对付用户而言，分区表是一个独立的逻辑表，但是在底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄工具的封装，对分区表的要求都会通过句柄工具转化成对存储引擎的接口调用
意义
MySQL在创建表的时候可以通过利用 PARTITION BY 子句定义每个分区存放的数据。在实行查询的时候，优化器根据分区定义过滤那些没有我们须要的数据的分区，这样查询就可以无需扫描所有分区——只须要查找包含须要数据的分区即可。
分区的一个紧张目的是 将数据按照一个较粗的粒度分别存放在不同的表中。这样做可以将干系的数据存放在一起，其余，当我们想要一次批量删除全体分区的数据也会变得很方便。
在以下的场景中，分区可以起到很大的浸染：
表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者只在表的末了部分有热点数据其他均是历史数据分区表的数据更随意马虎掩护分区表的数据可以分布在不同的物理设备上可以利用分区表来避免某些分外的瓶颈如果须要，可以备份和回答独立的分区分区表本身也有一些限定，下面几点尤为主要：
一张表最多只能有1024个分区在MySQL5.1 中，分区表达式必须是整数，或者是返回整数的表达式。在MySQL5.5 中，某些场景可以直策应用列来进行分区分区表中无法利用外键约束如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来分区表的事理
存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表并没有什么差异（所有的底层表都必须利用相同的存储引擎）
，分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个完备相同的索引。从存储引擎的角度看，底层表和一个普通表并没有什么差异，存储引擎也无需知道这是一个普通表还是一个分区表的一部分。
分区表上的操作按照下面的操作逻辑进行：
SELECT 查询
当查询一个分区表的时候，分区层先打开并锁住所有的底层表，优化器先判断是否可以过滤部分分区，然后再调用对应的存储引擎接口访问各个分区的数据
INSERT 操作
当写入一条记录的的时候，分区层先打开并锁住所有的底层表，然后确定哪个分区吸收这条记录，再将记录写入对应底层表
DELETE 操作
当删除一条记录的的时候，分区层先打开并锁住所有的底层表，然后确定数据对应的分区，末了对相应底层表进行删除操作
UPDATE 操作
当更新一条记录时，分区层先打开并锁住所有的底层表，MySQL先确定须要更新的记录再哪个分区，然后取出数据并更新，再判断更新后的数据该当放在哪个分区，末了对底层表进行写入操作，并对原数据所在的底层表进行删除操作。
这些操作都是支持过滤的。
虽然每个操作都会“先打开并锁住所有的底层表”， 但这并不是说分区表在处理过程中是锁住全表的。如果存储引擎能够自己实现行级锁，则会在分区层开释对应表锁。这个加锁和解锁过程与普通InnoDB上的查询类似。
分区表的类型
MySQL支持多种分区表，我们看到最多的便是根据范围进行分区，每个分区存储落在某个范围内的记录。分区表达式可以是列，也可以是包含列的表达式。
例如，如下表就将每一年的发卖额都存放在不同的分区中：
CREATE TABLE sales( order_date DATETIME NOT NULL, ....)ENGINE=InnoDB PARTITION BY RANGE(YEAR(order_date))( PARTITION p_2010 VALUES LESS THAN (2010), PARTITION p_2011 VALUES LESS THAN (2011), PARTITION p_2012 VALUES LESS THAN (2012), PARTITION p_catchall VALUES LESS THAN MAXVALUE;)
PARTITION 分区子句中可以利用各种函数。但是有一个哀求， 表达式返回的值必须是一个确定的整数，且不能是一个常数。
MySQL还支持键值、哈希和列表分区等。
如何利用分区表
如果我们希望从一个非常大的表中查询出一段韶光的记录，我们该当如何查询这个表，如何才能更加高效？
由于数据量非常大，肯定不能在每次查询的时候都扫描全表，考虑到索引在空间和掩护上的花费，我们也不肯望利用索引。纵然真的利用索引，也会创造数据并不是按照想要的办法进行聚拢，会产生大量的碎片，终极导致一个查询产生成千上万的随机I/O。而事实上，当数据量超级大时，B-Tree索引就已经无法祈祷浸染了。
因此我们可以选择一些更粗粒度但花费更少的办法检索数据，例如在大量的数据上只索引对应的一小块元数据。
这正是分区要做的事情，理解分区可以将其当作索引的最初形态。 由于分区无需额外的数据构造记录每个分区有哪些数据——分区不须要精确定位每条数据的位置，也就无须额外的数据构造——以是其代价非常低。只须要一个大略的表达式就可以表达每个分区存放的是什么数据。
为了担保大数据量的可扩展性，一样平常有以下两个策略：
全量扫描数据，不须要任何索引： 只要能够利用 WHERE 条件，将须要的数据限定在少数分区中，则效率是很高的。利用这种策略假设不用将数据完备放入内存中，同时还假设须要的数据全部都在磁盘上。由于内存相对较小，数据很快会被挤出内存，以是缓存起不了任何浸染。这个策略适用于以正常的办法访问大量数据的时候。索引数据，并分离热点： 如果数据有明显的“热点”，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将这部分热点数据单独放在一个分区中，让这个分区的数据可以有机会都缓存在内存中。这样的查询可以只访问一个很小的分区表，能够利用索引，也能够有效的利用缓存。什么情形下会出问题
上面先容的两个分区策略都基于两个非常主要的假设：查询都能够过滤掉很多额外的分区、分区本身并不会带来很多额外的代价。
事实证明，这两个假设在某些场景下会有问题：
分区列和索引列不匹配： 如果定义的索引列和分区列不匹配，会导致可查询无法进行分区过滤。选择分区的本钱可能很高： 不同类型的分区的实现办法也不同，以是它们的性能也各不相同。尤其是范围分区，对付查询符合条件的行在哪些分区的本钱可能会非常高，由于做事器须要扫描所有的分区定义的列表来找到精确的答案。打开并锁住所有底层表的本钱可能很高： 当调查分区表的时候，MySQL须要打开并锁住所有的底层表，这是分区表的另一个开销。掩护分区的本钱可能很高： 某些分区掩护操作的速率会非常快，例如新增或者删除分区。而有些操作，比如重组分区或者类似ALTER语句的操作本钱可能会很高，由于这类操作须要复制数据。想学习PHP的朋友，或者进阶PHP中高等程序员，我为大家准备了一套佳构PHP中高等进阶学习教程，还可加入大牛学习圈子，分享tp,laravel，swoole，swoft微做事、SQL性能优化，分布式、高并发等教程，各种大牛都是3-8年PHP开拓者，还有每天都有课程讲解，助你进阶中高等PHP程序员，增值涨薪！
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