分区表设计核心是让查询只扫需要的数据，关键依据业务查询模式选分区键：按时间（RANGE）、业务维度（LIST/HASH）、冷热分层组合策略，并须验证执行计划命中分区。
SQL分区表设计核心是“让查询只扫需要的数据”，不是为分而分。关键看业务查询模式——哪个字段最常出现在 WHERE 条件里、数据增长是否明显、单表是否已超千万行。下面用三个真实高频场景，讲清楚怎么分、为什么这么分、容易踩什么坑。
按时间范围分区（最常用：日志/订单/行为数据）
适用场景：数据有强时间属性，查询多按天/月过滤（如“查最近7天订单”、“统计上个月活跃用户”）。
- 推荐分区键：使用 DATE 或 DATETIME 类型的业务时间字段（如 order_time、create_time），不建议用自增ID或随机字符串
- 分区方式选 RANGE：按时间区间切分，便于自动清理历史（如 DROP PARTITION 快速删掉3年前数据）
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实操建议：
- MySQL 8.0+ 或 PostgreSQL 推荐按月分区（平衡数量与管理成本），避免每天一分导致分区数爆炸
- 建表时预留未来2–3个月的分区，并写定时任务每月新增；不要等数据来了再加
- 查询必须带上分区键条件才能生效，例如
WHERE create_time >= '2024-05-01'，如果只写WHERE status = 'paid'，仍会全分区扫描
按业务维度分区（提升关联与隔离性：多租户/SaaS系统）
适用场景：SaaS平台中客户数据物理隔离需求高，或不同区域/渠道数据查询独立性强（如“只查北京门店销量”、“只查APP端用户行为”）。
- 推荐分区键：稳定、低基数、高区分度的业务字段，如 tenant_id、region_code、channel_type
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分区方式选 LIST 或 HASH：
- LIST：适合租户少且固定（如20个大客户），可明确指定每个值归哪个分区
- HASH：租户多且动态增加（如10万+小微商户），用
HASH(tenant_id)自动均匀分布
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注意点：
- JOIN 时若关联表没按同样字段分区，无法发挥分区剪枝优势，建议核心主表与常用关联表（如 user → order）保持相同分区策略
- 避免用状态类字段（如 is_deleted、status）分区——值太少（只有0/1），分区倾斜严重
按数据冷热分层分区（兼顾性能与成本：历史库优化）
适用场景：90%查询集中在近3个月，但全量数据需保留多年（如金融流水、IoT设备上报）。
- 组合策略更实用：先按时间 RANGE 分大区（如年），再在年内按热度微调（如近3个月用SSD存储，旧数据迁至HDD或归档表）
- MySQL 可配合 PARTITION … DATA DIRECTORY 指定不同分区存到不同磁盘路径；PostgreSQL 可用表空间（TABLESPACE）实现类似效果
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别忽略维护动作：
- 定期 ANALYZE TABLE 更新分区统计信息，防止执行计划误判
- 删除旧分区前，确认无跨分区外键或物化视图依赖
- 备份脚本需支持按分区导出，避免每次全量 dump 百GB大表
基本上就这些。分区不是银弹——它让“对的查询”飞起来，但也让“错的查询”更难调优。上线前一定用 EXPLAIN PARTITIONS（MySQL）或 EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)（PG）验证是否真正命中分区。设计时多问一句：我80%的SQL，WHERE里写的第一个条件是什么？答案就是你的分区键。
