分區： 分區也是MySQL優化中的一個重要方式 將一個表中的數據和索引，分散到不同的文件中進行存儲 通常情況下，一個表，對應一組數據和索引文件，一個表的數據和索引集中存儲在這組文件中 當一個表出現了大量的記錄時，可以將其分佈到不同的數據和索引文件中進行存儲 Innodb來說，一個表對應多個ibd文件 ...
分區：
分區也是MySQL優化中的一個重要方式
將一個表中的數據和索引，分散到不同的文件中進行存儲
通常情況下，一個表，對應一組數據和索引文件，一個表的數據和索引集中存儲在這組文件中
當一個表出現了大量的記錄時，可以將其分佈到不同的數據和索引文件中進行存儲
Innodb來說，一個表對應多個ibd文件
MyISAM來說，一個表對應多個myi,myd文件
分佈之後，每個文件中包含的記錄數量顯著減少，保證單獨文件的執行效率
最常用的分區語法是：使用ID，將數據分佈到多個分區中
在設計表的時候使用partition選項完成分區，需要提供分區演算法和演算法參數，完成分區操作
create table [table-name]( id int unsigned auto_increment primary key, subject varchar(255), content text )charset utf8 engine innodb partition by hash(id) partitions 10 ;
正常的建表語句，最後一行表示利用ID欄位，使用HASH演算法，將數據分佈到十個分區內
建表成功之後，可以發現資料庫中雖然只是一張表，但是文件夾中會有十個ibd文件，一個frm文件（結構文件）和一個par文件（分區結構文件）
分區成功後：客戶端和以前沒有任何區別，只是伺服器端將數據分散到了不同的分區中存儲
當前例子，使用HASH演算法，利用ID值求餘的演算法，通過餘數將記錄分佈到某個分區中
HASH(ID)演算法，邏輯上表示將記錄均勻地分佈到不同的區域中，該演算法也是使用最廣最常用的演算法
適用於數據量很大但是沒有明顯的邏輯區分時，使用該演算法
MySQL提供了四種分區演算法：HASH演算法，KEY演算法，RANGE演算法，LIST演算法
HASH演算法：
上文講了，使用一個整數的值，將記錄分佈到分區中，採用求餘方案；
（哈希是一類演算法，使用某個輸入可以得到某個特定的輸出，相同輸入那麼輸出也相同）
KEY演算法：
和HASH演算法很像，是一個更加通用的HASH演算法
HASH中只能對整數求餘運算，而KEY演算法可以使用非整型欄位，輸入數據不一定是整數
我們進行分區的時候，可以不採用KEY(ID)，而使用字元串KEY(username)
註意：分區要求必須是主鍵的一部分，這裡需要primary key(id,username)，分區欄位一定是強檢索欄位
RANGE演算法：
一種條件分區演算法，將數據使用某種條件分散到不同的區中
範圍條件演算法，主要使用小於來實現條件
使用示例：利用文章的發佈時間，將文章分佈到不同的區域中：
create table articles( id ... subject ... content ... pubtime int, primary key (id,pubtime) )charset=utf8 engine=innodb partition by range(pubtime) ( partition p201710 values less than (1509465599), partition p201711 values less than (1512057599), partition p201712 values less than (1514735999) );
分為10月11月12月三個月，後邊的數字是時間戳，p201710是自己進行命名的
LIST演算法：
一種條件分區，條件使用IN
使用示例：文章狀態，1代表正在寫，2代表已保存，3代表發佈
create table articles( id ... subject ... content ... pubtime int, status tinyint, primary key (id,status) )charset=utf8 engine=innodb partition by list(status) ( partition writing values in (1,2), partition published values in (3) );
那麼這裡就將文章分為已發佈和未發佈兩個分區
分區的管理語法：
對於LIST和RANGE可以刪除和新增分區：
添加分區
alter table articles add partition( partition p201801 values less than (1517414400), partition p201802 values less than (1519833600) );
刪除分區，刪除分區後，分區的數據也會隨之刪除，不可恢復
alter table articles drop partition p201710;
對於HASH和KEY可以修改分區的數量：
在原有的基礎上再加四個分區，數據不丟失
alter table artiles add partiotion partitions 4;
合併為六個分區（註意語法中沒有partitions，而且數據不會丟失）
alter table articles coalesce partition 6;
加入和合併分區由於要保證數據不丟失，所以效率較低，時間較長
總結：
（1）分區是在客戶端程式不變的情況下，將伺服器端數據分佈到不同的物理文件中
（2）當數據表中數據量很大的時候，分區可以提升效率，只有檢索欄位為分區欄位的時候，分區效率才會比較明顯
（3）可以將分區文件部署到不同的磁碟上，充分利用磁碟的性能
