3、Hash分区
Hash分区的目的就是将数据尽量均匀地分布在各个分区中。在RANGE和LIST分区中，需要指定范围，而在HASH分区中，MYSQL会自动安排完成这些工作。用户需要做的就是对要进行HASH分区的列值指定一个列值或者表达式，以及指定将要被分成的区块数。
对一个表进行HASH分区，首先需要在CREATE TABLE语句上加上一个PARTITION BY
HASH(expr)，其中expr代表一个返回整数的表达式，也可以是一个整数列。此外还需要加上PARTITION num
示例：
CREATE TABLE b(
Id INT,
b datetime
)
PARTITION BY HASH(YEAR(b))
PARTITIONS 4;示例数据：‘2010-09-01’
SELECT MOD(YEAR('2010-09-01'),4)；
通过MOD函数来判断具体插入的分区：MOD(YEAR(‘2010-09-01’))=2，因此’2010-09-01’这条数据就会存到P2分区。
针对日期这种数据本身可是离散的，因此HASH分区并不一定能够保证均匀地分布到各区。但是如果是一些连续的数据，HASH分区则能保证比较均匀地分布到各区。
4、KEY分区
KEY分区和HASH分区类似，只不过HASH分区的分区值可以为表达式，而KEY里的只能是整数列。KEY分区使用的是MYSQL内部自己的函数,对于INNODB引擎来说，这个内部函数也就是HASH函数。
示例：
CREATE TABLE b(
Id INT,
b datetime
)
PARTITION BY KEY(b)
PARTITIONS 4;5、COLUMNS分区
之前介绍的四种分区：RANGE、LIST、HASH、KEY，分区的值都需要是整数列。如果不是整型，则需要通过函数转换为整数。在MYSQL5.5版本后，开始支持COLUMNS分区，可认为是RANGE和LIST的进化，COLUMNS分区可以直接使用非整数型字段，分区根据类型直接比较而得，不需要转换成整数型。此外，RANGE还支持了多列组合分区。
COLUMNS支持分区的列类型：
□ 所有的整型类型，如INT、SMALLINT、TINYINT、BIGINT。FLOAT和DECIMAL则不予支持。
□ 日期类型，如DATE和DATETIME。其余的日期类型不予支持。
□ 字符串类型，如CHAR、VARCHAR、BINARY和VARBINARY。BLOB和TEXT类型不予支持。
示例：RANGE多列分区
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')
);对于多列分区，从前往后判断，满足一个，即加入该分区。
6、子分区
子分区是在分区的基础，在进行分区。有时也称为复合分区。
子分区建立需要注意以下几个问题：
□ 每个子分区的数量必须相同。
□ 要在一个分区表的任何分区上使用SUBPARTITION来明确定义任何子分区，就必须定义所有的子分区，下面这种就是错误定义：
□ 每个SUBPARTITION子句必须包括子分区的一个名字
□ 子分区的名字必须是唯一的。因此下面的创建语句是错误的：
7、分区中的NULL值处理
RANGE分区中，NULL值会分到最左侧的分区
LIST分区，需要特殊指定NULL值得分区，否则插入会报错
HASH和KEY分区，函数值都默认返回为0。
8、分区的性能
对于一张表来说，不一定分区会带来查询速度的上升，反而可能造成速度的下降。
数据库的应用主要分为两类：一类OLTP(在线事务处理)，如：网络游戏，电子商务等，一类是OLAP（数据分析），如：数据仓库，数据集市。在某一个实际的应用场景，可能两者都会出现，如网络游戏中，玩家操作的游戏数据库应用就是OLTP的，但是游戏厂商可能需要对游戏产生的日志进行分析，通过分析得到的结果来更好地服务于游戏，预测玩家的行为等，而这却是OLAP的应用。
对于OLAP，我们可能会需要频繁的去扫描一张很大的数据表，如果对这张表的时间戳字段加个分区，那么我们获取某一时间段的数据的查询效率会大大提高。
然而对于OLTP的应用，分区应该非常小心。在这种应用下，通常不可能会获取一张大表中10%的数据，大部分都是通过索引返回几条记录即可。而根据B+树索引的原理可知，对于一张大表，一般的B+树需要2～3次的磁盘IO。因此B+树可以很好地完成操作，不需要分区的帮助，并且设计不好的分区会带来严重的性能问题。
具体就是如果我们频繁操作的表，经常查询的字段做分区会给我们带来效率的提高，但是如果使用别的字段来做查询，这样分区不但没有起到加速的效果，反而我们会对每个分区的数据都进行查询，io次数则可能是原来一张表io次数的分区数倍。从而查询效率会降低很多。
