tank0,SUBPARTITION tank1,SUBPARTITION tank3) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
三，分区管理
1，删除分区
mysql> alter table user drop partition p4;
2，新增分区
//range添加新分区 mysql> alter table user add partition(partition p4 values less than MAXVALUE); Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 //list添加新分区 mysql> alter table list_part add partition(partition p4 values in (25,26,28)); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 //hash重新分区 mysql> alter table hash_part add partition partitions 4; Query OK, 0 rows affected (0.12 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 //key重新分区 mysql> alter table key_part add partition partitions 4; Query OK, 1 row affected (0.06 sec) //有数据也会被重新分配 Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 //子分区添加新分区，虽然我没有指定子分区，但是系统会给子分区命名的 mysql> alter table sub1_part add partition(partition p3 values less than MAXVALUE); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show create table sub1_part\G; *************************** 1. row *************************** Table: sub1_part Create Table: CREATE TABLE `sub1_part` ( `news_id` int(11) NOT NULL COMMENT '新闻ID', `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新闻内容', `u_id` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '来源IP', `create_time` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00' COMMENT '时间' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 !50100 PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)) SUBPARTITION BY HASH (TO_DAYS(create_time)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (SUBPARTITION s0 ENGINE = InnoDB, SUBPARTITION s1 ENGINE = InnoDB, SUBPARTITION s2 ENGINE = InnoDB), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (SUBPARTITION s3 ENGINE = InnoDB, SUBPARTITION s4 ENGINE = InnoDB, SUBPARTITION good ENGINE = InnoDB), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3000) (SUBPARTITION tank0 ENGINE = InnoDB, SUBPARTITION tank1 ENGINE = InnoDB, SUBPARTITION tank3 ENGINE = InnoDB), PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE (SUBPARTITION p3sp0 ENGINE = InnoDB, //子分区的名子是自动生成的 SUBPARTITION p3sp1 ENGINE = InnoDB, SUBPARTITION p3sp2 ENGINE = InnoDB)) 1 row in set (0.00 sec)
3，重新分区
//range重新分区 mysql> ALTER TABLE user REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN MAXVALUE); Query OK, 11 rows affected (0.08 sec) Records: 11 Duplicates: 0 Warnings: 0 //list重新分区 mysql> ALTER TABLE list_part REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES in (1,2,3,4,5)); Query OK, 0 rows affected (0.28 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 //hash和key分区不能用REORGANIZE，官方网站说的很清楚 mysql> ALTER TABLE key_part REORGANIZE PARTITION COALESCE PARTITION 9; ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'PARTITION 9' at line 1
最后大家应该想问什么时候可以分区：
这个问题还要看你业务，并发，以及你的硬件支持度，mysql现在单表支持的并发已经不错了，索引，SQL语句，参数文件，都可以优化。如果真的支撑不了，可以先分区，分表相对来说要做的工作更多，从应用层，逻辑层，架构层，你分表的话，很可能就会一起分库，所以，要先把业务需求调研清楚，在决定方案。
转载：http://blog.csdn.net/yongchao940/article/details/55266603