- PostgreSQL和MySQL要求分区键必须包含在primary key中，这可能导致唯一性和查询性能问题。
- 分区剪裁作为核心优化手段，若WHERE子句未包含分区键则会失效，导致查询速度缓慢。
- 静态分区边界随时间推移可能出现失衡，需要人工重新平衡并带来运维负担。
- 按主键（如BIGINT自增列）进行分区可确保自动剪裁而无需修改代码。
- 自动化服务可通过监控数据增长、拆分通用分区及处理数据保留策略来管理分区，减少人工操作。
- 时间对齐边界可从日期列推导得出，无需将其包含在分区键中，从而避免查询条件泄露。
- pg_partman和TimescaleDB等工具虽能自动化基于时间的分区，但可能导致键值泄露到查询中；自主开发服务可提供更高灵活性。
- 哈希和列表分区需监控数据倾斜或通用分区中的值提升，自动化重点在于检测而非拆分。
- 选择已存在于所有关键查询中的列作为分区键（如主键），可防止抽象泄露并保持性能。