核心思路是“冷热分离+定期归档+安全清理”，通过业务逻辑识别历史数据、分批导出删除、校验回滚机制及后续维护保障归档安全高效。
历史表数据量过大，核心思路是“冷热分离+定期归档+安全清理”，不是简单删数据，而是让活跃查询变快、存储成本降低、备份恢复更稳。
不能只看时间，得结合业务逻辑判断。比如订单表里，已完结且超过180天的订单、无售后动作的交易记录，通常可归档；日志表中7天前的调试日志、成功调用记录，多数场景下已无实时查询需求。
status = 'closed'、create_time ）——这些就是天然的归档边界
COUNT(*) GROUP BY DATE(create_time)或GROUP BY status快速定位“沉睡数据”比例归档不是直接DELETE，而是把数据导出到低成本存储，再从原表移除，避免长事务锁表和主从延迟激增。
INSERT INTO archive_db.order_archive SELECT * FROM main_db.orders WHERE ... LIMIT 10000分批导出，每次控制在1万行内，加WHERE条件确保精准范围DELETE FROM orders WHERE ... LIMIT 10000，同样分批，配合SLEEP(0.1)（MySQL）或应用层延时，减少IO冲击脚本跑崩了容易误删，必须加校验、留回滚、设熔断。
SELECT COUNT(*)并写入日志，清理后对比源表与归档表行数，偏差超0.1%自动中止WHERE且禁止全表删，上线前用EXPLAIN确认走了索引，避免慢删锁表AND create_time > '2022-01-01'作为最后防线归档不是一劳永逸，后续要持续盯住数据健康度。
COMMENT 'archived after 2024-06'便于追溯不复杂但容易忽略：归档清理的关键不在技术多高深，而在定义清楚“谁要查什么”“什么时候不用查了”“删错了怎么找回来”。定好规则，自动化才真正可靠。
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每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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