MySQL的分区是一种将表拆分成更小、更易管理的片段的技术。在按DATEDIFF进行分区时，可以根据日期之间的差异将数据分散到不同的分区中。下面是一个示例代码，演示如何按DATEDIFF进行MySQL分区。

首先，创建一个包含日期字段的表：

CREATE TABLE my_table (
    id INT,
    my_date DATE
) PARTITION BY RANGE (DATEDIFF(my_date, '2020-01-01')) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (30),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (60),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (90),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (120),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

上述代码创建了一个名为my_table的表，并且按照my_date字段的DATEDIFF与指定日期之间的差异进行了分区。根据DATEDIFF的结果，数据将被分散到不同的分区中。

在上述示例中，我们将数据分成了五个分区，分别是：

• p0：日期差在30天以内的数据
• p1：日期差在30-60天之间的数据
• p2：日期差在60-90天之间的数据
• p3：日期差在90-120天之间的数据
• p4：日期差大于120天的数据

根据实际需求和数据分布情况，可以根据DATEDIFF的结果定义不同的分区范围。

然后，可以向分区表中插入数据：

INSERT INTO my_table (id, my_date) VALUES (1, '2020-01-01');
INSERT INTO my_table (id, my_date) VALUES (2, '2020-02-01');
INSERT INTO my_table (id, my_date) VALUES (3, '2020-03-01');
INSERT INTO my_table (id, my_date) VALUES (4, '2020-04-01');
INSERT INTO my_table (id, my_date) VALUES (5, '2020-05-01');

根据插入的日期，数据将被分散到相应的分区中。

最后，可以查询特定分区的数据：

SELECT * FROM my_table PARTITION (p0);

上述查询将返回分区p0中的所有数据。

需要注意的是，按DATEDIFF进行分区时，要确保表中的日期字段是索引字段，以提高查询性能。