# 分区表使用场景
1. 时间序列数据
– 订单数据按月分区
– 日志数据按日分区
– 监控数据按小时分区
– 历史数据归档

2. 大表管理
– 超大表拆分
– 提高查询性能
– 简化数据维护
– 优化存储管理

3. 数据归档
– 历史数据分离
– 冷热数据分离
– 快速删除旧数据
– 降低存储成本

4. 负载均衡
– 数据分布均匀
– 提高并发性能
– 减少锁竞争
– 优化资源使用

# 日志分区示例
1. 创建日志分区表
CREATE TABLE application_logs (
id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
log_level VARCHAR(16) NOT NULL,
message TEXT NOT NULL,
created_at DATETIME NOT NULL,
PRIMARY KEY (id, created_at),
KEY idx_log_level (log_level),
KEY idx_created_at (created_at)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created_at)) (
PARTITION p20260401 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(‘2026-04-02’)),
PARTITION p20260402 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(‘2026-04-03’)),
PARTITION p20260403 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(‘2026-04-04’)),
PARTITION p20260404 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(‘2026-04-05’)),
PARTITION p20260405 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(‘2026-04-06’)),
PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

输出示例：
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

2. 查询特定日期日志
SELECT * FROM application_logs
WHERE created_at >= ‘2026-04-04’ AND created_at < '2026-04-05'
LIMIT 10;

输出示例：
+—-+———–+——————+———————+
| id | log_level | message | created_at |
+—-+———–+——————+———————+
| 1 | INFO | Application started | 2026-04-04 00:00:00 |
| 2 | INFO | User login | 2026-04-04 00:01:00 |
+—-+———–+——————+———————+
2 rows in set (0.00 sec)

# 分区表最佳实践
1. 设计原则
– 选择合适的分区键
– 合理设计分区数量
– 考虑数据增长
– 预留扩展空间

2. 性能考虑
– 利用分区裁剪
– 优化索引设计
– 避免跨分区查询
– 监控分区性能

3. 维护建议
– 定期清理旧分区
– 监控分区大小
– 优化分区策略
– 备份重要数据