在实际工作中，常听到初学者说：“大表分区肯定可以提高查询性能”。其实不然，在 你完全不了解应用的情况下，盲目的建立分区不但不能够提高查询性能，还有可能导致查询性能下降 。因此，在决定是否使用分区之前，必须了解当前的应用环境。
大体上来说，数据库的应用分为两种：OLTP和OLAP。OLTP是指在线事务处理，比如淘宝的购物网站 等；OLAP是指在线分析系统，如数据仓库、数据集市等。实际应用中，也有可能出现同一个数据库系 统即用于OLTP，也用于OLAP。
对于OLAP应用来说，表和索引分区确实都能够有效地提高查询性能，因为OLAP通常需要扫描大量的 数据（执行计划为全表扫描），分区可以有效地减少扫描的数据量（即分区剪枝 Partition Pruning ）。举个例子，假设有张大表存放了5年的数据，你的应用通常只需要访问其中1个月的数据，在没分 区之前，需要扫描所有5年的数据，但有了分区之后（假设以时间戳为分区键），只需要扫描1个月的 数据即可。而且对于OLAP应用来说，分区还有一个好处就是易于管理，如果你需要对历史数据进行迁 移，有分区就非常方便。
但对于OLTP应用来说，索引分区就要非常小心。因为OLTP通常仅需要访问很小的一部分数据，通过 索引访问是最高效的。根据B+树的原理可知，即使表再大，B+树的高度一般也就是2~3层，因此索引的 查询性能几乎不会随着数据量的增大而下降（随着数据量的增大，B+树多一层也就多一次IO罢了）。 但如果索引分区了，通过分区键索引确实有可能减少IO次数（因为索引分区剪枝），但如果通过非分 区键索引查询呢？试想一下，如果把一张大表分为100个分区，则通过非分区键的索引每次都需要在 100个分区里查找，性能将会下降100倍！因此对于OLTP系统来说，通过都建立全局非分区索引，而不 是本地分区索引。
因此，对于表和索引的分区是否能够提高查询性能的问题，一定要根据具体的应用决定。切不可盲 目分区！
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