sql分区表设计核心是按查询习惯自然切分数据，优先选高频查询字段（如时间范围用 RANGE、用户 ID 用 HASH），避免低选择性字段，分区数宜控制在 16–512 间，需配合明确 WHERE 条件触发分区裁剪。
SQL 分区表设计核心是让数据按查询习惯“自然切分”，不是越多分区越好，而是让常用查询条件能精准命中少数分区，跳过大量无关数据。
按查询频率最高的字段分区
比如订单表常按时间范围查最近 30 天，就用 日期字段做 RANGE 分区 ；用户行为日志常按用户 ID 聚合分析，可考虑HASH 分区（如 user_id % 64）。避免用变动频繁或低选择性的字段（如性别、 状态码）做分区键，否则容易导致数据倾斜或分区失效。
控制分区数量适中，别盲目拆多
- mysql建议单表分区数在 16–512 之间，超 1000 个分区可能引发元数据管理开销和 DDL 变慢
- postgresql对分区数量更友好，但每个分区仍需独立统计信息，太多会拖慢 ANALYZE 和执行计划生成
- 按月分区的表运行 5 年后有 60 个分区，基本可控；按天分区满一年就有 365 个，需评估是否真需要——可前期按月，后期冷数据再按天细化归档
配合分区裁剪，写 SQL 时注意写法
分区裁剪（Partition Pruning）不会自动生效，需确保 WHERE 条件中分区键参与且形式明确：
- ✅ 支持裁剪：
WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time - ❌ 不触发裁剪：
WHERE date(create_time) = '2024-01-15'（函数包裹导致无法匹配分区边界） - ⚠️ 注意 隐式类型转换 ：
WHERE partition_key = '2024'（ 字符串 ）vs= 2024（ 整型），可能导致分区失效
定期维护分区，别建完就丢
分区表不是一劳永逸，要主动管理生命周期：
- 自动清理过期分区：用
DROP PARTITION或DETACH PARTITION（PG）移除历史数据，比 delete 快得多 - 新增未来分区：提前创建下季度 / 下个月的空分区，避免 INSERT 时动态创建带来的锁与延迟
- 检查数据分布：用
select PARTITION_NAME, TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS（MySQL）观察是否严重倾斜
基本上就这些。分区是利器，但依赖合理设计和持续运营，不是加了 PARTITION BY 就自动变快。
