MySQL分区表是将表数据分成若干部分进行存储的策略，可以更好地管理大量数据。在创建MySQL分区表时，需要注意以下几个方面：

1. 分区键：选择合适的分区键对于提高查询效率和方便管理都是非常重要的。分区键可以是表中的任何列或列的组合，常见的分区键包括时间列、地理位置列、状态列等。

2. 分区方式：MySQL支持多种分区方式，包括范围分区、哈希分区、列表分区等。选择合适的分区方式可以更好地应对具体业务需求。

3. 分区数量：分区数量决定了单个分区的数据量和分区的大小。分区数量过多会导致管理和查询的成本增加，分区数量过少则可能会影响查询效率和分区维护。

下面是MySQL分区表的创建示例：

1. 范围分区

CREATE TABLE users

(

id INT NOT NULL,

name VARCHAR(50),

age INT,

reg_time TIMESTAMP

)

PARTITION BY RANGE (YEAR(reg_time))

(

PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),

PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011),

PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2012),

PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2013),

PARTITION p4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)

);

上述代码将users表按照reg_time字段的年进行范围分区，分为p0-p4五个分区，其中p0-p3分别存储2010年以前、2010-2011年、2011-2012年、2012-2013年的数据，p4存储2013年以后的数据。

2. 哈希分区

CREATE TABLE users

(

id INT NOT NULL,

name VARCHAR(50),

age INT,

reg_time TIMESTAMP

)

PARTITION BY HASH (id)

PARTITIONS 10;

上述代码将users表按照id字段进行哈希分区，分为10个分区，每个分区的数据将根据id字段的哈希值进行分配。

3. 列表分区

CREATE TABLE users

(

id INT NOT NULL,

name VARCHAR(50),

age INT,

gender ENUM('male', 'female'),

reg_time TIMESTAMP

)

PARTITION BY LIST (gender)

(

PARTITION p0 VALUES IN ('male'),

PARTITION p1 VALUES IN ('female')

);

上述代码将users表按照gender字段进行列表分区，分为p0和p1两个分区，p0存储gender字段为'male'的数据，p1存储gender字段为'female'的数据。

总的来说，MySQL分区表可以更好地管理大量数据，提高查询效率和方便管理。在选择分区键、分区方式和分区数量时，需要考虑具体的业务需求和数据量情况。

MySQL分区表是MySQL数据库中一种特殊的表类型，它将一个大表按照一定的规则分散到多个表格（分区）中存储，减少查询时间和优化数据访问速度，提升数据库性能。创建分区表只需要简单的几个步骤即可。

1. 创建一张基础表

分区表是建立在基础表的基础之上，首先需要创建一张基础表。创建基础表的语句和创建一般表的语句没有任何区别。例如：

CREATE TABLE `mytable`(

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` varchar(100) NOT NULL,

`age` int(11) NOT NULL,

PRIMARY KEY(`id`)

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2. 添加分区规则

在建立基础表后，我们需要为其添加分区规则。MySQL中有很多种分区规则，例如使用整型、日期、列表、哈希等等。以使用整型范围分区为例，我们可以使用下面的语句将其分为5个分区：

ALTER TABLE `mytable` PARTITION BY RANGE(`id`)(

PARTITION `p0` VALUES LESS THAN (1000),

PARTITION `p1` VALUES LESS THAN (2000),

PARTITION `p2` VALUES LESS THAN (3000),

PARTITION `p3` VALUES LESS THAN (4000),

PARTITION `p4` VALUES LESS THAN MAXVAlUE

);

在上面的例子中，我们将数据按照id的大小范围进行分区，其中p0代表id小于1000的数据，p1代表1000至2000的数据，以此类推，p4代表id值大于等于4000的数据。也可以根据业务逻辑不同，采用不同的分区规则。

3. 插入数据

创建好分区表后，就可以像操作普通表一样插入数据了。例如：

INSERT INTO `mytable`(`id`,`name`,`age`) VALUES (1,'Tom',21);

INSERT INTO `mytable`(`id`,`name`,`age`) VALUES (1001,'John',31);

INSERT INTO `mytable`(`id`,`name`,`age`) VALUES (2001,'Mike',25);

INSERT INTO `mytable`(`id`,`name`,`age`) VALUES (3001,'Amy',28);

INSERT INTO `mytable`(`id`,`name`,`age`) VALUES (4001,'Lucy',24);

4. 查询数据

查询数据时，只需要像普通表一样进行查询，MySQL会自动根据分区规则选择最合适的分区进行查询。例如：

SELECT * FROM `mytable` WHERE `age`>25;

上述SQL语句会查询`age`大于25的所有数据，在分区表中会根据分区规则对每个分区进行查询并返回结果，并自动合并结果集。

总之，通过分区表的分区规则，MySQL数据库在查询时可以快速从分区表中检索数据，避免扫描整张表，减少了查询的开销，提高了查询效率。同时，分区表也支持数据的快速加载和卸载，可方便地维护海量数据。