SQL分区表设计核心是按查询习惯自然切分数据，优先选高频查询字段（如时间范围用RANGE、用户ID用HASH），避免低选择性字段，分区数宜控制在16–512间，需配合明确WHERE条件触发分区裁剪。
SQL分区表设计核心是让数据按查询习惯“自然切分”，不是越多分区越好，而是让常用查询条件能精准命中少数分区，跳过大量无关数据。
比如订单表常按时间范围查最近30天，就用日期字段做RANGE分区；用户行为日志常按用户ID聚合分析，可考虑HASH分区（如user_id % 64）。避免用变动频繁或低选择性的字段（如性别、状态码）做分区键，否则容易导致数据倾斜或分区失效。
分区裁剪（Partition Pruning）不会自动生效，需确保WHERE条件中分区键参与且形式明确：
WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time
WHERE DATE(create_time) = '2024-01-15'（函数包裹导致无法匹配分区边界）WHERE partition_key = '2024'（字符串）vs = 2024（整型），可能导致分区失效分区表不是一劳永逸，要主动管理生命周期：
DROP PARTITION或DETACH PARTITION（PG）移除历史数据，比DELETE快得多SELECT PARTITION_NAME, TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS（MySQL）观察是否严重倾斜基本上就这些。分区是利器，但依赖合理设计和持续运营，不是加了PARTITION BY就自动变快。
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