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1. 分区表概述
1.1 什么是分区表
分区表是将大表分割成更小、更可管理的部分的技术。每个分区表都可以单独进行索引和查询，从而提高查询性能和管理效率。
1.2 分区策略
1.2.1 基于范围的分区
按照时间范围或者数值范围进行分区，如按月或按地区。
CREATE TABLE sales (sale_id SERIAL PRIMARY KEY,sale_date DATE,amount NUMERIC
) PARTITION BY RANGE (sale_date);
1.2.2 基于列表的分区
按照离散的键值列表进行分区，如按地区或者状态。
CREATE TABLE orders (order_id SERIAL PRIMARY KEY,customer_id INT,order_date DATE
) PARTITION BY LIST (customer_id);
2. 分区表管理
2.1 创建分区
2.1.1 创建分区表
CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01');
2.2 管理分区
2.2.1 添加新分区
CREATE TABLE sales_2024 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2025-01-01');
2.2.2 删除分区
DROP TABLE sales_2023;
3. 并行查询
3.1 并行查询简介
PostgreSQL 支持并行查询，可以利用多核处理器并行执行查询操作，提高查询性能。
3.2 配置并行查询
3.2.1 配置参数
SET max_parallel_workers_per_gather TO 4;
3.3 使用并行查询
3.3.1 示例查询
SELECT /*+ parallel(4) */ * FROM large_table WHERE condition;3.4 并行查询限制与注意事项
3.4.1 限制
- 涉及序列生成器的查询不能并行执行。
- 特定类型的操作（如聚合函数和排序）可能无法并行化。
3.4.2 监控并行查询
SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE backend_type = 'parallel worker';4. 实战演练
4.1 练习题目
- 创建一个基于时间范围的分区表，并插入数据。
- 配置并执行一个并行查询，观察性能提升。
- 添加新的分区并移动数据，验证分区管理功能。
4.2 示例答案
- 创建基于时间范围的分区表：
CREATE TABLE sales (sale_id SERIAL PRIMARY KEY,sale_date DATE,amount NUMERIC
) PARTITION BY RANGE (sale_date);CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01');
- 配置并行查询并执行：
SET max_parallel_workers_per_gather TO 4;SELECT /*+ parallel(4) */ * FROM large_table WHERE condition;
- 添加新分区并移动数据：
CREATE TABLE sales_2024 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2025-01-01');INSERT INTO sales_2024 SELECT * FROM sales WHERE sale_date >= '2024-01-01' AND sale_date < '2025-01-01';DROP TABLE sales_2023;
通过以上内容，读者可以学习如何利用 PostgreSQL 的分区表和并行查询功能来优化数据库的性能和管理大数据量的挑战。