SQL分区表需按规则物理分布数据以提升查询性能和维护效率,核心是选好分区键(高频过滤、分布均匀)、匹配分区类型(RANGE/LIST/HASH等)、控制分区数量(几十个为宜),并配套本地索引、统计更新与生命周期管理。

SQL分区表不是简单把大表拆开,而是按规则把数据物理分布到不同存储单元,让查询只扫相关分区、提升性能,同时便于归档和维护。设计合理才能真正见效,否则反而增加复杂度。
分区键决定数据怎么切,也直接影响查询是否能走分区裁剪(Partition Pruning)。选错了,查询仍要扫全表。
order_date 查询最近30天,就用它做范围分区;日志表常按 region_code 或 app_id 分析,可考虑列表或哈希分区。is_deleted(只有0/1)会导致两个分区严重不均;用户性别、状态码等同理,容易造成“热点分区”。常见类型不是凭感觉选,而是匹配业务场景:
create_time、id)。支持按月/年自动管理,方便冷热分离。注意边界定义清晰,避免空隙或重叠(如 VALUES LESS THAN (202404) 要和下一分区衔接好)。province、device_type)。必须覆盖所有可能值,否则插入会报错;新增类别需手动添加分区。user_id)。自动散列,写入负载较平均,但不支持非等值查询裁剪(比如 WHERE user_id > 1000 仍可能扫多个分区)。PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)),比存冗余年份字段更干净。分区数影响元数据开销、管理粒度和并发效率:
分区表不是设完就一劳永逸:
ANALYZE TABLE,PostgreSQL用 VACUUM ANALYZE,建议纳入运维脚本。ALTER TABLE ... DROP PARTITION),比 DELETE FROM 快几个数量级,且不锁全表。基本上就这些。分区表本质是“用结构换性能”,关键在贴合真实查询路径,而不是追求技术炫酷。动手前先问自己:我最常查什么条件?数据增长有多快?冷数据怎么扔?想清楚这三点,设计就不容易跑偏。
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