面试题：MySQL分区表的常见使用场景有哪些

常见使用场景

历史数据归档：在许多业务系统中，数据量会随着时间不断增长。对于一些历史数据，访问频率较低，但为了合规等原因又不能删除。例如，电商平台的订单数据，将一年前的订单数据按时间分区存储。这样在查询近期订单时，只需要在活跃的分区中查找，提升查询性能，同时也方便对历史数据进行定期清理或备份操作。
负载均衡：当数据库服务器处理大量数据读写操作时，可能会出现性能瓶颈。通过按范围或哈希等方式对表进行分区，可以将数据分布在不同的物理存储设备上。比如，一个大型社交平台的用户消息表，按用户ID哈希分区，不同的用户消息分布在不同分区，使得读写操作能并行在多个分区上进行，减轻单个磁盘I/O压力，提升整体系统性能。
数据管理与维护：在数据量庞大的系统中，对整个表进行维护操作（如备份、恢复、优化等）可能会耗费大量时间。而分区表可以针对单个分区进行这些操作。例如，在金融系统中，对交易流水表按月分区，当需要对某个月的交易数据进行核对或重新计算时，可以单独对该月的分区进行操作，而不影响其他分区的数据正常使用。

举例说明

假设我们有一个电商平台的订单表 orders，包含订单ID（order_id）、下单时间（order_time）、订单金额（order_amount）等字段。为了实现历史数据归档，我们按年对 orders 表进行分区。创建分区表的SQL语句如下：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT NOT NULL,
    order_time DATETIME NOT NULL,
    order_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (order_id, order_time)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_time)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2022),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2023),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

这样，2020年之前的订单数据会存储在 p0 分区，2020 - 2020 年的数据存储在 p1 分区，以此类推。当查询2021年的订单时，MySQL 可以直接定位到 p2 分区进行查询，大大提高了查询效率。同时，当需要清理2020年之前的历史订单数据时，直接删除 p0 分区即可，操作简单且不影响其他分区数据。

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面试题：MySQL分区表的常见使用场景有哪些

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