使用场景

许多系统在在使用几年之后数据量不断膨胀，这个时候单表数据量超过2000w+，数据库的查询也越来越慢，而随着时间的推移许多历史数据的重要性可能逐渐下降。这时候就可以考虑使用分区表来将冷热数据分区存储。

常用的使用场景比如sql分析的日志记录，常用的分区字段有按照创建时间、省份、以及业务类型，具体使用需要结合需求

Postgresql官方的建议是单表大小超过了服务器内存大小可以考虑分区（大概的了解了下按照现代的服务器物理性能，单表大小不超过32GB，两千万记录）

分区概念

分区的概念即是将逻辑上的一张大表分割成物理上的小块，分区不仅能带来查询效率上的提升，也能给维护和管理带来方便。

说明

postgresql在9.6以前的版本就支持分区，但都是基于触发器性能并不是很好，pg10目前内置了分区但根据pg社区里的一些测试看出pg10分区性能不如pg_pathman。这里主要测试pg_pathman的range分区

安装

安装插件pg_pathman:连接

创建扩展

--创建扩展
create extension pg_pathman; --查看扩展是否安装成功，或者\dx select * from pg_extension

RANGE分区

需要注意的是分区的字段必须是非空，类似于案件的立案日期和结案日期就不能用作分区字段

--查看表数据
db_jcxxzypt=# select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj; count   ---------- 17507701 --添加非空约束(分区字段要非空) db_jcxxzypt=# alter table t_jcxxzy_tjaj alter COLUMN d_slrq set not null; --创建分区表，1700w+数据按照年份创建分区表。使用非堵塞式的迁移方法。 select create_range_partitions( 't_jcxxzy_tjaj'::regclass, --主表oid 'd_slrq', --分区字段，一定要not null约束 '2000-01-01 00:00:00'::timestamp, --开始时间 interval '1 year',   --分区间隔、一年 20, --分区表数量 false -- 不立即将数据从主表迁移到分区 ); --迁移到分区表 select partition_table_concurrently('t_jcxxzy_tjaj'::regclass,                             10000, --一个事务批量迁移多少记录 1-10000                             1.0); --查看后台的数据迁移任务 select * from pathman_concurrent_part_tasks; --查看分区表 db_jcxxzypt=# \d+ db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj                                   Table "db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj"   Column   |             Type             | Modifiers | Storage | Stats target | Description -------------+--------------------------------+-----------+----------+--- c_bh       | character(32)                 | not null | extended |             | ID c_xzdm     | character varying(300)         |           | extended |             | 行政代码 省略字段... Indexes:   "t_jcxxzy_tjaj_new1_pkey" PRIMARY KEY, btree (c_bh)   "idx_jcxxzy_tjaj_ajdsrs" btree (n_ajdsrs)   "idx_ttjaj_cajly" btree (c_ajly)   "idx_ttjaj_dslrq" btree (d_slrq)   "idx_ttjaj_new1_ctwhbm" btree (c_twhbm)   "idx_ttjaj_xylx" btree (c_xylx) Child tables: db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_1,             db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_2,             db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_3,             db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_4,             db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_5,             db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_6 Options: parallel_workers=2 --分区完成后建议禁用主表 select set_enable_parent('t_jcxxzy_tjaj'::regclass,false); --分区表数据量 db_jcxxzypt=# select relname as tablename, reltuples::int as rowCounts from pg_class where relkind = 'r' and relname like 't_jcxxzy_tjaj%' order by rowCounts desc;   tablename   | rowcounts -----------------+----------- t_jcxxzy_tjaj_4 |   3662374 t_jcxxzy_tjaj_2 |   3661425 t_jcxxzy_tjaj_1 |   3660449 t_jcxxzy_tjaj_3 |   3658622 t_jcxxzy_tjaj_5 |   2864830 t_jcxxzy_tjaj   |         0 t_jcxxzy_tjaj_6 |         0 (7 rows)

1700w数据大概迁移了一个多小时，如果表有索引可以先删除索引，数据迁移完成后再建索引，因为在创建分区的时候，所有的分区表都会单独创建索引，这也是不能保证全局唯一的原因。

