partition（利用Partition来优化数据库性能）

在数据库系统设计中，为了提高查询效率并优化数据库性能，我们经常需要对表进行分区。分区是将一个表的数据按照某一特定的规则分割存储的过程，常见的分区策略有Range、List和Hash等。其中Hash分区是建立在数据均匀分布的前提下的，也是映射关系最不靠谱的。

Range分区

Range分区是按区间范围对数据进行分区。根据此规则，将表或索引中的数据存储到指定的磁盘分区上。当执行SELECT相关的一些查询时，系统只需检索文本必要的分区中的表数据，这样能够提高查询效率，快速定位数据。

Range分区需要划分分区时明确各个分区的边界，当分区分割不均匀时需进行合并，分割不清时需处理分区边界上的数据。因此，Range分区要求对分裂数据较为完整的情况下才适用。

List分区

List分区是基于列出在显式值清单中的列值来对数据进行划分的方式。LIST分区适合不均匀分布的数据进行划分，使用列表清单来设定分区的范围。LIST分区指定的列必须包含列出在清单中的值，而其他列可以是任何列。

List分区中，一定要注意清单的完整性。如果需要的列表不存在，数据就会被分到尚未设定的分区中。因此，在使用LIST分区时，一定要加强对分区清单的管理，避免因清单错误导致分区结果失真。

Hash分区

Hash分区是把表或索引中的数据依次分成若干部分并存储在不同的磁盘分区上。与Range分区和List分区不同的是，Hash分区的划分不是根据某个具体值或区间，而是用一个Hash函数对表中每行数据进行计算，计算结果相等的放到同一分区。

Hash分区的好处在于分区均衡。Hash分区是将分区分布固定的方法，把分区的数量和表的行数相等即可。如果数据库数据量大，且迫切需要加快查询速度，Hash分区就是最佳选择。