SQL分区表需实现数据分布、查询路径、维护成本的正向闭环；分区键应高频出现在WHERE等值/范围条件中且基数适中、更新少；粒度宜控单分区200万~2000万行或1~10GB；须避免隐式转换、函数包裹分区键及索引未覆盖分区键等问题。
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、维护成本三者形成正向闭环。设计失败的分区表，轻则查得慢、写得卡，重则引发锁表、元数据膨胀、甚至误删整区数据。
很多人一上来就按create_time年月分区，结果发现80%的查询带的是user_id和status，导致每次都要扫全分区——分区失效。关键逻辑是：分区键必须高频出现在WHERE条件的等值或范围过滤中，且该字段基数适中、更新极少。
(user_id, create_time)组合分区比单按时间更有效log_type一级分区 + event_date二级分区，能同时支持按类型聚合和按日期归档粒度太粗（如按年分区），单分区过大，查询仍要扫描大量无关数据；粒度太细（如按小时分1万+分区），会导致元数据暴涨、DDL变慢、MySQL 5.7前可能触发Too many partitions错误。
MySQL原生不支持自动创建未来分区，PostgreSQL虽有FOR VALUES FROM...TO语法，但仍需手动维护。真正可靠的方案是“定时任务+预建机制”：
DROP，而是先RENAME到归档库，再异步清理，避免长事务阻塞partition_auto_manage=on），灰度启用，避免误操作影响线上执行计划里出现type=ALL或partitions=NULL，说明分区没生效。常见原因：
WHERE user_id = '123'），导致分区裁剪失败WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01'，应改写为create_time >= '2024-01-01' AND create_time
基本上就这些。分区表不是银弹，它是把双刃剑——用对了，查得快、删得稳、扩得平；用错了，就是给系统埋雷。重点始终是：以查询驱动设计，用数据验证效果，靠机制保障可持续。
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