MySQL分区表不提升单条点查性能，仅优化批量删旧、范围扫描和减少锁竞争；分区键须含于主键，否则索引失效；仅支持本地索引，跨分区查询性能更差。
分区表不是万能的，先看它解决什么问题
MySQL 分区表本质是把一张大表按规则拆成多个物理子表（ENGINE=InnoDB 下仍是独立 .ibd 文件），但对应用层仍表现为一张表。它**不减少索引大小，也不自动提升单条查询性能**，主要价值在：批量删旧数据（如 DROP PARTITION）、加速范围扫描（如按时间查某几个月）、减少锁竞争（不同分区可并发操作）。如果你的瓶颈是 WHERE user_id = ? 这类点查，分区几乎没用——这时候该优化的是二级索引或主键设计。
选对分区键，否则索引会失效
分区键必须是主键或唯一索引的一部分，否则建表直接报错：ERROR 1503 (HY000): A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning function。这意味着：如果按 created_at 分区，主键就必须包含 created_at；若想保留 id 为主键，就得改成联合主键 (id, created_at)。后果很实际：原本 WHERE id = 123 走主键索引，加了分区后可能变成全分区扫描，因为 MySQL 无法确定该记录落在哪个分区。
- 推荐场景：按时间字段（
DATE/DATETIME）做RANGE或LIST分区，且业务查询天然带时间范围（如WHERE created_at BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-06-30'） - 避免场景：按
user_id % 100做HASH分区，同时又高频查WHERE order_no = ?——除非order_no也在分区表达式里，否则每个分区都得查一遍 - 注意
TO_DAYS()和YEAR()的兼容性：前者支持到 2100 年左右，后者在跨年边界容易出错（比如YEAR('2024-12-31')和YEAR('2025-01-01')不同，但分区边界若设为VALUES LESS THAN (2025)，会导致 2025 年 1 月数据进错区）
分区表上的索引，到底是本地还是全局
MySQL 只支持 本地索引（LOCAL），即每个分区维护自己的 B+ 树。没有真正的全局索引。这意味着：跨分区查询（如 WHERE status = 'paid'）必然触发所有分区的索引查找，再合并结果。性能不会比不分区好，甚至更差（多了一层分区路由开销）。所以：
- 别指望靠分区表 + 普通二级索引解决高并发点查问题
- 如果必须按非分区字段查，优先考虑覆盖索引（
INDEX(status, created_at, amount)），让索引本身包含所需字段，避免回表 -
PRIMARY KEY必须含分区键 → 实际上强制你把时间维度“嵌入”主键，这会影响插入顺序和页分裂，尤其当created_at非单调时（如补录历史数据）
执行计划里看到 partition 字段，不代表就高效
用 EXPLAIN PARTITIONS 看执行计划时，partitions 列显示实际访问的分区名（如 p202401,p202402），这只是说明 MySQL 成功剪枝了无关分区。但关键要看 type 和 key：如果 type 是 ALL 或 index，说明这个分区内部仍在全扫；如果 key 是 NULL，说明连本地索引都没用上。常见陷阱：
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EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM orders WHERE created_at > '2024-03-01' AND status = 'shipped';
即使只访问 p202403,p202404 两个分区，若 status 上无索引，每个分区仍要全表扫描。正确做法是建复合索引：INDEX(created_at, status)（注意顺序：分区键在前，才能被用于分区剪枝 + 索引下推）。
真正容易被忽略的是分区维护成本：新增分区要 ALTER TABLE ... REORGANIZE PARTITION，大表可能锁表数分钟；DROP PARTITION 虽快，但会触发一次完整的事务日志刷盘，高峰期可能拖慢写入。这些操作没法在线平滑完成。
