생성측정테이블을 지정하여 파티션을 나눈 테이블로파티션 기준20629_20680범위이 경우) 및 파티션 키로 사용할 열 목록입니다.

테이블 측정 생성(
    city_id int는 null이 아닙니다.
    logdate 날짜가 null이 아닙니다.
    피크 온도 정수,
    단위 판매 정수
) 범위별 파티션(logdate);

원하는 경우 범위 분할을 위해 파티션 키에 여러 열을 사용하도록 결정할 수 있습니다. 물론 이로 인해 더 많은 수의 파티션이 생성되고 각 파티션은 개별적으로 더 작아지는 경우가 많습니다. 반면에 더 적은 수의 열을 사용하면 더 적은 수의 파티션으로 더 거친 분할 기준이 발생할 수 있습니다. 분할된 스포츠 토토 베트맨에 액세스하는 쿼리는 조건에 이러한 열 중 일부 또는 전부가 포함되는 경우 더 적은 수의 파티션을 검색해야 합니다. 예를 들어 열을 사용하여 분할된 스포츠 토토 베트맨 범위를 생각해 보세요.성그리고이름(이 순서대로) 파티션 키로 사용됩니다.

파티션을 생성하십시오. 각 파티션의 정의는 상위 파티션의 파티션 키와 분할 방법에 해당하는 경계를 지정해야 합니다. 새 파티션의 값이 하나 이상의 기존 파티션의 값과 겹치도록 경계를 지정하면 오류가 발생합니다. 기존 파티션 중 하나에 매핑되지 않는 상위 테이블에 데이터를 삽입하면 오류가 발생합니다. 적절한 파티션을 수동으로 추가해야 합니다.

이렇게 생성된 파티션은 모든 면에서 정상입니다.PostgreSQL스포츠 토토 베트맨(또는 외부 스포츠 토토 베트맨). 각 파티션에 대해 테이블스페이스 및 스토리지 매개변수를 별도로 지정할 수 있습니다.

파티션에 대한 파티션 경계 조건을 설명하는 테이블 제약 조건을 생성할 필요가 없습니다. 대신, 파티션 제약 조건은 참조해야 할 때마다 파티션 경계 사양에서 암시적으로 생성됩니다.

CREATE TABLE 측정_y2006m02 측정 파티션
    ('2006-02-01')부터 ('2006-03-01')까지의 값에 대해;

측정 테이블 만들기_y2006m03 측정 부분
    ('2006-03-01')부터 ('2006-04-01')까지의 값에 대해;

...
측정 테이블 만들기_y2007m11 측정 부분
    ('2007-11-01')부터 ('2007-12-01')까지의 값에 대해;

측정 테이블 만들기_y2007m12 측정 부분
    ('2007-12-01')부터 ('2008-01-01')까지의 값에 대해
    TABLESPACE 빠른테이블스페이스;

측정 테이블 만들기_y2008m01 측정 부분
    ('2008-01-01')부터 ('2008-02-01')까지의 값에 대해
    와(parallel_workers = 4)
    TABLESPACE 빠른테이블스페이스;

하위 파티션을 구현하려면 다음을 지정하십시오.파티션 기준개별 파티션을 생성하는 데 사용되는 명령의 절, 예:

CREATE TABLE 측정_y2006m02 측정 부분
    ('2006-02-01')부터 ('2006-03-01')까지의 값에 대해
    범위별 분할(최고 온도);

파티션 생성 후measurement_y2006m02, 삽입된 모든 데이터측정다음에 매핑됨measurement_y2006m02(또는 직접 삽입된 데이터measurement_y2006m02(파티션 제약 조건을 충족하는 경우)은 다음을 기반으로 파티션 중 하나로 추가로 리디렉션됩니다.최고온도열. 지정된 파티션 키는 상위 파티션 키와 겹칠 수 있지만 하위 파티션의 경계를 지정할 때는 허용되는 데이터 집합이 파티션 자체 경계에서 허용하는 하위 집합을 구성하도록 주의해야 합니다. 시스템은 그것이 실제로 사실인지 확인하려고 시도하지 않습니다.

키 열에 인덱스를 생성하고 모든 파티션에 대해 원하는 다른 인덱스를 생성하십시오. (키 인덱스는 꼭 필요한 것은 아니지만 대부분의 시나리오에서 도움이 됩니다. 키 값을 고유하게 만들려면 항상 각 파티션에 대해 고유 또는 기본 키 제약 조건을 만들어야 합니다.)

