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Particionado y tablas grandes ​

Cuando una tabla crece mucho, el primer paso no es particionar. Primero revisa modelo, indices, consultas y retencion.

Problemas de tablas grandes ​

  • Consultas lentas.
  • Indices enormes.
  • Backups pesados.
  • Deletes masivos costosos.
  • Alter table lentos.

Particionado ​

MySQL permite dividir una tabla en particiones.

Ejemplo por rango:

sql
CREATE TABLE eventos (
  id BIGINT NOT NULL,
  creado_en DATE NOT NULL,
  tipo VARCHAR(50) NOT NULL,
  payload JSON,
  PRIMARY KEY (id, creado_en)
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS (creado_en) (
  PARTITION p202601 VALUES LESS THAN ('2026-02-01'),
  PARTITION p202602 VALUES LESS THAN ('2026-03-01')
);

Partition pruning ​

El optimizador puede leer solo particiones relevantes si el filtro coincide.

sql
SELECT *
FROM eventos
WHERE creado_en >= '2026-02-01'
  AND creado_en < '2026-03-01';

Retencion ​

Particionado ayuda a borrar historico:

sql
ALTER TABLE eventos DROP PARTITION p202601;

Es mucho mas eficiente que borrar millones de filas una a una.

Alternativas ​

Antes de particionar:

  • Archivar datos antiguos.
  • Crear indices adecuados.
  • Usar tablas historicas.
  • Mejorar paginacion.
  • Separar OLTP de analitica.

Online schema changes ​

Cambios en tablas grandes pueden bloquear o tardar mucho.

Herramientas habituales:

  • pt-online-schema-change
  • gh-ost
  • capacidades online de MySQL/InnoDB segun version.

Buenas practicas ​

  • Particiona por un criterio usado en filtros.
  • Mantén estrategia de creacion y borrado de particiones.
  • Prueba cambios de esquema en copias realistas.
  • Evita deletes masivos sin plan.
  • No uses particionado para tapar consultas mal indexadas.