El particionamiento de tablas es una herramienta poderosa, pero no es una solución universal para todos los problemas de rendimiento en bases de datos. Es más efectivo en grandes volúmenes de datos y en consultas específicas, como aquellas basadas en rangos de fechas. Sin embargo, en otros casos, puede añadir complejidad innecesaria. Antes de implementar el particionamiento, asegúrate de evaluar si tu caso de uso realmente se beneficiará de él, o si otras estrategias podrían ser más adecuadas para optimizar el rendimiento de tu base de datos.

El particionamiento es eficiente para modelo de datos muy concentrados en tablas core, las cuales adquieren gran volumen en el ciclo de vida del sistema. Sin embargo, el particionamiento trae aparejado una carga administrativa importante para la generación de particiones y los respectivos índices particionados. También se deberá tener en cuenta que una cosa es partir de un modelo particionado desde cero, y otra con un modelo existente a particionar. Sobre plataformas de base de datos comerciales, este feature no está disponible en todas sus versiones, sino en las más completas. El diseño lógico de particionamiento debe ir acompañado con uno físico que soporte a cada partición, de lo contrario no se aprovechará la mejora del rendimiento. Este último diseño traerá complejidad a la hora de clonar otros ambientes de base de datos (como ambientes bajos).