订单表应按时间维度(推荐按月)分区,以隔离冷热数据、提升查询性能并简化归档清理;需用RANGE COLUMNS或TO_DAYS直接分区,避免函数导致剪枝失效,并定期维护分区。

订单表按时间维度分区是最常用也最有效的策略,核心是把历史数据和热数据物理隔离,提升查询性能、简化归档与清理。
订单数据天然具有强时间属性:新订单持续写入,老订单基本只读;按月或按天分区后,查询最近7天订单只需扫描1个分区,避免全表扫描。同时,删除3年前数据只需DROP PARTITION,比DELETE快几个数量级,还不会产生大量undo日志和碎片。
太细(如按天)会导致分区数爆炸,增加元数据压力和维护成本;太粗(如按年)又削弱查询剪枝效果。按月是平衡点——一年最多12个分区,DDL操作轻量,且能较好支持“近3个月活跃查询+历史归档”这类典型场景。
202201
RANGE COLUMNS(order_time)(MySQL 5.7+)或DATE类型字段直接分区,避免用YEAR(order_time)等函数导致无法剪枝以下是一个按月 RANGE 分区的订单表结构片段:
CREATE TABLE `orders` (分区不是一劳永逸,需配合定期维护:
ALTER TABLE orders REORGANIZE PARTITION p_future INTO (...)拆分出下月分区p202201),先EXCHANGE PARTITION导出到归档表,再DROP,确保可追溯WHERE条件中必须带上order_time范围(如order_time >= '2024-06-01'),优化器才能生效分区剪枝WHERE DATE(order_time) = '2024-06-15'会强制扫描所有分区基本上就这些。不复杂但容易忽略细节,关键是保持分区键干净、范围明确、维护节奏固定。
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