OLTP（在线事务处理）数据库实现数据分区的常见方法包括以下几种：
也称为分片（Sharding），根据不同的分区算法将不同行的数据存储到不同的表中。例如，可以根据邮政编码将客户数据分布到不同的表中。
创建一些较少列的表，每张表存储源表的部分列，以此达到数据的分区。这种方法适用于将不经常查询的列分离到不同的表中，以节省存储成本。
结合了垂直和水平分区，例如，可以水平地对客户信息进行分区，然后将图片存储在 Blob 存储中。
选择合适的分区键是关键，如果选择不当，可能会导致不均匀的数据分布，进而影响性能。
通过合理的分区策略，OLTP数据库可以显著提高查询性能、简化数据维护、更有效地管理存储空间，并支持更大的数据量和更高的并发访问。
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