MYSQL 表分区
mysql删除分区数据写法
在MySQL中，删除分区数据的一般步骤如下：
1. 首先，你需要确定分区的表结构，可以通过以下命令查询：
```sql
SHOW CREATE TABLE table_name;
```
2. 然后，你可以根据查询结果中的分区信息，使用`DROP
PARTITION`语句删除分区数据。例如，如果你要删除名为
`partition_name`的分区，可以使用以下命令：
```sql
DROP PARTITION partition_name INCLUDING CONTENTS AND DATA;
```
请注意，这里的`table_name`是你要删除分区数据的表的名称，
`partition_name`是你要删除的分区的名称。`INCLUDING CONTENTS
AND DATA`表示不仅要删除分区本身，还要删除分区包含的所有数据。
以上就是在MySQL中删除分区数据的一般步骤。
数据库（分库分表）中间件对比
数据库（分库分表）中间件对⽐分区：对业务透明，分区只不过把存放数据的⽂件分成了许多⼩块，例如mysql中的⼀张表对应三个⽂件.MYD,MYI,frm。
根据⼀定的规则把数据⽂件(MYD)和索引⽂件（MYI）进⾏了分割，分区后的表呢，还是⼀张表。
分区可以把表分到不同的硬盘上，但不能分配到不同服务器上。
优点：数据不存在多个副本，不必进⾏数据复制，性能更⾼。
缺点：分区策略必须经过充分考虑，避免多个分区之间的数据存在关联关系，每个分区都是单点，如果某个分区宕机，就会影响到系统的使⽤。
分⽚：对业务透明，在物理实现上分成多个服务器，不同的分⽚在不同服务器上个⼈感觉跟分库没啥区别，只是叫法不⼀样⽽已，值得⼀提的是关系型数据库和nosql数据库分⽚的概念以及处理⽅式是⼀样的吗？请各位看官⾃⾏查找相关资料予以解答分表：当数据量⼤到⼀定程度的时候，都会导致处理性能的不⾜，这个时候就没有办法了，只能进⾏分表处理。
也就是把数据库当中数据根据按照分库原则分到多个数据表当中，这样，就可以把⼤表变成多个⼩表，不同的分表中数据不重复，从⽽提⾼处理效率。
分表也有两种⽅案：1. 同库分表：所有的分表都在⼀个数据库中，由于数据库中表名不能重复，因此需要把数据表名起成不同的名字。
优点：由于都在⼀个数据库中，公共表，不必进⾏复制，处理更简单缺点：由于还在⼀个数据库中，CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈还是⽆法解决，只能降低单表中的数据记录数。
表名不⼀致，会导后续的处理复杂（参照mysql meage存储引擎来处理）2. 不同库分表：由于分表在不同的数据库中，这个时候就可以使⽤同样的表名。
优点：CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈可以得到有效解决，表名相同，处理起来相对简单缺点：公共表由于在所有的分表都要使⽤，因此要进⾏复制、同步。
⼀些聚合的操作，join,group by,order等难以顺利进⾏分库：分表和分区都是基于同⼀个数据库⾥的数据分离技巧，对数据库性能有⼀定提升，但是随着业务数据量的增加，原来所有的数据都是在⼀个数据库上的，⽹络IO及⽂件IO都集中在⼀个数据库上的，因此CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO都可能会成为系统瓶颈。
MySQL中的数据分隔和分批处理方法
MySQL中的数据分隔和分批处理方法引言：MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于各种应用程序中。
在处理大量数据时，对数据的分隔和分批处理成为提高性能和效率的关键。
本文将讨论MySQL中的数据分隔和分批处理方法，以帮助开发人员更好地管理和优化数据库操作。
1. 数据分隔的意义和方法数据分隔是将大数据集分割成较小的部分，以便更好地管理和处理。
它的主要目的是减少查询时间和优化性能。
以下是一些常用的数据分隔方法：1.1 基于范围的分区：基于范围的分区将数据按照某个指定的范围进行分区。
例如，将订单表按照日期范围进行分区，可以将每个月的订单分别存储在不同的分区中。
这样可以快速地查询某个特定日期范围内的订单数据，而无需扫描整个表。
1.2 基于列表的分区：基于列表的分区将数据按照指定的列表进行分区。
例如，根据地区将销售表分区为“东部”、“西部”和“中部”。
这样可以更好地组织数据，并在执行特定查询时提高性能。
1.3 基于哈希的分区：基于哈希的分区将数据根据哈希函数的结果进行分区。
这种方法可以将数据均匀地分布到不同的分区中，以实现负载均衡和查询的优化。
2. 数据分隔的实践与注意事项在对数据进行分隔时，还需要考虑以下几点：2.1 数据量和查询模式：支持分隔的主要原因是减小数据集的大小，提高查询性能。
因此，在进行数据分隔之前，需要评估数据量和查询模式，确定是否能够获得显著的性能提升。
2.2 分区键的选择：分区键是用于将数据进行分隔的列。
选择合适的分区键非常重要，它直接影响了查询的性能。
一般而言，分区键应选择常用于查询条件的列，以减少扫描的数据量。
2.3 分区数量与大小：分隔的数量和大小直接关系到查询的性能。
