在很多应用中如果数据量少有规模，都会有大量的分区表存在，使用比较多的是range partition.
一般的range partition都一时间为键值，或者根据业务绑定的关键id值。
虽然已经做了一些大数据量的数据迁移，但是不管是按照分区抽取，还是根据数据条数抽取，发现有一个表比较奇怪，一个100G左右的分区表，80%以上的数据都分布在一个分区里面，而这个大分区表却有180多个分区表。
如下所示，对于表charge，如果分区的大小在200M以内，就标记为1，如果大于200M，则按照200M为单位进行统计，可以看到，如下的分区 P120_C10占用了大量的空间，其他的分区却小的可怜。很明显从业务规划的角度存在一定的问题。
CHARGE P120_C100 1
CHARGE P120_C10 438
CHARGE P120_C20 1
CHARGE P120_C30 1
CHARGE P120_C40 1
CHARGE P120_C50 1
CHARGE P120_C60 1
CHARGE P120_C70 1
CHARGE P120_C80 1
CHARGE P120_C90 1
CHARGE P25_C100 1
CHARGE P25_C10 2
CHARGE P25_C20 1
CHARGE P25_C30 1
CHARGE P25_C40 1
CHARGE P25_C50 1
CHARGE P25_C60 1
CHARGE P25_C70 1
CHARGE P25_C80 1
CHARGE P25_C90 1
CHARGE P26_C100 1
CHARGE P26_C10 1
CHARGE P26_C20 1
CHARGE P26_C30 1
CHARGE P26_C40 1
CHARGE P26_C50 1
CHARGE P26_C60 1
CHARGE P26_C70 1
CHARGE P26_C80 1
CHARGE P26_C90 1
CHARGE P27_C100 1
CHARGE P27_C10 1
CHARGE P27_C20 1
CHARGE P27_C30 1
CHARGE P27_C40 1
CHARGE P27_C50 1