对于数据库中的事实表(以及一些比较大的表),通常建议使用表分区。使用表分区功能,方便定期的进行数据的删除(通过 alter table drop patition 命令即可删除整个分区的数据)和导入(使用交换分区的方式即 alter table exchange patition 命令可以加入新数据分区)。HybridDB for PostgreSQL 支持 Range Partition(范围分区)、List Partition(列表分区)和 Composite Partition(多级分区)。注意 Range Partition 只支持利用数值或时间类型的字段来分区。下面是一个使用 Range Partition 的表的例子。更多详细的说明和例子可以参见文档以及 Greenplum 官方文档。
CREATE TABLE LINEITEM (
L_ORDERKEY BIGINT NOT NULL,
L_PARTKEY BIGINT NOT NULL,
L_SUPPKEY BIGINT NOT NULL,
L_LINENUMBER INTEGER,
L_QUANTITY FLOAT8,
L_EXTENDEDPRICE FLOAT8,
L_DISCOUNT FLOAT8,
L_TAX FLOAT8,
L_RETURNFLAG CHAR(1),
L_LINESTATUS CHAR(1),
L_SHIPDATE DATE,
L_COMMITDATE DATE,
L_RECEIPTDATE DATE,
L_SHIPINSTRUCT CHAR(25),
L_SHIPMODE CHAR(10),
L_COMMENT VARCHAR(44)
) WITH (APPENDONLY=true, ORIENTATION=column, COMPRESSTYPE=zlib, COMPRESSLEVEL=5, BLOCKSIZE=1048576, OIDS=false) DISTRIBUTED BY (l_orderkey)
PARTITION BY RANGE (L_SHIPDATE) (START (date '1992-01-01') INCLUSIVE END (date '2000-01-01') EXCLUSIVE EVERY (INTERVAL '1 month' ));
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
您提到的表分区是一种数据库优化策略,尤其适用于处理大量数据的事实表,能够显著提升查询性能和管理效率。HybridDB for PostgreSQL 是阿里云提供的兼容 PostgreSQL 的分析型数据库服务,它支持 Range Partition(范围分区)、List Partition(列表分区)和 Composite Partition(组合分区),这些功能与您描述的 Greenplum 数据库类似,Greenplum 是一个开源的大规模并行处理(MPP)数据库系统,常用于数据仓库和商业智能场景。
Range Partition 依据列的值范围来分割数据。在您的例子中,LINEITEM
表根据 L_SHIPDATE
列的日期范围进行分区,从1992年1月1日开始,到2000年1月1日前结束,每个分区覆盖一个月的时间间隔。这种方式非常适合按时间序列数据进行管理和查询优化,比如按月、季度或年份对订单数据进行分组。
WITH
子句定义了表的存储属性,如使用列存格式 (ORIENTATION=column
) 来提高分析查询性能,以及压缩类型 (COMPRESSTYPE=zlib
) 和级别 (COMPRESSLEVEL=5
) 以节省存储空间。DISTRIBUTED BY (l_orderkey)
指定了数据分布键,确保相关数据尽可能分布在同一个物理段上,优化关联查询性能。PARTITION BY RANGE (L_SHIPDATE)
定义了分区方式为按 L_SHIPDATE
列的范围进行。(START (date '1992-01-01') INCLUSIVE END (date '2000-01-01') EXCLUSIVE EVERY (INTERVAL '1 month'))
指定了分区的起始日期(包含)、结束日期(不包含)及每个分区的间隔为1个月。ALTER TABLE EXCHANGE PARTITION
)的方式,可以在不影响线上查询的情况下高效地导入新数据。综上所述,HybridDB for PostgreSQL 的表分区功能是处理大数据集、优化查询性能和简化数据维护的有效手段,特别是在数据分析和数据仓库应用场景中。