分区数量过多可能会增加查询的开销，而分区过大可能会导致不均衡的负载和查询性能下降。
这一点需要根据具体应用场景进行调整和优化。
3. 数据分隔的优势和劣势数据分隔在一定程度上提高了数据库的性能和效率，但也存在一些限制和劣势。
如何使用MySQL进行数据的定时清理和归档
如何使用MySQL进行数据的定时清理和归档数据在现代社会中发挥着重要的作用，它是企业决策和发展的基石。
然而，随着数据量的增长，数据库中的数据也会不断增加，这可能导致数据库性能下降并占用大量的存储空间。
因此，对数据库进行定期的数据清理和归档是非常必要的。
本文将介绍如何使用MySQL进行数据的定时清理和归档。
一、数据清理数据清理是指从数据库中删除不再需要的数据，以便释放存储空间并提高数据库性能。
下面是一些常见的数据清理方法：1. 删除过期数据：在数据库中，某些数据可能会过期，比如一些历史记录、日志或临时数据。
可以使用DELETE语句来删除这些过期数据。
例如，可以使用以下语句删除一年前的数据：```sqlDELETE FROM table_name WHERE create_time < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 YEAR);```2. 分区表：可以使用分区表来分割数据，将数据按照特定的条件划分到不同的分区中。
这样可以更容易地删除或归档整个分区中的数据。
例如，可以按照月份创建分区，然后定期删除旧的分区。
3. 定时任务：可以使用MySQL的定时任务功能（比如事件或触发器）来定期清理数据。
可以创建一个定时任务来执行DELETE语句，删除指定条件下的数据。
比如每天凌晨2点清理一天前的数据：```sqlCREATE EVENT event_nameON SCHEDULE EVERY 1 DAYSTARTS '2022-01-01 02:00:00'DODELETE FROM table_name WHERE create_time < CURDATE() - INTERVAL 1 DAY;```以上是一些常用的数据清理方法，可以根据实际情况选择合适的方法进行数据清理。
二、数据归档数据归档是指将不经常访问或不再活跃的数据从主数据库迁移到归档数据库中，以减轻主数据库的负担并提高性能。
MySQL中的数据库压缩和碎片整理方法
MySQL中的数据库压缩和碎片整理方法MySQL是一种关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模和复杂度的数据存储和处理需求。
随着数据量和操作频率的增加，数据库的性能和效率成为了开发者和管理员关注的重点问题。
其中，数据库的压缩和碎片整理是常见的优化手段之一。
本文将探讨MySQL中的数据库压缩和碎片整理方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、数据库压缩概述1.1 什么是数据库压缩数据库压缩是指对数据库中的数据进行压缩，以减小数据占用的磁盘空间，提高存储效率。
在MySQL中，常用的数据库压缩方式有物理压缩和逻辑压缩。
物理压缩是直接在存储设备上对数据进行压缩，而逻辑压缩则是通过更高级的数据结构或算法对数据进行压缩，不改变物理存储。
1.2 数据库压缩的优势数据库压缩可以带来多方面的优势。
首先，压缩后的数据占用更少的磁盘空间，从而减少了存储成本。
其次，压缩后的数据在传输过程中占用更少的带宽，提高了数据传输效率。
此外，压缩后的数据也可以提高缓存和查询效率，减少磁盘I/O操作的次数。
二、物理压缩方法2.1 压缩表和分区表在MySQL中，可以通过使用压缩表和分区表的方式进行物理压缩。
压缩表通过使用压缩算法对数据进行压缩存储，以减小数据占用的磁盘空间。
分区表则是将数据按照某个规则分成多个分区，每个分区都可以独立进行压缩和查询，提高了查询效率。
2.2 压缩算法的选择在选择压缩算法时，需要根据数据的特点和使用场景进行权衡。
MySQL提供了多种压缩算法可供选择，如LZ77、LZ78、LZB等。
不同的算法有不同的压缩率和压缩速度，开发者可以根据自己的需求进行选择。
三、逻辑压缩方法3.1 使用压缩编码方式逻辑压缩是通过更高级的数据结构或算法对数据进行压缩，不改变物理存储。
其中，常用的逻辑压缩方法包括字典压缩、位图压缩和编码压缩等。
这些方法可以对列数据或索引数据进行压缩，提高存储效率和查询速度。
3.2 使用压缩存储引擎另一种逻辑压缩的方法是使用压缩存储引擎。
navicat 分区表
navicat 分区表什么是分区表？在数据库中，分区表是指将一个大的表按照某种规则划分成多个子表的技术。
每个子表称为一个分区，每个分区可以存储不同的数据。
通过将数据拆分成多个分区，可以提高查询和维护性能。
为什么使用分区表？使用分区表可以带来以下好处：1.提高查询性能：根据查询条件只扫描特定的分区，减少了扫描的数据量，加快了查询速度。
2.提高维护性能：对某个特定的分区进行维护操作时，不会影响其他分区的正常使用。
3.方便数据管理：根据业务需求将数据划分到不同的存储设备上，以提高存储效率。
4.支持大数据量处理：当需要处理大量数据时，通过使用分区表可以有效地管理和查询这些数据。
