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什么是数据库分区？
数据库分区是一种物理数据库设计技术，DBA和数据库建模人员对其相当熟悉。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
分区主要有两种形式：//这里一定要注意行和列的概念（row是行，column是列）
水平分区（Horizontal Partitioning） 这种形式分区是对表的行进行分区，通过这样的方式不同分组里面的物理列分割的数据集得以组合，从而进行个体分割（单分区）或集体分割（1个或多个分区）。所有在表中定义的列在每个数据集中都能找到，所以表的特性依然得以保持。
举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。（朋奕注：这里具体使用的分区方式我们后面再说，可以先说一点，一定要通过某个属性列来分割，譬如这里使用的列就是年份）
垂直分区（Vertical Partitioning） 这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，使某些特定的列被划分到特定的分区，每个分区都包含了其中的列所对应的行。
举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。
在数据库供应商开始在他们的数据库引擎中建立分区（主要是水平分区）时，DBA和建模者必须设计好表的物理分区结构，不要保存冗余的数据（不同表中同时都包含父表中的数据）或相互联结成一个逻辑父对象（通常是视图）。这种做法会使水平分区的大部分功能失效，有时候也会对垂直分区产生影响。

分区详细地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/partitioning.html
我们不再多说.

初次测试结论：

range
————————————-800万条数据测试————————————

range类型按时间分区无主键数据.

1. #查询一个数据量的集合比较
2. mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';
3.  
4. +----------+
5. | count(*) |
6. +----------+
7. |   795181 |
8. +----------+
9. 1 row in set (4.11 sec)-未分区
10.  
11. mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date '1995-01-01' and c3 < date '1995-12-31';
12. +----------+
13. | count(*) |
14. +----------+
15. |   795181 |
16. +----------+
17. 1 row in set (0.41 sec)-已分区
18.  
19. #查询一个值的集合
20. mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 =  '1996-01-01';
21. +----------+
22. | count(*) |
23. +----------+
24. |     2186 |
25. +----------+
26. 1 row in set (2.94 sec)-未分区
27.  
28. mysql> select count(*) from part_tab where c3 =  '1996-01-01';
29. +----------+
30. | count(*) |
31. +----------+
32. |     2186 |
33. +----------+
34. 1 row in set (0.28 sec)-已分区
35.  
36. #根据非关联列查询的集合,根据c1(id)查询
37. mysql> select count(*) from no_part_tab where c1 > '5000000';
38. +----------+
39. | count(*) |
40. +----------+
41. |  2999999 |
42. +----------+
43. 1 row in set (3.11 sec)-未分区
44.  
45. mysql> select count(*) from part_tab where c1 >  '5000000';
46. +----------+
47. | count(*) |
48. +----------+
49. |  2999999 |
50. +----------+
51. 1 row in set (3.07 sec)-已分区
52.  
53.  
54. mysql> select count(*) from no_part_tab where c1 = '5000000';
55. +----------+
56. | count(*) |
57. +----------+
58. |        1 |
59. +----------+
60. 1 row in set (3.24 sec)-未分区
61.  
62. mysql> select count(*) from part_tab where c1 =  '5000000';
63. +----------+
64. | count(*) |
65. +----------+
66. |        1 |
67. +----------+
68. 1 row in set (3.03 sec)-已分区

————————————-25万条数据测试————————————

range类型按user_id分区主键数据.

1. #查询一个的数据量的集合比较
2. mysql> select count(*) from user where  user_id > 100000 and  user_id < 150000;
3. | count(*) |
4. +----------+
5. |    46515 |
6. +----------+
7. 1 row in set (0.03 sec)-未分区
8.  
9. mysql> select count(*) from `user_part` where  user_id > 100000 and  user_id < 150000;
10. +----------+
11. | count(*) |
12. +----------+
13. |    46515 |
14. +----------+
15. 1 row in set (0.05 sec)-已分区
16.  
17. #查询一个值的集合
18.  
19. mysql> select count(*) from user where  user_id=296401;
20. +----------+
21. | count(*) |
22. +----------+
23. |        1 |
24. +----------+
25. 1 row in set (0.00 sec)-未分区
26.  
27. mysql> select count(*) from `user_part` where  user_id=296401;
28. +----------+
29. | count(*) |
30. +----------+
31. |        1 |
32. +----------+
33. 1 row in set (0.00 sec)-已分区
34.  
35. #查询ID集合
36. mysql> select count(*) from user where  user_id > 100000 and  user_id < 150000;
37. | count(*) |
38. +----------+
39. |    46515 |
40. +----------+
41. 1 row in set (0.03 sec)-未分区
42.  
43. mysql> select count(*) from `user_part` where  user_id > 100000 and  user_id < 150000;
44. +----------+
45. | count(*) |
46. +----------+
47. |    46515 |
48. +----------+
49. 1 row in set (0.05 sec)-已分区
50.  
51. #根据非关联列查询的集合,根据时间查询
52.  
53. mysql> select count(*) from `user` where `user_regdate` > date '2006-01-01' and user_regdate < date '2006-12-31';
54. select count(*) from `user_part` where `user_regdate` > date '2006-01-01' and user_regdate < date '2006-12-31';
55. +----------+
56. | count(*) |
57. +----------+
58. |   100946 |
59. +----------+
60. 1 row in set (0.75 sec)-未分区
61.  
62. mysql> select count(*) from `user_part` where `user_regdate` > date '2006-01-01' and user_regdate < date '2006-12-31';
63. +----------+
64. | count(*) |
65. +----------+
66. |   100946 |
67. +----------+
68. 1 row in set (0.67 sec)-已分区
69.  
70. #根据username查询
71.  
72. mysql> select count(*) from user where  user_name='l007@xok.cn';
73. | count(*) |
74. +----------+
75. |        1 |
76. +----------+
77. 1 row in set (0.02 sec)-未分区
78.  
79. mysql> select count(*) from `user_part` where  user_name='l007@xok.cn';
80. +----------+
81. | count(*) |
82. +----------+
83. |        1 |
84. +----------+
85. 1 row in set (0.64 sec)-已分区
86.  
87. #模糊查询
88.  
89. mysql> select count(*) from user where user_name like '%qq%';
90. | count(*) |
91. +----------+
92. |    37143 |
93. +----------+
94. 1 row in set (0.33 sec)-未分区
95.  
96. mysql> select count(*) from user_part where user_name like '%qq%';
97. +----------+
98. | count(*) |
99. +----------+
100. |    37143 |
101. +----------+
102. 1 row in set (0.72 sec)-已分区

我们假设PARTITION BY RANGE (user_id)中user_id为”PARTITION关联的列”
当数量两很大时，根据PARTITION关联的列查询多条记录，分区后效率提速90%左右
但通过与 PARTITION关联的列 之外的列的查询 分区后效率低8%左右,模糊查询分区后效率低45%左右

数据越大,效果越明显,如果只有几百万的数据，分区和加了索引的效果差不多