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。（所以即使有唯一性索引，在不同子表中可能会有重复数据）
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单表数据量超大时索引失效
将单表分区成数个区域，通过分区函数，可以快速地定位到数据的区域。而且相比于索引，分区不需要额外的数据结构记录每个分区的数据，代价更低。只需要一个简单的表达式就可以指向正确的分区
可以只是用简单的分区方式存放表，不要任何索引，只要将查询定位到需要的大致数据位置，通过where条件，将需要的数据限制在少数分区中，则效率是很高的。WARNNING：查询需要扫描的分区个数限制在一个很小的数量。
如果数据有明显的“热点”，可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中。
如果分区表达式的值可以是NULL：第一个分区会使一个特殊分区。以partition by range year(order_date)为例，所有在order_date列为NULL或者非法值的数据都会被放到第一个分区。那么所有的查询在定位分区后都会增加扫描第一个分区。而且如果第一个分区很大的时候，查询的成本会被这个“拖油瓶”分区无情的增加。
创建一个无用的第一分区可以解决这个问题，partition p_nulls values less than (0);
对于分区列和索引列不匹配的查询，虽然查询能够使用索引，但是无法通过分区定位到目标数据的分区（也就是数据分布相对更加分散）,需要遍历每个分区内的索引，除非查询中的条件同时也包含分区条件。所以期望分区条件范围被热门查询索引所包含。
对于 范围分区 技术，需要适当限制分区的数量，否则对于大量数据批量导入的场景，选择分区的成本过高。对于大多数系统，100个左右的分区是没有问题的。
当数据表中的数据量很大时，分区带来的效率提升才会显现出来。
只有检索字段为分区字段时，分区带来的效率提升才会比较明显。因此， 分区字段的选择很重要 ，并且 业务逻辑要尽可能地根据分区字段做相应调整 （尽量使用分区字段作为查询条件）。
1、分区表对业务透明，只需要维护一个表的数据结构。
2、DML操作加锁仅影响操作的分区，不会影响未访问分区。
3、通过分区交换快速将数据换入和换出分区表。
4、通过TRUNCATE操作快速清理特定分区数据。
5、通过强制分区仅访问特定分区数据，减少操作影响。
6、通过大数据量分区能有效降低索引层数，提高查询性能。
1、创建表时指定分区
物理文件：
2、插入数据
3、查询 information_schema.partitions 表得到该表的分区信息
4、查询计划分析
5、添加分区
若报错：
6、修改/覆盖/合并分区
报错
所以需要添加pmax 分区，一同修改
7、删除分区
8、查询具体分区的下数据
MySQL分区的限制
我们的业务只存近一段时间的数据，因此有大量表需要清理 历史 数据，目前使用的delete清理数据，存在以下问题。为避免同时支持大量delete，我们的清理任务只在低峰期串行执行，导致任务过多时需要排队，甚至失败的情况；数据清理使用delete语句，表数据量较大时，对数据库造成很大压力；即使我们删除了旧数据，已删除的数据仍占据存储空间，底层数据文件并没有立刻变小，以至于形成数据空洞。
查看MySQL官方文档时，发现了分区表，因此基于官方文档总结一下。
MySQL逻辑上为一个表，物理上存储在多个文件中，这是 MySQL 支持的功能（5.1 开始）, 8.0 版本只 InnoDB 和 NDB 支持分区表。
优点：
缺点：
根据分区表键值的范围把数据存储到表的不同分区中，适用于以时间或日期作为分区类型，方便数据清理。
小提示：
1.当插入数据分区不存在时会报错：Table has no partition for value xxx;
2.Range类型分区字段必须是数值，时间类型可用函数转换为数值；
3.分区字段列值可以为null，所有为null的数据将存在最小的分区中；
按分区键取值的列表进行分区，每一行数据须找到对应的分区列表，否则数据插入失败
小提示：
根据指定分区表达式的整数值以及分区数进行数据划分(mod函数)
小提示：
按键分区类似于按哈希分区，只是哈希分区使用用户定义的表达式，用于键分区的哈希函数由 MySQL 服务器提供。NDB 集群为此使用 MD5() ; 对于使用其他存储引擎的表，服务器使用自己的内部哈希函数。
小提示：
子分区(subpartitioning)也称为复合分区(composite partitioning) ，是已分区表中每个分区的进一步划分
小提示：
小提示：