如何创建一个分区表？在 navicat 中创建一个分区表非常简单。
以下是创建一个基于 MySQL 的分区表的步骤：1.打开 navicat 数据库客户端，并连接到 MySQL 数据库服务器。
2.在数据库面板中选择要创建分区表的数据库。
3.右键点击该数据库，在弹出菜单中选择“新建对象”>“新建表”。
4.在新建表对话框中，输入表的名称和字段信息。
5.在“分区”选项卡中，选择要使用的分区类型。
常见的分区类型有范围分区和哈希分区。
6.根据选择的分区类型，配置相应的分区规则。
例如，对于范围分区，可以指定每个分区包含的数据范围；对于哈希分区，则需要指定哈希函数和分区数量。
7.完成配置后，点击“确定”按钮创建分区表。
如何查询一个分区表？查询一个已经创建好的分区表与查询普通表类似。
以下是在 navicat 中查询一个分区表的步骤：1.在数据库面板中选择包含该分区表的数据库。
2.右键点击该数据库，在弹出菜单中选择“新建查询”。
3.在查询编辑器中输入 SQL 查询语句。
例如：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件。
4.点击执行按钮或按下快捷键 F9 执行查询语句。
如何维护一个分区表？维护一个已经创建好的分区表需要注意以下几点：1.添加、修改和删除数据：可以使用普通的 INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句来添加、修改和删除数据。
mysql 增加表空间的方法
mysql 增加表空间的方法MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，它的表空间是用来存储和管理数据库中的表数据和索引的。
在MySQL中，表空间是由一个或多个数据文件组成的，每个数据文件都有固定的大小和位置。
当数据库中的数据量增大时，可能会导致表空间不足的情况出现。
为了解决这个问题，我们可以通过增加表空间的方法来扩展数据库的存储容量。
增加表空间的方法有以下几种：1. 添加新的数据文件：这是最常见的增加表空间的方法之一。
通过添加新的数据文件，可以增加数据库的存储容量。
可以通过以下步骤来添加新的数据文件：- 首先，使用ALTER TABLESPACE语句指定要添加数据文件的表空间名。
- 然后，使用ADD DATAFILE子句指定要添加的数据文件的名称和路径。
- 最后，使用ALTER TABLESPACE语句将数据文件添加到表空间中。
2. 扩展已有数据文件：如果数据库中的某个数据文件的大小接近上限，可以通过扩展该数据文件的大小来增加表空间的容量。
可以通过以下步骤来扩展已有数据文件的大小：- 首先，使用ALTER TABLESPACE语句指定要扩展数据文件的表空间名。
- 然后，使用ALTER DATAFILE子句指定要扩展的数据文件的名称和路径以及新的大小。
- 最后，使用ALTER TABLESPACE语句将数据文件的大小扩展到指定的大小。
3. 使用多表空间：在MySQL中，可以使用多个表空间来存储不同的表数据和索引。
通过使用多表空间，可以将不同的表分散存储在不同的数据文件中，从而提高数据库的性能和可用性。
可以通过以下步骤来使用多表空间：- 首先，使用CREATE TABLESPACE语句创建一个新的表空间。
- 然后，使用ALTER TABLE语句将表移动到新创建的表空间中。
- 最后，使用DROP TABLESPACE语句删除原来的表空间。
4. 使用分区表：分区表是一种将一个大表分成多个小表的技术。
mysql查询group by 滤百万级数据的方法
mysql查询group by 滤百万级数据的方法MySQL是一款十分流行的关系型数据库管理系统，它可以存储和管理大量的数据，同时也提供了丰富的查询和分析功能。
在处理大量数据时，我们常常需要使用group by关键字来对数据进行分组统计。
但是当数据量达到百万级别时，查询速度会变得十分缓慢，甚至会导致MySQL服务崩溃。
那么，如何查询group by并滤百万级数据呢？1.使用分区表分区表是MySQL中一种分区数据的方式，将一个大表分成若干个小表，每个小表称为一个分区。
这种方式可以大大加快查询速度，并且可以避免因数据量过大而导致MySQL崩溃的问题。
我们可以按照时间、地区等维度对数据进行分区，然后在查询时只查询需要的分区，而不是整个表。
2.使用外键在查询时，我们可以使用外键来进行关联查询，这样可以大大减小查询范围，提高查询速度。
具体操作是将需要查询的字段作为外键，然后使用join语句与其他表进行关联查询。
这种方式适用于数据量较大，但对查询结果的精度要求不是很高的情况。
3.使用索引索引是MySQL中一种重要的性能优化方式，它可以提高查询速度，并且可以避免全表扫描的问题。
在查询group by时，我们可以使用多列索引，把需要分组的字段作为索引，这样可以大大提高查询速度。
同时，我们还可以使用覆盖索引，将需要查询的字段都包含在索引中，这样可以避免访问数据表，从而提高查询速度。
4.使用缓存在查询group by时，我们可以使用缓存，将查询结果缓存在内存中，下次查询时直接读取缓存结果，这样可以大大提高查询速度。
同时，我们还可以利用缓存的特性，对常用的查询结果进行预先计算和缓存，从而进一步提高查询速度。
