第一段：背景
第二段：实操
结合业务,若干条记录会集中在一个日期,查询时也往往只查询一个日期内的数据,于是选取分区字段为时间.
创建分区 比如
CREATE TABLE message_all (
id int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
......
createtime datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间'
PRIMARY KEY ( id , createtime )
PARTITION BY RANGE (YEAR(createtime))
不过我们表已经有了当然不能这么建,除非你想导一次数据.
如下操作 ：
①.、
ALTER TABLE message_all PARTITION BY RANGE (to_days(createtime))
(
);
或者
然后追加.
ALTER TABLE message_all ADD PARTITION
这里会有几种错误情况：
①.、ALTER TABLE message_all PARTITION BY RANGE (to_days(createtime)) ;
解释：必须指定至少一个分区.
解释：分区字段必须是主键之一.
解释：分区字段为timestamp,换成datetime.
解释：用追加方式第一次必须覆盖目前所有数据.
总结：
①.、创建时必须指定至少一个分区.
用到的其他操作
①.、删除分区（直接扔掉分区文件,数据也没了）
检查/查看你的分区
①.、SHOW TABLE STATUS LIKE 'message_all';
到这里就结束啦,土豆白.
一些概念
水平分区Partition有以下几种模式
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.（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.
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.所以呢, 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.
①.、创建表时指定分区
物理文件：
若报错：
报错
所以需要添加pmax 分区,一同修改
MySQL分区的限制
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