GaussDB云数据库SQL应用系列—分区表管理

目录

前言

一、分区表基本原理

二、分区表主要优势

三、分区表常见场景

四、GaussDB分区表管理（示例）

示例一：创建范围分区表(RANGE)

示例二：创建哈希分区表（HASH）

示例三：创建列表分区（LIST）

五、总结

前言

本文将介绍GaussDB云数据库的分区表技术，包括原理、优势以及如何使用。通过本文，您将了解到如何利用GaussDB云数据库的分区表功能提高数据存储和查询性能。

一、分区表基本原理

• 分区表是一种数据组织方式，将一张大表按照某个字段的值进行划分，形成多个小表。每个小表独立管理，具有独立的索引和存储空间。这种方式可以提高查询性能和降低存储成本。
• 在GaussDB云数据库中，分区表可以根据用户需求自动或手动创建。目前行存表支持范围分区、哈希分区、列表分区，列存表仅支持范围分区。

二、分区表主要优势

• 查询性能提升 :分区表将数据分散到多个小表中，使得查询时只需扫描对应小表的数据，减少了扫描的范围，从而提高了查询速度。
• 数据维护便捷 :对于大型表，数据维护变得非常困难。而分区表可以将数据分散到多个小表中，使得数据维护更加便捷。例如，对某个分区进行删除操作时，只需要删除该分区对应的小表即可。
• 扩展性好 :随着业务的发展，数据量会不断增加。分区表可以根据业务需求动态调整分区数量，以满足更高的查询性能和存储需求。

三、分区表常见场景

• 大数据处理：在处理大量数据时，分区表可以显著提高查询性能和存储效率。通过将数据按照某个字段进行分区，可以减少扫描的数据量，从而提高查询速度。
• 高并发访问：分区表可以有效地降低单个表的锁竞争，提高并发访问能力。当多个用户同时访问一个分区表时，每个用户只能访问到自己需要的部分数据，降低了锁冲突的可能性。

关于GaussDB，若要把普通表转成分区表，需要新建分区表，然后把普通表中的数据导入到新建的分区表中。因此在初始设计表时，请根据业务提前规划是否使用分区表。

四、GaussDB分区表管理（示例）

示例一：创建范围分区表(RANGE)

范围分区表：将数据基于范围映射到每一个分区，这个范围是由创建分区表时指定的分区键决定的。这种分区方式是最为常用的，并且分区键经常采用日期，例如将销售数据按照月份进行分区。

1、创建一个按年份分区的订单表：

--创建范围分区表(RANGE) DROP TABLE orders_1; CREATE TABLE orders_1 ( id INT PRIMARY KEY, order_date CHAR(4) , customer_id INT, product_name VARCHAR(255) ) PARTITION BY RANGE (order_date) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2022), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2023), PARTITION P4 VALUES LESS THAN(MAXVALUE)); --查看创建的分区表信息 select relname,parttype,parentid,boundaries from pg_partition where parentid in (SELECT parentid FROM pg_partition where relname='orders_1');

2、写入测试数据并访问

--插入测试数据 INSERT INTO orders_1(id,order_date,customer_id,product_name)VALUES(1001,'2021',100,'商品A'); INSERT INTO orders_1(id,order_date,customer_id,product_name)VALUES(1002,'2022',200,'商品B'); INSERT INTO orders_1(id,order_date,customer_id,product_name)VALUES(1003,'2023',300,'商品C'); --访问分区表： -- 只查询2020年的数据 SELECT * FROM orders_1 WHERE order_date = 2021; -- 查询2020年至2022年的数据 SELECT * FROM orders_1 WHERE order_date BETWEEN 2021 AND 2022; -- 只查询2020年之后的数据(超出范围的数据将被过滤掉) SELECT * FROM orders_1 WHERE order_date >= 2021;

3、删除/增加/修改

--DROP ALTER TABLE orders_1 DROP PARTITION P5; --ADD ALTER TABLE orders_1 ADD PARTITION P4 VALUES LESS THAN (2024); ALTER TABLE orders_1 ADD PARTITION P6 VALUES LESS THAN (2025); ALTER TABLE orders_1 ADD PARTITION P10 VALUES LESS THAN (MAXVALUE); --RENAME ALTER TABLE orders_1 RENAME PARTITION P10 TO P5; --查看创建的分区表信息 select relname,parttype,parentid,boundaries from pg_partition where parentid in (SELECT parentid FROM pg_partition where relname='orders_1') ;

