1、表非常大以至于无法全部都放在内存中
2、表的最后部分只在热点数据，其他均为历史数据。
其他的，还不知道
那情况有点多， 表非常大以至于无法全部放在内存中， 需要高效删除大量数据，或者是 表中的热点数据分部不均
数据量很大，比如10个亿这样的，存在保留周期，需要定时清理。一般情况下，不推荐用分区表
一般也就是做历史数据清理方便一些吧
大数据量、容易产生热点问题时使用分区表
数据量大，比较热点的表使用
- 大数据量：
当单个表的数据量大（例如超过10GB），尤其是对于OLTP系统，当表的记录数达到几百万甚至上亿时，可以考虑采用分区表。这有助于改善查询性能、备份和恢复速度，因为可以针对性地处理部分数据而不是整个表。 - 频繁按字段筛选或分组：
如果业务场景中经常需要根据某个字段（如日期、地区、用户ID等）进行查询、过滤或者聚合操作，那么将表按照这个字段进行分区可以大大提高查询效率。比如，如果常常分析某个月或季度的销售数据，可以按销售日期建立范围分区。 - 历史数据管理：
对于包含大量历史数据的表，可以通过分区策略来管理和存储。例如，可以将最近的数据存放在活跃分区中，而较早的历史数据则存放在只读或归档分区中，这样有利于维护和清理工作，同时也可优化访问新数据的速度。 - 负载均衡与并发处理：
分区表可以将数据分布到不同的物理设备上，从而实现I/O负载的分散，提高并发处理能力。 - 数据生命周期管理：
当数据具有明确的时间周期性（如日志文件、审计记录），可以根据时间区间对过期数据进行批量删除或迁移，简化数据维护任务。 - 并行处理及优化：
在大型数据库系统中，分区表能够支持并行查询和DML操作，大大加快了大规模数据处理的速度。
基本上就这些情况可以考虑用分区表。
分区表在以下情况下可以发挥其优势，适用于以下几种使用场景：
1.大型表处理：当面对非常大的表时，分区表可以提高查询性能。通过将表分割为更小的分区，查询操作只需要处理特定的分区，从而减少扫描的数据量，提高查询效率。这在处理日志数据、历史数据或其他需要大量存储和高性能查询的场景中非常有用。
2.时间范围查询：对于按时间排序的数据，分区表可以按照时间范围进行分区，每个分区包含特定时间段内的数据。这使得按时间范围进行查询变得更高效，例如在某个时间段内检索数据、生成报表或执行时间段的聚合操作。
3.数据归档和数据保留：分区表可用于数据归档和数据保留的需求。旧数据可以归档到单独的分区中，并将其存储在低成本的存储介质上。同时，可以保留较新数据在高性能的存储介质上，以便快速查询和操作。
4.并行查询和负载均衡：通过哈希分区或键分区，可以将数据均匀地分布在多个分区中，从而实现并行查询和负载均衡。查询可以同时在多个分区上进行，并在最终合并结果，提高查询性能和系统吞吐量。
5.数据删除和维护：使用分区表，可以更轻松地删除或清理不再需要的数据。通过删除整个分区，可以更快速地删除大量数据，而不会影响整个表的操作。此外，可以针对特定分区执行维护任务，如重新构建索引、备份和优化，以减少对整个表的影响。
分区表并非适用于所有情况。在选择使用分区表时，需要综合考虑数据量、查询模式、存储资源和硬件能力等因素，并评估分区对性能和管理的影响。
上面回答不太对，分区表只有在需要经常大量delete历史数据场景用，可以drop 分区快速释放空间。
其他在tidb上都是副作用
有时候分区表的查询性能还不如单表，如果没有数据清理周期的要求，就不要用了吧
在tidb里面，尽量不在分区，分区与不分区，感觉没啥大的区别，数据都是分散存储的
多大数据量都先不分区。当sql查询大数据量的单表查不出来的时候，试试分区表有时候有效果。
线上表100亿+的是单表。10亿+的用的也有分区表。要结合sql看。
一个kv数据库，分不分效果不明显