综上所述，查询group by并滤百万级数据的方法有很多种，我们可以根据实际情况选择合适的方式。
无论采用哪种方式，都需要注意数据安全和查询结果的准确性，避免因错误操作而导致数据丢失或查询结果错误的情况。
使用MySQL进行数据归档与历史数据查询
使用MySQL进行数据归档与历史数据查询引言：在当今大数据时代，企业和组织积累了大量的数据。
这些数据中有很多是需要存档和保留的，以满足未来的历史数据查询和分析需求。
MySQL作为一个广泛使用的关系型数据库管理系统，可以提供强大的数据归档和历史数据查询功能，本文将介绍如何使用MySQL进行数据归档和历史数据查询。
一、数据归档概述数据归档是将不再活跃或经常查询的数据从主数据库中移动到归档存储中的过程。
归档可以帮助企业和组织管理存储空间，并提高数据库性能。
MySQL提供了多种数据归档方式，包括分区表、分库分表、物化视图等。
1. 分区表分区表是将数据划分到多个逻辑分区中的表。
每个分区可以存储一段时间的数据。
通过分区表，可以轻松地将过期或不再需要的数据归档到归档分区中，从而减少主数据库的数据量。
这样可以提高查询性能和管理效率。
2. 分库分表分库分表是将数据存储在多个独立的数据库和表中。
可以将历史数据分别存储在不同的数据库或表中，通过查询时指定相应的数据库或表来进行查询。
这种方式可以实现数据的彻底分离，提高查询效率。
3. 物化视图物化视图是通过将查询结果存储在一个独立的表中，以加快查询速度和减少主数据库的负载。
可以将历史数据查询的结果存储在物化视图中，这样可以减少对主数据库的查询压力。
二、数据归档实践1. 使用分区表进行数据归档首先，创建一个分区表来存储数据。
例如，我们可以创建一个名为`orders`的表，并将其按照订单创建时间进行分区。
具体的创建分区表的语句如下：```sqlCREATE TABLE orders (order_id INT,order_date DATE,// 其他字段...)PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2020),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2030));```通过上述语句，我们将`orders`表按照订单的创建时间进行了分区，分为三个分区：p0、p1和p2。
如何使用MySQL进行数据归档和归档查询
如何使用MySQL进行数据归档和归档查询引言在现代信息时代，数据的增长速度非常快，尤其是大数据时代的到来，各种各样的数据源不断涌现。
对于企业或机构来说，如何高效地存储和管理这些海量的数据是一个重大挑战。
数据归档是一种重要的解决方案，它可以将不再频繁访问的数据归档至更便宜的存储介质中，以释放数据库资源并降低成本。
本文将介绍如何使用MySQL进行数据归档和归档查询。
一、数据归档的概念和优势1. 数据归档的概念数据归档是将不再经常使用的数据从主数据库中分离出来，存储在较为廉价的介质中，例如磁带等。
归档的数据一般具备一定的历史价值，但因不再频繁访问，将其存储在主数据库中会浪费大量资源。
通过数据归档，可以降低存储成本，提高数据库的性能。
2. 数据归档的优势数据归档具有以下几个优势：- 节约存储成本：将低频访问的数据归档至廉价存储介质中，能够节约高昂的存储成本。
- 提高数据库性能：归档操作能够减轻主数据库的负载，提高数据库的查询和插入性能。
- 保留历史数据：归档的数据具备一定的历史价值，能够为企业提供决策支持和审计追溯等功能。
二、MySQL数据归档的实现方式MySQL提供了多种方式实现数据归档，下面介绍两种常用的方式：1. 分区表分区表是MySQL提供的一种将数据水平分散存储的方式。
通过在表定义上指定分区规则，MySQL可以将数据分散存储在不同的表空间中。
将低频访问的数据存储在归档分区中，可以实现数据归档的效果。
同时，分区表也能提高数据的检索速度，加快查询速度。
2. 外部表MySQL提供了外部表的特性，可以将归档数据存储至其他存储介质中，例如磁盘或者Hadoop等。
通过定义外部表，MySQL可以直接查询外部介质中的数据，实现数据的归档和归档查询。
三、MySQL数据归档查询的优化数据归档不仅仅是将数据存储到较为廉价的介质中，还需要能够高效地查询这些归档的数据。
下面介绍一些MySQL数据归档查询的优化策略。
1. 利用索引在MySQL中，索引是提高查询效率的重要组成部分。
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MYSQL 表分区1: 分区概述SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。
SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。
但是，大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。
分区它允许根据可以设置为任意大小的规则，跨文件系统分配单个表的多个部分。
实际上，表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表。