示例二：创建哈希分区表（HASH）

哈希分区表：将数据根据内部哈希算法依次映射到每一个分区中，包含的分区个数由创建分区表时指定。

1、假设我们有一个名为orders_2的大表，包含id(订单ID)、customer_id(客户ID)、order_date(订单日期)等字段。现在我们需要根据customer_id进行分区，以便更好地管理和查询这些数据。

--创建哈希分区表（HASH） drop TABLE orders_2; CREATE TABLE orders_2 ( id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE ) PARTITION BY HASH (customer_id) ( partition p1, partition p2 ); --查看创建的分区表信息 select relname,parttype,parentid,boundaries from pg_partition where parentid in (SELECT parentid FROM pg_partition where relname='orders_2');

2、写入测试数据并访问

--插入测试数据 INSERT INTO orders_2(id,customer_id,order_date)VALUES(1001,100,date '20230613'); INSERT INTO orders_2(id,customer_id,order_date)VALUES(1002,200,date '20230614'); INSERT INTO orders_2(id,customer_id,order_date)VALUES(1003,300,date '20230615'); INSERT INTO orders_2(id,customer_id,order_date)VALUES(1004,400,date '20230612'); ----访问分区表: --查询customer_id 为100的订单表信息 SELECT * FROM orders_2 WHERE customer_id =100; --查询customer_id 为100、200的订单表信息 SELECT * FROM orders_2 WHERE customer_id IN (100,200); --查询customer_id 不是100、200的订单表信息 SELECT * FROM orders_2 WHERE customer_id NOT IN (100,200);

3、删除

--删除分区表 drop table DROP TABLE orders_2 ; --删除分区数据 truncate分区 alter table orders_2 truncate partition p2;

示例三：创建列表分区（LIST）

列表分区表：将数据中包含的键值分别存储在不同的分区中，依次将数据映射到每一个分区，分区中包含的键值由创建分区表时指定。

1、以订单表为例，创建一个list分区表

--创建列表分区（LIST） DROP TABLE orders_3; CREATE TABLE orders_3 ( id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, product_id INT, quantity INT ) PARTITION BY LIST (customer_id) ( PARTITION p1 VALUES (100), PARTITION p2 VALUES (200), PARTITION p3 VALUES (300), PARTITION p4 VALUES (400), PARTITION p5 VALUES (500) ); --查看创建的分区表信息 select relname,parttype,parentid,boundaries from pg_partition where parentid in (SELECT parentid FROM pg_partition where relname='orders_3');

2、写入测试数据并访问

--插入测试数据 INSERT INTO orders_3(id,customer_id,order_date,product_id,quantity)VALUES(1001,100,date '20230613',1,10); INSERT INTO orders_3(id,customer_id,order_date,product_id,quantity)VALUES(1002,100,date '20230613',2,20); INSERT INTO orders_3(id,customer_id,order_date,product_id,quantity)VALUES(1003,100,date '20230613',3,30); INSERT INTO orders_3(id,customer_id,order_date,product_id,quantity)VALUES(1004,100,date '20230613',4,40); --访问分区表 --根据分区字段查询 select * from orders_3 where customer_id = 100 --根据分区P1查询 select * from orders_3 partition (p1);

3、ADD/TRUNCATE/DROP

--ADD，增加分区 ALTER TABLE orders_3 add partition p6 values (600); --TRUNCATE,删除分区数据 ALTER TABLE orders_3 truncate partition p6; --DROP,删除分区表 ALTER TABLE orders_3 drop partition p6;

五、总结

GaussDB云数据库是一款高性能、高可用的云原生关系型数据库，支持多种数据存储和计算引擎。其中，分区表是GaussDB云数据库的一项重要特性，在GaussDB云数据库中使用分区表，可以帮助用户提高查询性能、降低存储成本、方便数据维护等方面的问题。

——结束。