分区表的主要目的是方便数据的维护，而不是提升 MySQL 数据库的性能。

《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。

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对一组底层表的句柄对象(Handle Object)的封装。 对分区表的请求，都是通过句柄对象转化成对存储引擎的接口的调用 。当前 MySQL 数据库支持的分区函数类型有 RANGE、LIST、HASH、KEY、COLUMNS。无论选择哪种分区函数，都要指定相关列成为分区算法的输入条件，这些列就叫“ 分区列 ”。

MySQL实现分区的方式——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 。MySQL在创建表时使用PARTITION BY子句定义每个分区存放的数据。在执行查询的时候，优化器会根据分区定义过滤那些没有我们需要数据的分区，这样查询就无须扫描所有分区，只需要查询包含需要数据的分区就可以了。

理解分区时可以将其当作索引的最初形态，以代价非常小的方式定位到需要的数据在哪一片“区域”。

（1）查询优化： 分区最大的优点是在执行查询的时候，优化器会根据分区定义过滤那些没有我们需要数据的分区，可以让查询扫描更少的数据(在某些情况) 。 所以对于访问分区表来说，很重要的一点就是要在WHERE条件中带入分区列，有时候即使看似多余也要带上 ，这样就可以让优化器能过滤掉无须访问的分区。如果没有这些条件，就会访问所有分区。

注意：MySQL只能在使用分区函数的列本身进行比较时才能过滤分区，而 不能根据表达式的值去过滤分区 ，即使这个表达式就是分区函数也不行。这就和查询中使用独立的列才能使用索引的道理一样。

（2）分区表的 数据更容易维护 。例如想批量删除大量数据可以使用清除整个分区的方式。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。

（3）分区表的数据可以分布在不同的物理设备上，从而 高效地利用多个硬件设备 。

（4）可以使用分区表来 避免某些特殊的瓶颈 ，例如InnoDB的单个索引的互斥访问，ext3文件系统的inode锁竞争等。

（5）如果需要，还可以 备份和恢复独立的分区 ，这在非常大的数据集的场景下效果非常好。

表非常大以至无法全部都放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他都是历史数据 。Eg：假设我们希望从一个非常大的表中查询出一段时间的记录(好比查询10亿条记录的表中最近几个月的数据)，而这个表中包含了很多年的历史数据，数据是按照时间排序的。因为数据量巨大，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维护上的消耗，也不希望使用索引。

注意： 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了。除非是索引覆盖查询 ，否则数据库服务器需要根据索引扫描的结果回表，查询所有符合条件的记录，如果数据量巨大，这将产生大量随机I/O，随之，数据库的响应时间将大到不可接受的程度。另外，索引维护（磁盘空间、I/O操作）的代价也非常高。

(1)一个表最多只能有1024个分区。

(2)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，MySQL5.5之后，可以直接使用列(RANGE COLUMNS类型)来进行分区，这样即使是基于时间的分区也无需再将其转成一个整数。

(3)如果分区字段中有主键或者唯一索引列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。（ 若不理解请看下面分区表使用注意事项 ）

(4)分区表中无法使用外键约束。

分区表是由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们也可以直接访问各个分区，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样（所有的底层表都必须使用相同的存储引擎），分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引，从存储引擎的角度来看，底层表和一个普通表没有任何不同，存储引擎也无须知道这是一个普通表还是一个分区表的一部分。

在分区表上进行增删改查记录时，分区表先打开并锁住所有的底层表，MySQL先确定这条记录属于哪个分区，再对相应底层表进行操作 。虽然每个操作都有“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，例如innoDb，则会在分区层释放对应表锁 。这个加锁和解锁过程与普通InnoDB上的查询类似。

分区表使用注意事项

（1）主键中必须包含表的分区函数中的所有列

在创建分区时如果表中存在主键，那么分区列必须是主键或包含于主键中。否则会报

意思是 主键中必须包含表的分区函数中的所有列 。所以如果我们在使用创建时间作为分区列进行分区的时候,就需要将创建时间和主键id当作联合主键。

所以，要创建基于列c 的数据分片的分区表，主键必须包含列 c，比如下面的建表语句：

创建完表后，在物理存储上会看到四个分区所对应 ibd 文件，也就是把数据根据时间列 c 存储到对应的 4 个文件中：

所以，你要理解的是：MySQL 中的分区表是把一张大表拆成了多张表，每张表有自己的索引，从逻辑上看是一张表，但物理上存储在不同文件中。

（2）唯一索引必须包含分区函数中所有列

在 MySQL 数据库中，分区表的索引都是局部，而非全局。也就是说，索引在每个分区文件中都是独立的，所以 分区表上的唯一索引必须包含分区列信息 ，否则创建会报错，比如：

你可以看到错误提示： 唯一索引必须包含分区函数中所有列。而下面的创建才能成功：

但是，正因为唯一索引包含了分区列，唯一索引也就变成仅在当前分区唯一，而不是全局唯一了。那么对于上面的表 t，插入下面这两条记录都是可以的：

你可以看到，列 d 都是字符串‘aaa’，但依然可以插入。这样带来的影响是列 d 并不是唯一的，所以你要由当前分区唯一实现全局唯一。

那如何实现全局唯一索引呢？

和之前表结构设计时一样，唯一索引使用全局唯一的字符串（如类似 UUID 的实现），这样就能避免局部唯一的问题。

分区表在业务上的设计

而为了让你更好理解分区表的使用，我们继续看一个真实业务的分区表设计。

以电商中的订单表 Orders 为例，如果在类似淘宝的海量互联网业务中，Orders 表的数据量会非常巨大，假设一天产生 5000 万的订单，那么一年表 Orders 就有近 180 亿的记录。

所以对于订单表，在数据库中通常只保存最近一年甚至更短时间的数据，而历史订单数据会入历史库。除非存在 1 年以上退款的订单，大部分订单一旦完成，这些数据从业务角度就没用了。

那么如果你想方便管理订单表中的数据，可以对表 Orders 按年创建分区表，如：

你可以看到，这时 Orders 表的主键修改为了(o_orderkey,O_ORDERDATE)，数据按照年进行分区存储。那么如果要删除 1 年前的数据，比如删除 1998 年的数据，之前需要使用下面的 SQL，比如:

可这条 SQL 的执行相当慢，产生大量二进制日志，在生产系统上，也会导致数据库主从延迟的问题 。而使用分区表的话，对于数据的管理就容易多了，你直接使用清空分区的命令就行：

上述 SQL 执行速度非常快，因为实际执行过程是把分区文件删除和重建。另外 产生的日志也只有一条 DDL 日志，也不会导致主从复制延迟问题 。

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