使用count计算c_xylx=’02’的数据 分区vs不分区

--不分区
db_jcxxzypt=# explain analyze select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE c_xylx = '02';                                                                       QUERY PLAN                                                                 ------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=90147.38..90147.39 rows=1 width=8) (actual time=844.279..844.279 rows=1 loops=1)   -> Index Only Scan using idx_ttjaj_xylx on t_jcxxzy_tjaj (cost=0.44..82870.01 rows=2910947 width=0) (ac tual time=0.041..569.953 rows=2916043 loops=1)         Index Cond: (c_xylx = '02'::text)         Heap Fetches: 0 Planning time: 0.226 ms Execution time: 844.334 ms (6 rows) --不分区执行时间 db_jcxxzypt=# \timing Timing is off. db_jcxxzypt=# select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE c_xylx = '02'; count --------- 2916043 (1 row) Time: 543.206 ms ​ --分区后执行计划 db_jcxxzypt=# explain analyze select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE c_xylx = '02';                                                                                 QUERY PLAN                                                                                 ------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=89754.14..89754.15 rows=1 width=8) (actual time=1215.401..1215.401 rows=1 loops=1)   -> Append (cost=0.43..82510.65 rows=2897393 width=0) (actual time=0.039..942.783 rows=2916043 loops=1)         -> Index Only Scan using t_jcxxzy_tjaj_1_c_xylx_idx on t_jcxxzy_tjaj_1 (cost=0.43..17406.09 rows=611295 width=0) (actual time=0.039..127.923 rows=609209 loops=1)               Index Cond: (c_xylx = '02'::text)               Heap Fetches: 0         -> Index Only Scan using t_jcxxzy_tjaj_2_c_xylx_idx on t_jcxxzy_tjaj_2 (cost=0.43..17105.00 rows=600718 width=0) (actual time=0.023..126.972 rows=609727 loops=1)               Index Cond: (c_xylx = '02'::text)               Heap Fetches: 0         -> Index Only Scan using idx_ttjaj_c_xylx on t_jcxxzy_tjaj_3 (cost=0.43..16936.90 rows=594770 width=0) (actual time=0.032..124.370 rows=608945 loops=1)               Index Cond: (c_xylx = '02'::text)               Heap Fetches: 0         -> Index Only Scan using t_jcxxzy_tjaj_4_c_xylx_idx on t_jcxxzy_tjaj_4 (cost=0.43..17313.76 rows=608076 width=0) (actual time=0.037..129.107 rows=611274 loops=1)               Index Cond: (c_xylx = '02'::text)               Heap Fetches: 0         -> Index Only Scan using t_jcxxzy_tjaj_5_c_xylx_idx on t_jcxxzy_tjaj_5 (cost=0.43..13740.76 rows=482533 width=0) (actual time=0.037..99.022 rows=476888 loops=1)               Index Cond: (c_xylx = '02'::text)               Heap Fetches: 0         -> Index Only Scan using i_t_jcxxzy_tjaj_h2_6 on t_jcxxzy_tjaj_6 (cost=0.12..8.14 rows=1 width=0) (actual time=0.006..0.006 rows=0 loops=1)               Index Cond: (c_xylx = '02'::text)               Heap Fetches: 0 Planning time: 0.948 ms Execution time: 1215.495 ms (22 rows) ​ Time: 1236.152 ms ​ ​ --分区后执行时间 db_jcxxzypt=# \timing Timing is on. db_jcxxzypt=# select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE c_xylx = '02'; count --------- 2916043 (1 row) Time: 592.745 ms

