按照条件导出吗，就是清理会慢一些，只能用delete语句
好的呀，感谢解答。
学到啦，谢谢解答呀。
- 单表 ≥ 1 亿行 或 ≥ 100 GB
- 每天 / 每周有批量删历史数据（保留最近 N 天）
- 按时间 / 租户 / 地区查询为主，可做分区裁剪
- 需要冷热分层存储降成本
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有些分区处理比较方便
超过1000万可以考虑分区表
延伸思考一下：如果有分区的表基于分区键进行region切割，放弃使用row_id，会怎么样？
业务分析选择分区表类型
我们数据量大于1000万，存储空间大于1T,考虑使用分区表
最佳实践是结合数据增长速率、查询模式、硬件资源以及实际测试结果来决定是否实施分区
TiKV 的空间回收依赖于 MVCC 的 GC 机制，通过 raftstore 层的 GC worker 定期清理历史版本数据。如果 GC 推进慢，通常是因为存在长时间未提交的事务，或者某个 TiKV 节点 Raft 复制延迟导致 safepoint 停滞。
没有统一的标准，关键还是根据业务情况。
如果有数据卸载需求，且查询一般会带上分区键查询，可以考虑使用分区，如果没有这些需求还是不建议分区
TiDB 的 Region 自动分裂与负载均衡已处理海量数据的分布式存储，分区主要用于逻辑数据生命周期管理 或规避单表查询/写入瓶颈 ，不是为“解决太大存不下”——TiDB 单表无硬容量上限（仅受集群总存储制约）。
分区不单纯看数据体量，需结合业务；需按时间批量删档的场景优先分区。
常规标准，具体需要根据自己的业务分析：
行数：千万级（≥1000 万行）；
*存储：单表超 50–100GB；
满足其一就建议分区。
无硬性数值阈值，单表超 10 亿行 / 单表原始存储超 500GB，且有按时间、地区等分区字段做冷热裁剪、分区过滤查询时，建议使用分区表。
同意：分区主要收益是管理与裁剪，不是自动变快；分区键与统计不准时计划更容易歪。按业务裁剪与维护成本选分区，而不是只按行数阈值。
没有统一标准 看业务
我们这边单表数量有10亿+，也没有做分表。之前讨论过。研发这边的查询条件不能固定。根据时间或者根据区划区分都不好分区。tiflash做加速。注意下并发