SQL分区表设计核心是匹配业务访问模式，需合理选分区键（如高频查询字段）、定策略（RANGE/LIST/HASH）、控数量（16–512个），并配套索引、统计更新与自动化维护。
SQL分区表不是简单加个PARTITION BY就完事，核心在于让数据分布匹配业务访问模式——查得快、删得稳、扩得平、维护少。设计错一分，后期运维苦十分。
分区键必须是高频查询的过滤字段，且值分布要相对均匀。比如订单表按order_time分区很常见，但若80%订单集中在最近7天，而历史数据极少被查，那按月分区可能造成热点；反过来，若常按user_id查单个用户全量订单，且用户量大、订单分布均衡，user_id反而是更优选择。
create_date、region_code、tenant_id）主流策略就三种，适用场景差异明显：
YEAR(create_time)或TO_DAYS(create_time)切分，便于按年/月归档、快速删除过期分区（ALTER TABLE ... DROP PARTITION）province_code或app_version。增删分区只需对应新增区域或版本，逻辑清晰user_id），能均匀打散数据。但无法做范围查询，也不支持删除旧数据——只能整体迁移或按条件DELETE分区不是越多越好。每个分区是独立段（segment），过多会抬高元数据开销、拖慢DDL、增加查询优化器决策成本。经验参考：
分区表不是“设完即赢”，它放大了不规范操作的风险：
ANALYZE TABLE），否则优化器可能误判分区数，导致全分区扫描基本上就这些。分区表本质是数据治理的物理层表达，设计时多问一句“我最常怎么查、怎么删、怎么扩容”，答案自然浮现。
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