可以看出分区后c_xylx=’02’的每个分区都存在，执行计划显示扫描了所有分区，分区后的时间和未分区的时间相差不大

按照日期范围求c_xylx=’02’的数据

--未分区执行计划
--首先创建联合索引 create index i_t_jcxxzy_tjaj_h2 on t_jcxxzy_tjaj(d_slrq,c_xylx); db_jcxxzypt=# explain analyze select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE d_slrq >='2016-01-01' and d_slrq <'2016-10-31' and c_xylx = '02';                                                                   QUERY PLAN                                                                   ------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=368120.65..368120.66 rows=1 width=8) (actual time=799.274..799.274 rows=1 loops=1)   -> Bitmap Heap Scan on t_jcxxzy_tjaj (cost=18338.24..367801.05 rows=127840 width=0) (actual time=137.97 8..786.398 rows=126533 loops=1)         Recheck Cond: ((d_slrq >= '2016-01-01'::date) AND (d_slrq < '2016-10-31'::date) AND ((c_xylx)::text = '02'::text))         Rows Removed by Index Recheck: 1490760         Heap Blocks: exact=35508 lossy=82085         -> Bitmap Index Scan on i_t_jcxxzy_tjaj_h2 (cost=0.00..18306.28 rows=127840 width=0) (actual time =127.441..127.441 rows=126533 loops=1)               Index Cond: ((d_slrq >= '2016-01-01'::date) AND (d_slrq < '2016-10-31'::date) AND ((c_xylx):: text = '02'::text)) Planning time: 0.383 ms Execution time: 799.350 ms (9 rows) ​ Time: 801.140 ms ​ --未分区执行时间 db_jcxxzypt=# select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE d_slrq >='2016-01-01' and d_slrq <'2016-10-31' and c_xylx = '02'; count -------- 126533 (1 row) Time: 772.393 ms ​ --创建索引 create index i_t_jcxxzy_tjaj_h2_1 on t_jcxxzy_tjaj_1(d_slrq,c_xylx); create index i_t_jcxxzy_tjaj_h2_2 on t_jcxxzy_tjaj_2(d_slrq,c_xylx); create index i_t_jcxxzy_tjaj_h2_3 on t_jcxxzy_tjaj_3(d_slrq,c_xylx); create index i_t_jcxxzy_tjaj_h2_4 on t_jcxxzy_tjaj_4(d_slrq,c_xylx); create index i_t_jcxxzy_tjaj_h2_5 on t_jcxxzy_tjaj_5(d_slrq,c_xylx); create index i_t_jcxxzy_tjaj_h2_6 on t_jcxxzy_tjaj_6(d_slrq,c_xylx); --分区后执行计划 db_jcxxzypt=# explain analyze select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE d_slrq >='2016-01-01' and d_slrq <'2016-10-31' and c_xylx = '02';                                                                             QUERY PLAN                                                                         ------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=17438.16..17438.17 rows=1 width=8) (actual time=106.158..106.158 rows=1 loops=1)   -> Append (cost=0.43..17120.03 rows=127253 width=0) (actual time=0.319..94.105 rows=126533 loops=1)         -> Index Only Scan using i_t_jcxxzy_tjaj_h2_5 on t_jcxxzy_tjaj_5 (cost=0.43..17120.03 rows=127253 width=0) (actual time=0.318..79.701 rows=126533 loops=1)               Index Cond: ((d_slrq < '2016-10-31'::date) AND (c_xylx = '02'::text))               Heap Fetches: 0 Planning time: 0.488 ms Execution time: 106.216 ms (7 rows) ​ Time: 107.383 ms --此处执行计划直接判断d_slrq < '2016-10-31'而不判断d_slrq >='2016-01-01'，原因是该分区表的分区约束就是d_slrq >='2016-01-01'开始 db_jcxxzypt=# \d+ t_jcxxzy_tjaj_5                                 Table "db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_5"   Column   |             Type             | Modifiers | Storage | Stats target | Description -------------+--------------------------------+-----------+----------+--- c_bh       | character(32)                 | not null | extended |             | c_xzdm     | character varying(300)         |           | extended |             | ...... Check constraints:   "pathman_t_jcxxzy_tjaj_5_check" CHECK (d_slrq >= '2016-01-01'::date AND d_slrq < '2020-01-01'::date) Inherits: t_jcxxzy_tjaj --分区后执行时间 db_jcxxzypt=# select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE d_slrq >='2016-01-01' and d_slrq <'2016-10-31' and c_xylx = '02'; count -------- 126533 (1 row) Time: 97.369 ms ​ 从执行计划可以看出分区后只扫描了t_jcxxzy_tjaj_5这张表、并且使用了index only scan、时间要比不分区快很多 ​ --跨分区的日期查询 分别从t_jcxxzy_tjaj_4、t_jcxxzy_tjaj_5两张表获取数据 db_jcxxzypt=# explain analyze select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj WHERE d_slrq >='2015-12-01' and d_slrq <'2016-1-31' and c_xylx = '02';                                                                           QUERY PLAN                                                                         ------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=3458.09..3458.10 rows=1 width=8) (actual time=25.379..25.380 rows=1 loops=1)   -> Append (cost=0.43..3395.52 rows=25029 width=0) (actual time=0.119..22.684 rows=25622 loops=1)         -> Index Only Scan using i_t_jcxxzy_tjaj_h2_4 on t_jcxxzy_tjaj_4 (cost=0.43..1655.53 rows=12119 w idth=0) (actual time=0.117..11.829 rows=13032 loops=1)               Index Cond: ((d_slrq >= '2015-12-01'::date) AND (c_xylx = '02'::text))               Heap Fetches: 0         -> Index Only Scan using i_t_jcxxzy_tjaj_h2_5 on t_jcxxzy_tjaj_5 (cost=0.43..1739.99 rows=12910 w idth=0) (actual time=0.184..7.693 rows=12590 loops=1)               Index Cond: ((d_slrq < '2016-01-31'::date) AND (c_xylx = '02'::text))               Heap Fetches: 0 Planning time: 5.857 ms Execution time: 25.461 ms (10 rows) ​ Time: 32.039 ms 获取日期分区扫描了t_jcxxzy_tjaj_4、和t_jcxxzy_tjaj_5来统计d_slrq >='2015-12-01' and d_slrq <'2016-1-31'

