特点
分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中
分区类型
range分区
给定一个连续区间的范围值进行分区，某个字段的值满足这个范围就会被分配到该分区。适用于字段的值是连续的区间的字段，如 日期范围, 连续的数字。
语法
create table <table> (
// 字段
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1
partition by range (分区字段) (
partition <分区名称> values less than (Value),
partition <分区名称> values less than (Value),
...
partition <分区名称> values less than maxvalue
);
字段含义
less than : 表示小于
Value : 表示要小于某个具体的值，如 less than (10) 那么分区字段的值小于10的都会被分到这个分区
maxvalue: 表示一个最大的值
注意
1：range 对应的分区键值必须是数字值，可以使用range columns(分区字段) 对非int型做分区，如字符串，对于日期类型的可以使用year()、to_days()、to_seconds()等函数
2：使用range分区时表结构要么没有主键，要么分区字段必须是主键。
list分区
设置若干个固定值进行分区，如果某个字段的值在这个设置的值列表中就会被分配到该分区。适用于字段的值区分度不高的，或者值是有限的，特别是像枚举这样特点的列
语法
create table <table> (
// 字段
) ENGINE=数据库引擎 DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1
partition by LIST (分区字段或者基于该字段的返回的整数值的表达式) (
partition <分区名称> values IN (Value1，Value2, Value3),
...
partition <分区名称> values IN (Value4, Value5),
);
hash分区
主要用来分散热点读，确保数据在预先确定个数的分区中可能的平均分布。对一个表执行Hash分区时，mysql会对分区键应用一个散列函数，以此确定数据应当放在N个分区中的哪个分区
mysql支持两种hash分区
1：常规hash分区使用的是取模算法，对应一个表达式expr是可以计算出它被保存到哪个分区中
2：线性hash分区使用的是一个线性的2的幂运算法则
key分区
类似于hash分区
子分区
分区表中对每个分区的再次分割，又被称为复合分区，支持对range和list进行子分区，子分区即可以使用hash分区也可以使用key分区。复合分区适用于保存非常大量的数据记录
分区优势
1：和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据
2：优化查询。在where子句中包含分区条件时，可以只扫描必要的一个或者多个分区来提高查询效率；同时在涉及sum()和count()这类聚合函数的查询时，可以容易的在每个分区上并行处理，最终只需要汇总所有分区得到的结果
3：对于已经过期或者不需要保存的数据，可以通过删除与这些数据有关的分区来快速删除数据
4：跨多个磁盘来分散数据查询，以获得更大的查询吞吐量
分区和分表的区别
实现方式上
1：mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。
2：分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了
数据处理上
1：分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面
2：分区，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表。数据处理还是由自己来完成。
提高性能上
1：分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同的查询，将并发压力分到不同的小表里面。磁盘I/O性能怎么搞高了呢，本来一个非常大的.MYD文件现在也分摊到各个小表的.MYD中去了。
2：mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。
在这一点上，分区和分表的测重点不同，分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。
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
