分区：
show variables like "%part%";
如果有信息输出则说明支持分区
分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中，这样呢，我们查找一条数据时，就不用全部查找了，只要知道这条数据在哪一块，然后在那一块找就行了。
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：
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。
操作方式
@1 可以使用ALTER TABLE来进行更改表为分区表，这个操作会创建一个分区表，然后自动进行数据copy然后删除原表，
猜测服务器资源消耗比较大。
类似操作
@2 新建一个和原来表一样的分区表，然后把数据从原表导出，接着倒入新表。
建立一个user 表 以id进行分区 id 小于3的在user_1分区id小于6的在user_2分区
CREATE table user_zone(
id int(11) NOT NULL,
name1 VARCHAR(17),
password1 VARCHAR(17),
description VARCHAR(17),
host VARCHAR(50),
PRIMARY key(id)
)engine = innodb charset=utf8
PARTITION by RANGE(id)(
PARTITION user_1 VALUES less than (3),
PARTITION user_2 VALUES less than (6)
)
测试一下 explain partitions SELECT * from user_zone WHERE id='1'
结果可得：
只在user_1 分区中获取获取；
explain partitions SELECT * from user_zone WHERE id='5'
具体分区的效率是多少还需要看数据量。在分区时可以通过 DATA DIRECTORY 和 INDEX DIRECTORY 选项吧不同的分区放到不同的磁盘上进一步提高系统的I/O吞吐量。
分区类型的选择，通常使用Range类型，不过有些情况，比如主从结构中，主服务器很少使用‘select’查询，在主服务器上使用 Range类型分区通常没有太大的意义，此时使用Hash类型分区更好例如：
partition by hash(id) partitions 10;
当插入数据时，根据id吧数据平均散到各个分区上，由于文件小，效率高，更新操作变得更快。
在分区时使用的字段,通常情况下按时间字段分区，具体情况以需求而定。划分应用的方式有很多种，比如按时间或用户，哪种用的多，就选择哪种分区。如果使用主从结构可能就更加灵活，有的从服务器使用时间，有的使用用户。不过如此一来当执行查询时，程序应该负责选择真确的服务器查询，写个mysql proxy脚本应该可以透明的实现。
分区的限制：
1.主键或者唯一索引必须包含分区字段，如primary key (id,username),不过innoDB的大组建性能不好。
2.很多时候，使用分区就不要在使用主键了，否则可能影响性能。
3.只能通过int类型的字段或者返回int类型的表达式来分区，通常使用year或者to_days等函数（mysql 5.6 对限制开始放开了）。
4.每个表最多1024个分区，而且多分区会大量消耗内存。
5.分区的表不支持外键，相关的逻辑约束需要使用程序来实现。
6.分区后，可能会造成索引失效，需要验证分区可行性。
* Range（范围） – 这种模式允许DBA将数据划分不同范围。例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980's）的数据，90年代（1990's）的数据以及任何在2000年（包括2000年）后的数据
CREATE TABLE users (
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
usersname VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
在这里，将用户表分成4个分区，以每300万条记录为界限，每个分区都有自己独立的数据、索引文件的存放目录。
还可以将这些分区所在的物理磁盘分开完全独立，可以提高磁盘IO吞吐量。
CREATE TABLE users (
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
usersname VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY RANGE (id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (3000000)
DATA DIRECTORY = '/data0/data'
INDEX DIRECTORY = '/data0/index',
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (6000000)
DATA DIRECTORY = '/data1/data'
INDEX DIRECTORY = '/data1/index',
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (9000000)
DATA DIRECTORY = '/data2/data'
INDEX DIRECTORY = '/data2/index',
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
DATA DIRECTORY = '/data3/data'
INDEX DIRECTORY = '/data3/index'
);
* List（预定义列表） – 这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA根据用户的类型进行分区。
CREATE TABLE user (
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '' ,
user_type int not null
)
PARTITION BY LIST (user_type ) (
PARTITION p0 VALUES IN (0,4,8,12) ,
PARTITION p1 VALUES IN (1,5,9,13) ,