再有日期范围条件下，可以只扫描分区表t_jcxxzy_tjaj_5来获取数据，使用分区表时，每个表的索引是独立的，每个分区表的索引都只针对一个小的分区表。分区的效率要比未分区高很多

sum()、avg()、group by 对比

--未分区
db_jcxxzypt=# select count(n_ajdsrs),n_ajdsrs from t_jcxxzy_tjaj group by n_ajdsrs; count | n_ajdsrs ---------+---------- 4378357 |       0 4377009 |       1 4374162 |       2 4378172 |       3 (4 rows) Time: 4770.810 ms db_jcxxzypt=# select sum(n_ajdsrs) from t_jcxxzy_tjaj ;   sum   ---------- 26259849 (1 row) ​ Time: 4059.588 ms db_jcxxzypt=# select avg(n_ajdsrs) from t_jcxxzy_tjaj ;       avg         -------------------- 1.4999028427491904 (1 row) ​ Time: 4098.815 ms --分区后 db_jcxxzypt=# select count(n_ajdsrs),n_ajdsrs from t_jcxxzy_tjaj group by n_ajdsrs; count | n_ajdsrs ---------+---------- 4378357 |       0 4377009 |       1 4374162 |       2 4378172 |       3 (4 rows) Time: 4050.820 ms db_jcxxzypt=# select sum(n_ajdsrs) from t_jcxxzy_tjaj;   sum   ---------- 26259849 (1 row) Time: 2543.786 ms db_jcxxzypt=# select avg(n_ajdsrs) from t_jcxxzy_tjaj;       avg         -------------------- 1.4999028427491904 (1 row) Time: 2727.279 ms

RANGE分区效率对比

针对t_jcxxzy_tjaj表的1750w数据range分区后，按照分区数，查询效率对比

5分区和20分区的区别不大，而针对c_xylx=’02’的所有分区扫描和不分区的效率相差不大，但是针对分区键的查询效率上非常明显，一些聚合函数的效率也要高。

单独查询分区表

--只查询分区表t_jcxxzy_tjaj_5
db_jcxxzypt=#  explain analyze  select count(*) from db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_5 WHERE d_slrq >='2017-01-01' and d_slrq <'2017-1-31' and c_xylx = '02';                                                                         QUERY PLAN                                                                         ------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=4456.74..4456.75 rows=1 width=8) (actual time=29.910..29.911 rows=1 loops=1)   -> Index Only Scan using i_t_jcxxzy_tjaj_h2_5 on t_jcxxzy_tjaj_5 (cost=0.43..4383.39 rows=29342 width=0 ) (actual time=0.157..26.854 rows=29497 loops=1)         Index Cond: ((d_slrq >= '2017-01-01'::date) AND (d_slrq < '2017-01-31'::date) AND (c_xylx = '02'::t ext))         Heap Fetches: 0 Planning time: 0.272 ms Execution time: 29.969 ms (6 rows) Time: 30.910 ms

