对于业务来讲，在大数据量(至少过千万)，并且表数据选择性查询，使用分区表的场景如下：
Range 分区可以用于解决业务中大量删除带来的性能问题，支持快速删除分区，TiDB 4.0 虽然事务限制放开，但是 DELETE 数据还是没有直接 DDL 这种直接删除底层的 SST 文件来更快速。
使用 Hash 分区表来一定程度上解决写热点问题：Hash 分区则可以用于大量写入场景下的数据打散。
对于业务透明，避免了分库分表，还是操作一张表，只不过通过分区表的方式将数据分布到不同分区，也能在一定程度上保证 SQL 性能。
运维管理便利，可以单独维护具体分区。
典型场景举例：
商业数据分析场景：经常有一些按时间实时写入的广告的点击/曝光日志，用户账户实时消费报表，指标数据实时监控表。因为数据量较大，TiDB 中可以选择保留一个月或者半年，业务程序经常会访问当天分时数据统计，同比上个月的当天，以及去年当天的数据，这个时候只需要根据时间字段创建 Range 分区表，对于以上的需求，只需要访问 3 个分区就可以快速实现统计，因为分区裁剪功能避免了扫描其他分区数据。
审核业务：审核日志表这些都可以按天做 Range 分区。审核 Log 表数据用来统计分析每个审核人员的工作量，可以用作绩效等方面的参考。
基础信息业务：比如一些账户表。由于用户信息太庞大了，并没有明显可以分区的特征字段。可以根据表中 BIGINT 类型的 UID 字段做 Hash 分区，结合分区时配置的分区数量，这样可以把 UID 打散到不同的分区， Hash 分区只能针对整数进行 Hash ，从而提高查询的性能。