用户所选择的、实现数据分割的规则被称为分区函数，这在MySQL中它可以是模数，或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表，或者是一个内部HASH函数，或一个线性HASH函数。
函数根据用户指定的分区类型来选择，把用户提供的表达式的值作为参数。
该表达式可以是一个整数列值，或一个作用在一个或多个列值上并返回一个整数的函数。
这个表达式的值传递给分区函数，分区函数返回一个表示那个特定记录应该保存在哪个分区的序号。
这个函数不能是常数，也不能是任意数。
它不能包含任何查询，但是实际上可以使用MySQL 中任何可用的SQL表达式，只要该表达式返回一个小于MAXVALUE（最大可能的正整数）的正数值。
对于创建了分区的表，可以使用你的MySQL 服务器所支持的任何存储引擎；MySQL 分区引擎在一个单独的层中运行，并且可以和任何这样的层进行相互作用。
在MySQL 5.1版中，同一个分区表的所有分区必须使用同一个存储引擎；例如，不能对一个分区使用MyISAM，而对另一个使用InnoDB。
但是，这并不妨碍在同一个 MySQL 服务器中，甚至在同一个数据库中，对于不同的分区表使用不同的存储引擎。
要为某个分区表配置一个专门的存储引擎，必须且只能使用[STORAGE] ENGINE 选项，这如同为非分区表配置存储引擎一样。
但是，必须记住[STORAGE] ENGINE（和其他的表选项）必须列在用在CREATE TABLE语句中的其他任何分区选项之前。
分区的一些优点包括：·与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。
·对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。
相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区，来很方便地实现。
·一些查询可以得到极大的优化，这主要是借助于满足一个给定WHERE 语句的数据可以只保存在一个或多个分区内，这样在查找时就不用查找其他剩余的分区。
因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高那些常用查询的效率。
·涉及到例如SUM() 和 COUNT()这样聚合函数的查询，可以很容易地进行并行处理。
这种查询的一个简单例子如“SELECT salesperson_id, COUNT(orders) as order_total FROM sales GROUP BY salesperson_id；”。
通过“并行”，这意味着该查询可以在每个分区上同时进行，最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。
·通过跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量。
2: 分区类型：RANGE 分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。
LIST 分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。
HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。
这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。
KEY 分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL 服务器提供其自身的哈希函数。
必须有一列或多列包含整数值。
无论使用何种类型的分区，分区总是在创建时就自动的顺序编号，且从0开始记录，记住这一点非常重要。
当有一新行插入到一个分区表中时，就是使用这些分区编号来识别正确的分区。
例如，如果你的表使用4个分区，那么这些分区就编号为0, 1, 2, 和3。
对于RANGE和LIST分区类型，确认每个分区编号都定义了一个分区，很有必要。
对HASH分区，使用的用户函数必须返回一个大于0的整数值。
对于KEY分区，这个问题通过MySQL 服务器内部使用的哈希函数自动进行处理。
分区的名字基本上遵循其他MySQL 标识符应当遵循的原则，例如用于表和数据库名字的标识符。
但是应当注意，分区的名字是不区分大小写的。
2.1 RANGE 分区按照RANGE分区的表是通过如下一种方式进行分区的，每个分区包含那些分区表达式的值位于一个给定的连续区间内的行。
这些区间要连续且不能相互重叠，使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。
