可以只是用简单的分区方式存放表，不要任何索引 ， 只要将查询定位到需要的大致数据位置，通过where条件 ， 将需要的数据限制在少数分区中，则效率是很高的 。WARNNING：查询需要扫描的分区个数限制在一个很小的数量 。
如果数据有明显的“热点” ， 可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中 。
如果分区表达式的值可以是NULL：第一个分区会使一个特殊分区 。以partition by range year(order_date)为例，所有在order_date列为NULL或者非法值的数据都会被放到第一个分区 。那么所有的查询在定位分区后都会增加扫描第一个分区 。而且如果第一个分区很大的时候 ， 查询的成本会被这个“拖油瓶”分区无情的增加 。
创建一个无用的第一分区可以解决这个问题，partition p_nulls values less than (0);
对于分区列和索引列不匹配的查询 ， 虽然查询能够使用索引，但是无法通过分区定位到目标数据的分区（也就是数据分布相对更加分散）,需要遍历每个分区内的索引，除非查询中的条件同时也包含分区条件 。所以期望分区条件范围被热门查询索引所包含 。
对于范围分区技术，需要适当限制分区的数量 ， 否则对于大量数据批量导入的场景，选择分区的成本过高 。对于大多数系统，100个左右的分区是没有问题的 。
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