分区字段选错导致查询全扫，主因是partition key与查询条件不匹配；应优先选高频where字段，避免高基数或低区分度字段，按月分区更合理，分区键字段必须建索引，join需包含双方分区键。
分区字段选错导致查询全扫
分区表没提速反而更慢，大概率是 partition key 和实际查询条件不匹配。比如按 create_time 月分区，但业务查的全是 user_id，MySQL 或 PostgreSQL 都没法跳过无关分区。
实操建议：
- 先看高频
WHERE条件里出现最多的字段，优先选它做分区键； - 避免用高基数字段（如
uuid）或低区分度字段（如status只有 3 个值）； - PostgreSQL 的
LIST分区适合枚举类字段，RANGE更适合时间或数字连续场景； - MySQL 8.0+ 支持
EXPLAIN PARTITIONS，执行前加这个看是否命中目标分区。
分区数量太多引发元数据压力
单表分出几百个分区，PostgreSQL 会明显变慢——每次查询都要遍历分区目录、加载元数据；MySQL 在 INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS 查询时也会卡顿。
实操建议：
- 时间分区建议按「月」而非「天」，一年最多 12 个，三年留 36 个足够；
- MySQL 单表分区数上限是 8192，但实际超过 200 就该警惕；
- PostgreSQL 中每个分区是独立子表，
\d+ 表名会列出所有，数量多时肉眼难定位； - 删除旧分区别用
DROP TABLE，MySQL 用ALTER TABLE ... DROP PARTITION，PG 用DETACH PARTITION再删，避免锁表。
INSERT 性能突降：分区表达式不支持索引下推
插入时发现慢得离谱，尤其是批量写入，可能是分区表达式用了函数但没建对应索引。例如按 YEAR(create_time) 分区，但 create_time 字段本身没索引，MySQL 就没法快速定位该进哪个分区。
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实操建议：
- 分区键字段必须有索引（哪怕只是单列索引），否则每次 INSERT 都要扫描所有分区判断归属；
- MySQL 不允许对分区表达式建索引（如
YEAR(create_time)），只能对原始列建； - PostgreSQL 允许在分区键上建索引，但要注意全局索引和本地索引的区别：
CREATE INDEX ON 表名 (分区键) LOCAL才能随分区自动分裂； - 批量导入前关掉
foreign_key_checks和autocommit，减少事务开销。
跨分区 JOIN 结果不准或报错
两张分区表 JOIN，结果少数据，或者直接报 ERROR: cannot join partitioned tables on columns that are not part of the partition key（PG），本质是优化器不敢保证分区对齐。
实操建议：
- JOIN 条件必须包含双方的分区键，且类型一致（比如都是
DATE，别一边是TIMESTAMP）； - MySQL 不强制校验，但若分区键不参与 JOIN，可能走不到分区裁剪，性能崩；
- 如果必须按非分区字段关联，考虑把其中一张表去分区化，或改用物化视图/临时表中转；
- PG 中用
ATTACH PARTITION时确保子表约束完全匹配父表分区定义，否则后续 JOIN 可能被跳过。
分区不是银弹，最常被忽略的是“查询是否真的落到单个分区”——光看 EXPLAIN 输出不够，得结合 EXPLAIN ANALYZE 看实际扫描行数和分区数。另外，备份恢复时分区结构容易漏同步，特别是跨环境迁移，pg_dump 要加 --inserts 和 --no-tablespaces 才稳。