PARTITION p2 VALUES IN (2,6,10,14),
PARTITION p3 VALUES IN (3,7,11,15)
);
分成4个区,同样可以将分区设置的独立的磁盘中。
* Key（键值） – 上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。
CREATE TABLE user (
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY KEY (id) PARTITIONS 4 (
PARTITION p0,
PARTITION p1,
PARTITION p2,
PARTITION p3
);
* Hash（哈希） – 这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区，。例如DBA可以建立一个对表主键进行分区的表。
CREATE TABLE user (
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
email VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT ''
)
PARTITION BY HASH (id) PARTITIONS 4 (
PARTITION p0 ,
PARTITION p1,
PARTITION p2,
PARTITION p3
);
分成4个区,同样可以将分区设置的独立的磁盘中。
分区的优点
1，分区可以分在多个磁盘，存储更大一点 2，根据查找条件，也就是where后面的条件，查找只查找相应的分区不用全部查找了 3，进行大数据搜索时可以进行并行处理。 4，跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量
= 分区管理 =
删除分区
ALERT TABLE users DROP PARTITION p0;
alter table user add partition(partition p4 values less than MAXVALUE)；#新增range分区 alter table list_part add partition(partition p4 values in(25,26,27)) #新增list分区 alter table hash_part add partition partitions 4; # hash重新分区 alter table key_part add partition partitions 4; #key 重新分区 //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 alter table sub1_part add partition(partition p3 values less than MAXVALUE); //range重新分区 ALTER TABLE user REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN MAXVALUE); //list重新分区 ALTER TABLE list_part REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES in (1,2,3,4,5)); #hash和key分区不能用REORGANIZE，官方网站说的很清楚
分表：
分表和分区类似，区别是，分区是把一个逻辑表文件分成几个物理文件后进行存储，而分表则是把原先的一个表分成几个表。进行分表查询时可以通过union或者视图。
分表又分垂直分割和水平分割，其中水平分分割最为常用。水平分割通常是指切分到另外一个数据库或表中。例如对于一个会员表，按对3的模进行分割:
table = id%3
如果id%3 = 0 则将用户数据放入到user_0表中，如id%3=1就放入user_1表中，依次类推。
在这里有个问题，这个uid应该是所有会员按序增长的，可他是怎么得到的呢？使用auto_increment是不行的，这样就用到序列了。
对于一些流量统计系统，其数据量比较大，并且对过往数据的关注度不高，这时按年、月、日进行分表，将每日统计信息放到一个以日期命名的表中；或者按照增量进行分表，如每个表100万数据，超过100万就放入第二个表。还可以按Hash进行分表，但是按日期和取模余数分表最为常见，也容易扩展。
分表后可能会遇到新的问题，那就是查询，分页和统计。通用的方法是在程序中进行处理，辅助视图。
案例：
在一个流量监控系统中，由于网络流量巨大，统计数据很庞大，需要按天分表。先要得到任意日，周，月的数据。
1.需要任意一天的数据。直接查询当天的数据表即可。
2.需要几天的数据。分爱查询这几天的数据，然后进行汇总。
3.需要查询一周的数据。对一周的数据定期汇总到一个week表，从这个表里面查询。这个汇总过程可以由一个外部程序完成，也可以由定期的脚本完成。
4.查询一个月的数据。汇总本月所有的数据到month表，在此表查询。
5.查询5个月内的详细数据。不支持。仅支持最多3个月的详细数据。数据没3个月已归档一次。在大数据的处理中，必须做出一些牺牲。对于超出3个月的数据，仅提供统计数据，详细数据需要查看归档。90天或者180天，给数据保存设个界限，也是大部分这类系统的常规做法，超出90天的数据就不再提供数据详单了。比如，移动的通话记录最多保存半年，即180天，超过这个范围的数据不在提供查询。如果你实在需要，可能就要联系移动的工程师了。
分表前应该尽量按照实际业务来分表，参考依据就是哪些字段在查询中起到作用，那就这些字段来分表，并且需要在分表前就估算好规模，也就是先确定好规则在分表。
对于分表后的操作，依然是联合查询，视图等基本操作，或者使用merge引擎合并数据并在此表中查询。复杂一些操作需要借助存储过程来完成，借助外部工具实现对分表的管理。
对于比较庞大的数据，不论是否进行分表，都必须考虑功能和效率的平衡性，并在功能上做出让步。我们不能事事迁就用户，而应该对某些影响效率的功能做出限制。例如移动公司的180天限制、论坛禁止对老帖进行回复等。
参考文章：https://www.cnblogs.com/phpshen/p/6198375.html
https://www.cnblogs.com/myvic/p/7711498.html
MySQL分区表效率测试对比参考：
https://blog.csdn.net/king_818/article/details/51395589