hash分割槽的目的就是將資料盡量均勻地分布在各個分割槽中。在range和list分割槽中，需要指定範圍，而在hash分割槽中，mysql會自動安排完成這些工作。使用者需要做的就是對要進行hash分割槽的列值指定乙個列值或者表示式，以及指定將要被分成的區塊數。
對乙個表進行hash分割槽，首先需要在create table語句上加上乙個partition by
hash(expr)，其中expr代表乙個返回整數的表示式，也可以是乙個整數列。此外還需要加上partition num 子句，其中num為非負的整數，表示將要被分割成的正整數。如果沒有partition num，則預設分成乙個分割槽。
示例：create table b(
id int,
b datetime
)partition by hash(year(b))
partitions 4;
示例資料：『2010-09-01』
select mod(year('2010-09-01'),4)；
通過mod函式來判斷具體插入的分割槽：mod(year(『2010-09-01』))=2，因此』2010-09-01』這條資料就會存到p2分割槽。
針對日期這種資料本身可是離散的，因此hash分割槽並不一定能夠保證均勻地分布到各區。但是如果是一些連續的資料，hash分割槽則能保證比較均勻地分布到各區。
key分割槽和hash分割槽類似，只不過hash分割槽的分割槽值可以為表示式，而key裡的只能是整數列。key分割槽使用的是mysql內部自己的函式,對於innodb引擎來說，這個內部函式也就是hash函式。
示例：create table b(
id int,
b datetime
)partition by key(b)
partitions 4;
之前介紹的四種分割槽：range、list、hash、key，分割槽的值都需要是整數列。如果不是整型，則需要通過函式轉換為整數。在mysql5.5版本後，開始支援columns分割槽，可認為是range和list的進化，columns分割槽可以直接使用非整數型字段，分割槽根據型別直接比較而得，不需要轉換成整數型。此外，range還支援了多列組合分割槽。
columns支援分割槽的列型別：
□ 所有的整型型別，如int、smallint、tinyint、bigint。float和decimal則不予支援。
□ 日期型別，如date和datetime。其餘的日期型別不予支援。
□ 字串型別，如char、varchar、binary和varbinary。blob和text型別不予支援。
示例：range多列分割槽
create table b_1(
id int,
b datetime,
c char(3)
)partition by range columns(b,c)(
partition p1 values less than ('2009-09-01','cc'),
partition p2 values less than ('2009-10-01','gg')
);對於多列分割槽，從前往後判斷，滿足乙個，即加入該分割槽。
子分割槽是在分割槽的基礎，在進行分割槽。有時也稱為復合分割槽。
子分割槽建立需要注意以下幾個問題：
□ 每個子分割槽的數量必須相同。
□ 要在乙個分割槽表的任何分割槽上使用subpartition來明確定義任何子分割槽，就必須定義所有的子分割槽，下面這種就是錯誤定義：
□ 每個subpartition子句必須包括子分割槽的乙個名字
□ 子分割槽的名字必須是唯一的。因此下面的建立語句是錯誤的：
range分割槽中，null值會分到最左側的分割槽
list分割槽，需要特殊指定null值得分割槽，否則插入會報錯
hash和key分割槽，函式值都預設返回為0。
對於一張表來說，不一定分割槽會帶來查詢速度的上公升，反而可能造成速度的下降。
對於olap，我們可能會需要頻繁的去掃瞄一張很大的資料表，如果對這張表的時間戳字段加個分割槽，那麼我們獲取某一時間段的資料的查詢效率會大大提高。
然而對於oltp的應用，分割槽應該非常小心。在這種應用下，通常不可能會獲取一張大表中10%的資料，大部分都是通過索引返回幾條記錄即可。而根據b+樹索引的原理可知，對於一張大表，一般的b+樹需要2～3次的磁碟io。因此b+樹可以很好地完成操作，不需要分割槽的幫助，並且設計不好的分割槽會帶來嚴重的效能問題。
具體就是如果我們頻繁操作的表，經常查詢的字段做分割槽會給我們帶來效率的提高，但是如果使用別的欄位來做查詢，這樣分割槽不但沒有起到加速的效果，反而我們會對每個分割槽的資料都進行查詢，io次數則可能是原來一張表io次數的分割槽數倍。從而查詢效率會降低很多。
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