如果一张表的数据量太大的话，那么myd,myi就会变的很大，查找数据就会变的很慢，这个时候我们可以利用mysql的分区功能，在物理上将这一张表对应的三个文件，分割成许多个小块，这样呢，我们查找一条数据时，就不用全部查找了，只要知道这条数据在哪一块，然后在那一块找就行了。如果表的数据太大，可能一个磁盘放不下，这个时候，我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去。
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mysql数据库KEY分区用法
按照KEY进行分区类似于按照HASH分区，除了HASH分区使用的用户定义的表达式，而KEY分区的
哈希函数是由MySQL
服务器提供。MySQL
簇(Cluster)使用函数MD5()来实现KEY分区;对于使用其他存储引擎的表，服务器使用其自己内部的
哈希函数，这些函数是基于与PASSWORD()一样的运算法则。
“CREATE
TABLE
...
PARTITION
BY
KEY”的语法规则类似于创建一个通过HASH分区的表的规则。它们唯一的区别在于使用的关键字是KEY而不是HASH，并且KEY分区只采用一个或多个列名的一个列表。
通过线性KEY分割一个表也是可能的。下面是一个简单的例子：
CREATE
TABLE
tk
(
col1
INT
NOT
NULL,
col2
CHAR(5),
col3
DATE
)
PARTITION
BY
LINEAR
KEY
(col1)
PARTITIONS
3;
在KEY分区中使用关键字LINEAR和在HASH分区中使用具有同样的作用，分区的编号是通过2的幂(powers-of-two)算法得到，而不是通过模数算法。
可以看mysql的data文件夹下面的数据库文件，就可以查看当前分区情况。还有几种获取MySQL分区表信息的常用方法SHOW CREATE TABLE 可以查看创建分区表的CREATE语句 SHOW TABLE STATUS 可以查看表是否为分区表 查看INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS表 可以查看表具有哪几个分区、分区的方法、分区中数据的记录数等重要信息
分表是分散数据库压力的好方法。
分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、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。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
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）
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。
需要指定的每个分区数据的存储条件。分区的字段一定要是主键!按照生日中的月份，分成春夏秋冬四个分区。
下面新建一个list_1表,
分区创建成功之后,查看文件信息
注意:chun和dong两个分区,分别放入了数据.这就说明我们的分区生效了.
1 list分区就是根据分区条件,将数据分为若干区,也会生成相应的数据文件.
2 这个list()中也可以直接指定字段,但是这个字段一定要是整数.
