分区键离散,可以使用PARTITION BY LIST。按字符串匹配决定落入哪个分区。 分区键连续,比如整形、日期等,可以使用PARTITION BY RANGE。 分区键数据随机无规律或规律简单,可以使用PARTITION BY HASH,用hash函数打散数据。 分区键数据随机有规律,规律复杂,可以使用多级混合分区,使数据平均分散、减少耦合。 每个分区都是一个...
(2)、列表分区表 CREATETABLElist_example(dnameVARCHAR2(10),DATAVARCHAR2(20))PARTITIONBYLIST(dname)(PARTITIONpart01VALUES('ME','PE','QC','RD'),PARTITIONpart02VALUES('SMT','SALE')); 1. 2. 3. 4. 5. 6. (3)、哈希分区表 CREATETABLEhash_example(hash_key_columnDATE,DATAVARCHAR2(20))PA...
partition by range(vdate) 增加附属表 1 2 3 4 CREATE TABLE cbd_cbdmodeldetails_1_2 PARTITION OF cbd_cbdmodeldetails FOR VALUES FROM (1) TO (3); CREATE TABLE cbd_cbdmodeldetails_3_6 PARTITION OF cbd_cbdmodeldetails FOR VALUES FROM (3) TO (7); --顾头不顾尾 改变主键属性 1. 不存在...
1、group by 分组后有多少条数据,就返回多少条数据记录;而 partition by 可以获取表中所有的记录。 2、group by 会按照分组只返回一行记录;而 partition by 则会给同一分区下的每条记录提供聚合列,且值相同。 3、select 后跟的内容范围不同,有 group by 的查询语句只能返回 group by 子语句中的列字段;而 par...
通过使用 PostgreSQL 的PARTITION BY RANGE,我们可以有效提升数据库的查询性能,并且通过合理的分区策略,实现数据的自动化管理与迁移。分区表不仅能带来性能的提升,也为数据的归档和清理提供了便捷的方式。 关键词回顾:PostgreSQL 分区表、PARTITION BY RANGE、年度分区、数据迁移、索引优化 ...
but for datetime ordering columns it is an interval. For example, if the ordering column is of type date or timestamp, one could writeRANGE BETWEEN '1 day' PRECEDING AND '10 days'FOLLOWING. The offset is still required to be non-null and non-negative, though the meaning of “non-negati...
) PARTITION BY RANGE (order_date); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这一段代码为我们创建了一个分区表,其中根据order_date的值来进行数据分区。 分区表的优势 🚀 查询性能提升:当你查询某一年的数据时,PostgreSQL 只会访问那一年的分区,减少了扫描其他无关数据的时间。
list 分区表 表格通过明确的键值进行分区。 创建主分区 postgres=# create table t_native_list(f1 bigserial not null,f2 text, f3 integer,f4 date) partition by list( f2 ) distribute by shard(f1); NOTICE: Replica identity is neededforshard table, pleaseaddto this table through"alter table...
目前支持range、list分区(10.0 release时应该会支持更多的方法),分区列的类型必须支持btree索引接口(几乎涵盖所有类型, 后面会说到检查方法)。 语法 1. 创建主表 [ PARTITION BY { RANGE | LIST } ( { column_name | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [, ... ] ) ] ...
select a.* ,sum(sal)over(partition by deptno) as total from emp a select a.* ,row_number()over(partition by deptno order by sal desc ) as rn from emp a --每个部门有多少人 select a.* ,count(*)over(partition by deptno) as cnt from emp a...