关系型数据库中的分区将大型表分成更小、更易于管理的部分，称为分区。 这种技术通过允许数据库高效地处理数据子集来帮助提高性能、简化维护和优化存储。 操作可以针对特定的分区，而不是查询或维护整个表，从而减少系统的工作负载。 例如，一个包含数百万行的表可以按日期范围进行分区，从而可以更快地访问最近的数据，同时将较旧的数据单独存档。
一个常见的用例是水平分区，其中行根据列值进行拆分。 例如，销售数据库可以按年份对订单进行分区，每年的数据存储在单独的分区中。 当查询 2023 年的销售额时，数据库仅扫描 2023 年的分区，避免不必要地读取旧数据。 类似地，垂直分区将表拆分为具有较少列的较小表。 例如，将频繁访问的列（如产品名称）与很少使用的列（如详细描述）分开可以加快不需要所有字段的查询。 索引也可以分区，从而可以通过将其范围限制为特定的数据子集来加快查找速度。
虽然分区提供了明显的好处，但它需要仔细规划。 选择正确的分区键（例如，日期、区域或用户 ID）对于避免不平衡的数据分布至关重要。 选择不当的键可能会导致接收不成比例的流量的“热”分区，从而抵消性能提升。 此外，并非所有查询都能获得同等的好处——跨越多个分区的操作可能仍然很慢。 开发人员应分析访问模式并在实际工作负载下测试分区策略。 诸如 PostgreSQL 的声明式分区或 MySQL 的分区类型之类的工具提供内置支持，但实现细节各不相同，因此了解特定于数据库的语法和限制至关重要。