浅谈PostgreSQL表分区的三种方式-数据库

随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。加速数据库的方法很多，如添加特定的索引，将日志目录换到单独的磁盘分区，调整数据库引擎的参数等。本文即将介绍的数据库表分区即能达到此效果

一、简介

表分区是解决一些因单表过大引用的性能问题的方式，比如某张表过大就会造成查询变慢，可能分区是一种解决方案。一般建议当单表大小超过内存就可以考虑表分区了。PostgreSQL的表分区有三种方式：

Range：范围分区；
List：列表分区；
Hash：哈希分区。

本文通过示例讲解如何进行这三种方式的分区。

二、三种方式

为方便，我们通过Docker的方式启动一个PostgreSQL。我们要选择较高的版本，否则不支持Hash分区，命令如下：

docker run -itd \

--name pkslow-postgres \

-e POSTGRES_DB=pkslow \

-e POSTGRES_USER=pkslow \

-e POSTGRES_PASSWORD=pkslow \

-p 5432:5432 \

postgres:13

2.1、Range范围分区

先创建一张表带有年龄，然后我们根据年龄分段来进行分区，创建表语句如下：


CREATE TABLE pkslow_person_r (
    age int not null,
    city varchar not null
) PARTITION BY RANGE (age);

这个语句已经指定了按age字段来分区了，接着创建分区表：


create table pkslow_person_r1 partition of pkslow_person_r for values from (MINVALUE) to (10);
create table pkslow_person_r2 partition of pkslow_person_r for values from (11) to (20);
create table pkslow_person_r3 partition of pkslow_person_r for values from (21) to (30);
create table pkslow_person_r4 partition of pkslow_person_r for values from (31) to (MAXVALUE);

这里创建了四张分区表，分别对应年龄是0到10岁、11到20岁、21到30岁、30岁以上。

接着我们插入一些数据：


insert into pkslow_person_r(age, city) VALUES (1, 'GZ');
insert into pkslow_person_r(age, city) VALUES (2, 'SZ');
insert into pkslow_person_r(age, city) VALUES (21, 'SZ');
insert into pkslow_person_r(age, city) VALUES (13, 'BJ');
insert into pkslow_person_r(age, city) VALUES (43, 'SH');
insert into pkslow_person_r(age, city) VALUES (28, 'HK');

可以看到这里的表名还是pkslow_person_r，而不是具体的分区表，说明对于客户端是无感知的。

我们查询也一样的：

但实际上是有分区表存在的：

而且分区表与主表的字段是一致的。

查询分区表，就只能查到那个特定分区的数据了：

2.2、List列表分区

类似的，列表分区是按特定的值来分区，比较某个城市的数据放在一个分区里。这里不再给出每一步的讲解，代码如下：


-- 创建主表
create table pkslow_person_l (
                          age int not null,
                          city varchar not null
) partition by list (city);

-- 创建分区表
CREATE TABLE pkslow_person_l1 PARTITION OF pkslow_person_l FOR VALUES IN ('GZ');
CREATE TABLE pkslow_person_l2 PARTITION OF pkslow_person_l FOR VALUES IN ('BJ');
CREATE TABLE pkslow_person_l3 PARTITION OF pkslow_person_l DEFAULT;

-- 插入测试数据
insert into pkslow_person_l(age, city) VALUES (1, 'GZ');
insert into pkslow_person_l(age, city) VALUES (2, 'SZ');
insert into pkslow_person_l(age, city) VALUES (21, 'SZ');
insert into pkslow_person_l(age, city) VALUES (13, 'BJ');
insert into pkslow_person_l(age, city) VALUES (43, 'SH');
insert into pkslow_person_l(age, city) VALUES (28, 'HK');
insert into pkslow_person_l(age, city) VALUES (28, 'GZ');

当我们查询第一个分区的时候，只有广州的数据：

2.3、Hash哈希分区

哈希分区是指按字段取哈希值后再分区。具体的语句如下：


-- 创建主表
create table pkslow_person_h (
                          age int not null,
                          city varchar not null
) partition by hash (city);

-- 创建分区表
create table pkslow_person_h1 partition of pkslow_person_h for values with (modulus 4, remainder 0);
create table pkslow_person_h2 partition of pkslow_person_h for values with (modulus 4, remainder 1);
create table pkslow_person_h3 partition of pkslow_person_h for values with (modulus 4, remainder 2);
create table pkslow_person_h4 partition of pkslow_person_h for values with (modulus 4, remainder 3);

-- 插入测试数据
insert into pkslow_person_h(age, city) VALUES (1, 'GZ');
insert into pkslow_person_h(age, city) VALUES (2, 'SZ');
insert into pkslow_person_h(age, city) VALUES (21, 'SZ');
insert into pkslow_person_h(age, city) VALUES (13, 'BJ');
insert into pkslow_person_h(age, city) VALUES (43, 'SH');
insert into pkslow_person_h(age, city) VALUES (28, 'HK');

可以看到创建分区表的时候，我们用了取模的方式，所以如果要创建N个分区表，就要取N取模。

随便查询一张分区表如下：