측정에 대한 인덱스 생성_y2006m02(로그 날짜);
측정에 대한 인덱스 생성_y2006m03(logdate);
...
측정에 대한 인덱스 생성_y2007m11(logdate);
측정에 대한 인덱스 생성_y2007m12(logdate);
측정에 대한 인덱스 생성_y2008m01(로그 날짜);

다음을 확인하세요.constraint_exclusion구성 매개변수는 다음에서 비활성화되지 않았습니다.postgresql.conf. 그렇다면 쿼리가 원하는 대로 최적화되지 않습니다.

생성“마스터”테이블. 모든 파티션이 상속됩니다. 이 테이블에는 데이터가 포함되지 않습니다. 모든 파티션에 동일하게 적용하려는 경우가 아니면 이 테이블에 검사 제약 조건을 정의하지 마세요. 인덱스나 고유 제약 조건을 정의하는 것도 의미가 없습니다. 이 예에서 마스터 테이블은 다음과 같습니다.측정원래 정의된 스포츠 토토 베트맨입니다.

여러 개 생성“아이”각 테이블은 마스터 테이블에서 상속됩니다. 일반적으로 이러한 테이블은 마스터에서 상속된 세트에 열을 추가하지 않습니다. 선언적 파티셔닝과 마찬가지로 이러한 파티션은 모든 면에서 정상입니다.PostgreSQL스포츠 토토 베트맨(또는 외부 스포츠 토토 베트맨).

CREATE TABLE 측정_y2006m02 () 상속(측정);
CREATE TABLE Measurement_y2006m03 () INHERITS (측정);
...
CREATE TABLE Measurement_y2007m11 () INHERITS (측정값);
CREATE TABLE Measurement_y2007m12 () INHERITS (측정값);
CREATE TABLE Measurement_y2008m01 () INHERITS (측정값);

각 파티션에서 허용되는 키 값을 정의하려면 파티션 테이블에 겹치지 않는 테이블 제약 조건을 추가하세요.

전형적인 예는 다음과 같습니다:

확인( x = 1 )
CHECK( 카운티 IN( '옥스퍼드셔', '버킹엄셔', '워릭셔' ))
확인( 콘센트 ID = 100 AND 콘센트 ID < 200 )

제약조건이 서로 다른 파티션에서 허용되는 키 값 사이에 중복이 없음을 보장하는지 확인하세요. 일반적인 실수는 다음과 같은 범위 제약 조건을 설정하는 것입니다.

확인( 콘센트 ID 100~200 사이)
확인(200~300 사이의 콘센트 ID)

키 값 200이 어느 파티션에 속하는지 명확하지 않기 때문에 이것은 잘못된 것입니다.

대신 다음과 같이 파티션을 생성하는 것이 더 나을 것입니다:

스포츠 토토 베트맨 생성 측정_y2006m02(
    CHECK( logdate = DATE '2006-02-01' AND logdate < DATE '2006-03-01' )
) 상속(측정);

CREATE TABLE 측정_y2006m03(
    CHECK( logdate = DATE '2006-03-01' AND logdate < DATE '2006-04-01' )
) 상속(측정);

...
CREATE TABLE 측정_y2007m11(
    CHECK( logdate = DATE '2007-11-01' AND logdate < DATE '2007-12-01' )
) 상속(측정);

CREATE TABLE 측정_y2007m12(
    CHECK( logdate = DATE '2007-12-01' AND logdate < DATE '2008-01-01' )
) 상속(측정);

CREATE TABLE 측정_y2008m01(
    CHECK( logdate = DATE '2008-01-01' AND logdate < DATE '2008-02-01' )
) 상속(측정);

각 파티션에 대해 키 열에 대한 인덱스와 원하는 다른 인덱스를 생성하십시오.

