触发器不能自动同步老数据到归档表，仅响应单行变更；按时间归档需event或应用层定时任务；其安全用途限于标记待归档行或保存快照。
不能直接用触发器“自动同步老数据到归档表”——它只响应单行变更，不扫描条件、不批量迁移、不主动执行。所谓“按时间归档90天前订单”，必须靠 EVENT 或应用层定时任务；触发器唯一安全角色是标记待归档行或保存变更快照。
BEFORE DELETE 触发器只能归档被删的那一行
DELETE 语句删多少行，触发器就执行多少次。比如 DELETE FROM orders WHERE created_at 删除 5000 行，<code>BEFORE DELETE 就会插入 5000 次归档表——不是“一次归档”，而是 5000 次独立事务内写入，极易锁表、拖慢主业务。
- 必须用
BEFORE DELETE：AFTER 中OLD字段已不可靠，尤其含TEXT、JSON或开启innodb_strict_mode时可能为NULL - 归档表结构必须和主表严格一致：字段名、类型、长度、是否允许
NULL、字符集、排序规则，否则插入静默截断（例如主表TEXT→ 归档表VARCHAR(255)） - 主键处理要小心：归档表不能复用原表
PRIMARY KEY，否则同一id多次删除会报Duplicate entry；建议加自增archive_id，原id改为普通索引
BEFORE UPDATE 触发器只存最新变更前的快照
它不会自动归档历史版本，你必须显式写 INSERT INTO archive_table SELECT OLD.*，漏掉这句就等于什么都没做。而且每次更新都触发一次归档，不管改的是不是关键字段。
-
OLD.*只在BEFORE UPDATE和BEFORE DELETE中完整可用；AFTER触发器里OLD已失效 - 归档动作和原
UPDATE在同一事务中：主表行锁持有时间延长，高并发下易堆积锁等待 - 归档表
auto_increment可能成热点，尤其当更新频率远高于查询频率时 - 大字段（如
TEXT、JSON）会被整行复制，浪费 I/O 和存储，且无法控制归档粒度
为什么别在触发器里调存储过程做归档
看似封装了逻辑，实则放大风险：存储过程若含 SELECT ... FROM main_table 或跨库写入，会在主表写入事务中引发全表扫描、死锁、权限失败或 binlog 异常。
- 触发器以当前连接用户权限运行，即使
DEFINER是 root，调用存储过程仍需该用户有EXECUTE权限，否则静默失败 -
EVENT默认也以DEFINER用户运行，若该用户对归档表无INSERT权限，归档会失败但LAST_ERROR可能为空——务必查information_schema.EVENTS - 真正可控的做法：触发器只往轻量队列表（如
archive_queue）插一行，含table_name、pk_id、archived_at；后续由 Python 脚本分批消费，带重试、限流、校验
归档失败不会回滚主操作，必须手动兜底
MySQL 触发器里 INSERT 归档失败，默认不会中断主 DELETE 或 UPDATE，结果就是“数据丢了，归档没做”，静默丢数据。
- 必须显式检查：用
IF ROW_COUNT() = 0 THEN SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = 'Archive insert failed'; END IF; - PostgreSQL 更可靠：函数返回
NULL可中止主操作，但前提是声明RETURNS trigger并正确返回OLD - 最易被忽略的一点：归档表字段定义与主表的毫秒精度差异（如主表
TIMESTAMP(6)→ 归档表DATETIME）会导致时间被截断为0000-00-00 00:00:00，而日志看起来“成功”
