SQL分区表需平衡数据分布、查询路径与维护成本，核心是明确访问模式、数据增长及故障应对；分区键须为高频过滤条件且分布均匀；粒度应匹配生命周期；必须配套全局索引、剪枝验证与自动滚动策略。
SQL分区表不是简单加个PARTITION BY就完事，核心在于让数据分布、查询路径、维护成本三者达成动态平衡。设计成败，取决于你是否提前想清楚“谁查什么、数据怎么长、出问题怎么救”这三件事。
很多人一上来就用create_time按月分区，结果发现90%的查询要跨3个月关联用户行为，性能反而更差。分区键本质是“高频过滤条件”的稳定投影——它得满足两个硬条件：查询WHERE里高频出现、值分布相对均匀、且变更极少。
user_id和status，可考虑HASH(user_id) + RANGE(status)组合分区（MySQL 8.0+支持）RANGE COLUMNS(log_time)按天分区比按月更精准，避免扫描冗余分区tenant_id看似合理，但如果95%数据集中在3个租户，会导致分区严重倾斜，查询仍扫全表分区数量不是越多越好。MySQL单表建议不超过2048个分区，PostgreSQL对分区数无硬限但超过1000个后，查询计划生成耗时明显上升。关键看两点：单分区数据量是否可控、归档/删除是否原子化。
DROP PARTITION p_20240101，毫秒级完成RANGE HASH二级分区——先按年分区，再在年内按user_id % 16哈希拆分，兼顾查询剪枝与IO均衡DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY)这类动态表达式做分区定义，会导致DDL执行失败或分区边界错乱分区表一旦上线，光靠DDL不够，得有运行时保障机制。
INSERT会因无法校验全局唯一性而报错EXPLAIN PARTITIONS（MySQL）或EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)（PG）确认是否真正触发分区剪枝，重点看partitions列是否只显示目标分区ALTER TABLE ADD PARTITION新增下月分区，并ALTER TABLE DROP PARTITION清理最老分区——避免人工遗漏导致插入失败基本上就这些。分区表不是银弹，它是把双刃剑：用对了，千万级数据秒级响应；用错了，比普通表还慢。真正吃透的关键，在于把数据库当“协作方”而非“存储桶”——你告诉它数据怎么来、怎么查、怎么走，它才肯为你高效干活。
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