分区表也可以单独使用

常用的函数接口

--数据迁移完成后，建议禁用主表，这样执行计划就不会出现主表了。实际测试如果不禁用主表可能大部分的扫描时间都在主表。
select set_enable_parent('t_jcxxzy_tjaj'::regclass,false); --新增分区(向后扩展)，新增分区是在原来的基础上扩展 db_jcxxzypt=# select append_range_partition('db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj'::regclass); append_range_partition ------------------------ t_jcxxzy_tjaj_9 (1 row) --新增分区(向前添加) db_jcxxzypt=# select prepend_range_partition('t_jcxxzy_tjaj'::regclass); prepend_range_partition ------------------------- t_jcxxzy_tjaj_11 (1 row) db_jcxxzypt=# \d+ t_jcxxzy_tjaj_11                                 Table "db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj_11"   Column   |             Type             | Modifiers | Storage | Stats target | Description -------------+--------------------------------+-----------+----------+--- c_bh       | character(32)                 | not null | extended |             | --省略了部分字段和索引... Check constraints:   "pathman_t_jcxxzy_tjaj_11_check" CHECK (d_slrq >= '1996-01-01'::date AND d_slrq < '2000-01-01'::date) Inherits: t_jcxxzy_tjaj --删除单个范围分区，false表示分区数据迁移到主表 db_jcxxzypt=# select drop_range_partition('t_jcxxzy_tjaj_11',false); NOTICE: 0 rows copied from t_jcxxzy_tjaj_11 drop_range_partition ---------------------- t_jcxxzy_tjaj_11 (1 row) -- 删除所有分区表，并将数据迁移到主表。false表示分区数据迁移到主表 select drop_partitions('t_jcxxzy_tjaj_7'::regclass, false); --合并分区，必须为相邻分区 select merge_range_partitions('t_jcxxzy_tjaj_10':: REGCLASS, 't_jcxxzy_tjaj_11' ::REGCLASS)   --分裂范围分区，将分区表分裂为两个分区，仅支持范围分区表 select split_range_partition('t_jcxxzy_tjaj_6'::REGCLASS,           -- 分区oid                     '2022-01-01 00:00:00'::timestamp,         -- 分裂值                     't_jcxxzy_tjaj_6_1') --自动扩展分区表 select set_auto('t_jcxxzy_tjaj'::REGCLASS, true) --插入受理日期为2100-05-19这条数据 db_jcxxzypt=# INSERT INTO "db_jcxx"."t_jcxxzy_tjaj" ("c_bh", "d_slrq") VALUES ('7be7f21958e248a1b69a140f1151d4f4', '2100-05-19'); INSERT 0 1 db_jcxxzypt=# \d+ t_jcxxzy_tjaj                                   Table "db_jcxx.t_jcxxzy_tjaj"   Column   |             Type             | Modifiers | Storage | Stats target | Description -------------+--------------------------------+-----------+----------+--- c_bh       | character(32)                 | not null | extended |             | ID --省略字段... Child tables: t_jcxxzy_tjaj_1,             t_jcxxzy_tjaj_12,             t_jcxxzy_tjaj_13,             t_jcxxzy_tjaj_14,             t_jcxxzy_tjaj_15,             t_jcxxzy_tjaj_16,             t_jcxxzy_tjaj_17,             t_jcxxzy_tjaj_18,             t_jcxxzy_tjaj_19,             t_jcxxzy_tjaj_2,             t_jcxxzy_tjaj_20,             t_jcxxzy_tjaj_21,             t_jcxxzy_tjaj_22,             t_jcxxzy_tjaj_23,             t_jcxxzy_tjaj_24,             t_jcxxzy_tjaj_25,             t_jcxxzy_tjaj_26,             t_jcxxzy_tjaj_27,             t_jcxxzy_tjaj_28,             t_jcxxzy_tjaj_29,             t_jcxxzy_tjaj_3,             t_jcxxzy_tjaj_4,             t_jcxxzy_tjaj_5,             t_jcxxzy_tjaj_6,             t_jcxxzy_tjaj_6_1,             t_jcxxzy_tjaj_9 Options: parallel_workers=2 发现在原来t_jcxxzy_tjaj_11的自处上自动创建了许多扩展表、意思是他会根据插入数据的日期取匹配一直创建。如果有脏数据那么就会创建许多扩展、所以不建议打开

不建议打开自动扩展表，如果有脏数据那么会一直创建多个分区表。可以使用定时任务定时的来创建分区表。

解除分区表与主表的关系、删除分区表

--解除分区表和主表关系
db_jcxxzypt=#   ALTER TABLE t_jcxxzy_tjaj_30 NO INHERIT t_jcxxzy_tjaj; ALTER TABLE Time: 2.922 ms ​ 解除关系后该表还是存在、可以单独使用 --删除分区表 DROP TABLE t_jcxxzy_tjaj_30;

如果分区表的数据已经过期需要删除，直接删除分区表即可，比delete更快，因为delete只是将数据标记为删除，还需要vacuum。

结语

1.针对已经存在的表进行分区，最好将数据迁移完后在建索引

2.如果数据表已经存在，建议先建立分区表然后使用非堵塞式的迁移接口

3.如果要充分使用分区表的查询优势，必须使用分区时的字段作为过滤条件

4.需要注意分区后就没有全局唯一性了，各个分区之间是可以有重复的uuid

5.对于分区键条件查询，效率非常高

6.分区的字段必须是非空，类似于案件的立案日期和结案日期就不能用作分区字段

7.VACUUM或ANALYZE t_jcxxzy_tjaj只会对主表起作用，要想分析表，需要分别分析每个分区表。

8.分区的备份可以单独备份各个分区，但是如果要别分所有分区只能备份整个schema

9.数据迁移到分区表后建议禁用主表，如果主表未执行vacuum操作，那么执行计划会全表扫描主表，非常耗时。