例如:你可能决定通过添加一个PARTITION BY RANGE子句把这个表分割成4个区间CREATE TABLE employees (id INT NOT NULL,fname VARCHAR(30),lname VARCHAR(30),hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',job_code INT NOT NULL,store_id INT NOT NULL)PARTITION BY RANGE (store_id) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),PARTITION p3 VALUES LESS THAN (21))；按照这种分区方案，在商店1到5工作的雇员相对应的所有行被保存在分区P0中，商店6到10的雇员保存在P1中，依次类推。
注意，每个分区都是按顺序进行定义，从最低到最高。
这是PARTITION BY RANGE 语法的要求.如果有store_id大于21的ID，上述的语法创建的分区会在服务器报错，解决办法是：CREATE TABLE employees (id INT NOT NULL,fname VARCHAR(30),lname VARCHAR(30),hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',job_code INT NOT NULL,store_id INT NOT NULL)PARTITION BY RANGE (store_id) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE)；MAXVALUE 表示最大的可能的整数值。
当超过16的值都放p3分区中。
2.2 LIST 分区MySQL中的LIST分区在很多方面类似于RANGE分区。
和按照RANGE分区一样，每个分区必须明确定义。
它们的主要区别在于，LIST分区中每个分区的定义和选择是基于某列的值从属于一个值列表集中的一个值，而RANGE分区是从属于一个连续区间值的集合。
LIST分区通过使用“PARTITION BY LIST(expr)”来实现，其中“expr”是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式，然后通过“VALUES IN (value_list)”的方式来定义每个分区，其中“value_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。
这使得在表中增加或删除指定地区的雇员记录变得容易起来。
例如，假定西区的所有音像店都卖给了其他公司。
那么与在西区音像店工作雇员相关的所有记录（行）可以使用查询“ALTER TABLE employees DROP PARTITION pWest；”来进行删除，它与具有同样作用的DELETE （删除）查询“DELETE query DELETE FROM employees WHERE store_id IN (4,12,13,14,18)；”比起来，要有效得多。
2.3 HASH 分区ASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。
在RANGE和LIST分区中，必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪个分区中；而在HASH分区中，MySQL 自动完成这些工作，你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式，以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。
要使用HASH分区来分割一个表，要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句，其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。
它可以仅仅是字段类型为MySQL 整型的一列的名字。
此外，你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句，其中num是一个非负的整数，它表示表将要被分割成分区的数量CREATE TABLE employees (id INT NOT NULL,fname VARCHAR(30),lname VARCHAR(30),hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',job_code INT,store_id INT)PARTITION BY HASH(store_id)PARTITIONS 4；“expr”还可以是一个返回一个整数的SQL表达式。
例如，也许你想基于雇用雇员的年份来进行分区。
这可以通过下面的语句来实现：CREATE TABLE employees (id INT NOT NULL,fname VARCHAR(30),lname VARCHAR(30),hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',job_code INT,store_id INT)PARTITION BY HASH(YEAR(hired))PARTITIONS 4；“expr”还可以是MySQL 中有效的任何函数或其他表达式，只要它们返回一个既非常数、也非随机数的整数。