측정 인덱스 생성 측정_y2006m02_logdate ON 측정_y2006m02(로그 날짜);
CREATE INDEX 측정_y2006m03_logdate ON 측정_y2006m03(logdate);
CREATE INDEX 측정_y2007m11_logdate ON 측정_y2007m11(logdate);
CREATE INDEX 측정_y2007m12_logdate ON 측정_y2007m12(logdate);
측정_y2008m01_logdate ON 측정 INDEX 생성_y2008m01(로그 날짜);

우리는 우리의 애플리케이션이 다음과 같이 말할 수 있기를 원합니다.측정에 삽입 ...그리고 데이터가 적절한 파티션 테이블로 리디렉션되도록 합니다. 마스터 테이블에 적절한 트리거 기능을 연결하여 이를 조정할 수 있습니다. 데이터가 최신 파티션에만 추가되는 경우 매우 간단한 트리거 함수를 사용할 수 있습니다.

함수 생성 또는 교체 Measurement_insert_trigger()
$$로 트리거 반환
시작
    측정_y2008m01 값에 삽입(신규.*);
    NULL을 반환합니다.
끝;
$$
언어 plpgsql;

함수를 생성한 후, 트리거 함수를 호출하는 트리거를 생성합니다:

트리거 생성 insert_measurement_trigger
    측정 시 삽입 전
    각 행 실행 절차에 대해 Measurement_insert_trigger();

우리는 매달 트리거 기능을 재정의하여 항상 현재 파티션을 가리키도록 해야 합니다. 그러나 트리거 정의는 업데이트할 필요가 없습니다.

우리는 데이터를 삽입하고 행이 추가되어야 하는 파티션을 서버가 자동으로 찾도록 할 수 있습니다. 더 복잡한 트리거 함수를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

함수 생성 또는 교체 Measurement_insert_trigger()
$$로 트리거 반환
시작
    IF ( NEW.logdate = 날짜 '2006-02-01' AND
         NEW.logdate < DATE '2006-03-01' ) THEN
        측정_y2006m02 값에 삽입(신규.*);
    ELSIF( NEW.logdate = 날짜 '2006-03-01' AND
            NEW.logdate < DATE '2006-04-01' ) THEN
        측정_y2006m03 값에 삽입(신규.*);
    ...
    ELSIF( NEW.logdate = 날짜 '2008-01-01' AND
            NEW.logdate < DATE '2008-02-01' ) THEN
        측정_y2008m01 값에 삽입(신규.*);
    그 외
        RAISE EXEPTION '날짜가 범위를 벗어났습니다.  Measurement_insert_trigger() 함수를 수정하세요!';
    종료하면;
    NULL을 반환합니다.
끝;
$$
언어 plpgsql;

트리거 정의는 이전과 동일합니다. 각IF테스트는 정확히 일치해야 합니다.확인파티션에 대한 제약 조건입니다.

이 함수는 한 달의 경우보다 더 복잡하지만 분기가 필요하기 전에 추가될 수 있으므로 자주 업데이트할 필요는 없습니다.

삽입을 적절한 파티션 테이블로 리디렉션하는 다른 접근 방식은 마스터 테이블에 트리거 대신 규칙을 설정하는 것입니다. 예를 들면:

규칙 만들기 Measurement_insert_y2006m02 AS
측정 위치에 삽입 중
    ( logdate = DATE '2006-02-01' AND logdate < DATE '2006-03-01' )
대신에
    측정_y2006m02 값에 삽입(신규.*);
...
측정 규칙 만들기_insert_y2008m01 AS
측정 위치에 삽입 중
    ( logdate = DATE '2008-01-01' AND logdate < DATE '2008-02-01' )
대신에
    측정_y2008m01 값에 삽입(신규.*);

규칙은 트리거보다 훨씬 더 많은 오버헤드를 갖지만 오버헤드는 행당 한 번이 아닌 쿼리당 한 번 지불되므로 이 방법은 대량 삽입 상황에 유리할 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 트리거 방법이 더 나은 성능을 제공합니다.

주의하세요복사규칙을 무시합니다. 사용하고 싶다면복사데이터를 삽입하려면 마스터가 아닌 올바른 파티션 테이블에 복사해야 합니다.복사트리거를 실행하므로 트리거 방식을 사용하면 정상적으로 사용할 수 있습니다.

규칙 접근 방식의 또 다른 단점은 규칙 집합이 삽입 날짜를 포함하지 않는 경우 오류를 강제할 수 있는 간단한 방법이 없다는 것입니다. 대신 데이터는 자동으로 마스터 테이블로 이동합니다.

다음을 확인하세요.constraint_exclusion구성 매개변수는 다음에서 비활성화되지 않았습니다.postgresql.conf. 그렇다면 쿼리가 원하는 대로 최적화되지 않습니다.