[SQL系列] 从头开始学PostgreSQL 分库分表

什么是分库分表

分库分表是一种数据库架构设计的方法，用于应对大规模数据的存储和查询。当单个数据库的存储容量或查询性能无法满足需求时，可以通过将数据分散存储在多个数据库服务器上，以提高系统的可扩展性和性能。
分库分表通常包括两个步骤：分库和分表。

分库

分库是指将单个数据库按照一定规则划分为多个数据库，每个数据库可以存储一部分数据。这样可以减少单个数据库的数据量，提高查询效率。常见的分库方式包括垂直分库和水平分库。

垂直分库是指按照功能模块或业务领域将数据分成多个数据库。例如，可以将订单数据、用户数据、商品数据分别存储在不同的数据库中。
水平分库是指按照数据特征将数据分成多个数据库，例如按照时间、地理位置等。例如，可以将订单数据按照月份分别存储在不同的数据库中。

分表

        分表是指将单个表按照一定规则划分为多个表，每个表可以存储一部分数据。这样可以减少单个表的数据量，提高查询效率。常见的分表方式包括垂直分表和水平分表。
        垂直分表是指按照功能模块或业务领域将表分成多个部分。例如，可以将订单表按照订单状态分成多个部分。
        水平分表是指按照数据特征将表分成多个部分，例如按照时间、地理位置等。例如，可以将订单表按照月份分别存储在不同的表中。

从PostgreSQL 11开始，就有三种表分区：

1. 范围分区（Range Partition）

范围分区是将表按照某个列的值划分成一段或多段。每个分区的端点值存储在 pg_partition_range 系统表中。范围分区支持基于时间戳的自动分区，例如根据日期列自动创建每天、每月、每年等分区。

2. 列表分区（List Partition）

        列表分区是将表按照某个列的值存储在数组中，每个分区的值存储在 pg_partition_list 系统表中。列表分区的支持比较灵活，可以自定义分区值，也可以使用预先定义好的列表进行分区。
        3. 哈希分区（Hash Partition）
        哈希分区是将表按照某个列的值进行哈希运算，将结果映射到不同的分区。哈希分区可以使用任何哈希函数，例如 MD5、SHA1 等。哈希分区的优点是可以平均分布数据，避免某个分区存储过多数据，提高查询效率。

示例

1. 创建主表

首先，我们需要创建一个主表，用于存储所有分表的公共字段和索引。在示例中，我们创建一个名为 customers 的表，其中包含 id、name、age 和 address 列。

testdb=# CREATE TABLE customers (  id SERIAL PRIMARY KEY,  name VARCHAR(50) NOT NULL,  age INT NOT NULL,  address VARCHAR(100) NOT NULL  
);

2. 创建分表

接下来，我们需要创建多个分表，每个分表都包含主表的所有字段和额外的特定字段。在示例中，我们创建年龄分区表

user=# create table customers_10 () inherits (customers);
CREATE TABLE
user=# create table customers_20 () inherits (customers);
CREATE TABLE
user=# create table customers_30 () inherits (customers);
CREATE TABLE
user=#user=# \dList of relationsSchema |         Name          |   Type   | Owner
--------+-----------------------+----------+-------public | customers             | table    | userpublic | customers_10          | table    | userpublic | customers_20          | table    | userpublic | customers_30          | table    | user

3. 定义分表规则

使用 PostgreSQL 提供的分表规则（partitioning）功能，定义如何将数据分配到不同的分表中。在示例中，我们使用 AGE 列作为分表规则，将数据分配到 customers_age 分表中。

首先创建一个function，年龄为（0，10）， [10，20）, [20, ...)分别插入三张不同的表里。

然后创建一个trigger，在插入到customers之前开始执行这个function。

这样子当我们向这个customers表插入数据的时候

user=# create or replace function customers_partition_trigger()
returns trigger as $$
begin
if NEW.age < 10 then
insert into customers_10 values (NEW.*);
elseif NEW.age < 20 then
insert into customers_20 values (NEW.*);
else insert into customers_30 values (NEW.*);
end if;
return null;
end;
$$
language plpgsql;
CREATE FUNCTIONuser=# create trigger insert_customers_partition_trigger
user-# before insert on customers
user-# for each row execute procedure customers_partition_trigger();
CREATE TRIGGER

4. 向表中插入数据,这里数据仍会显示在父表中，但是实际上父表仅仅作为整个分区表结构的展示，实际插入的记录是保存在子表中。

user=# INSERT INTO customers VALUES (1, 'Alice', 25, 'New York');
INSERT 0 0
user=# INSERT INTO customers VALUES (2, 'Bob', 35, 'San Francisco');
INSERT 0 0
user=# INSERT INTO customers VALUES (3, 'Charlie', 18, 'Chicago');
INSERT 0 0
user=# INSERT INTO customers VALUES (3, 'Charlie', 18, 'Chicago');
INSERT 0 0
user=# select * from customers;id |  name   | age |    address
----+---------+-----+---------------3 | Charlie |  18 | Chicago3 | Charlie |  18 | Chicago1 | Alice   |  25 | New York2 | Bob     |  35 | San Francisco
(4 rows)user=# select * from customers_10;id | name | age | address
----+------+-----+---------
(0 rows)user=# select * from customers_20;id |  name   | age | address
----+---------+-----+---------3 | Charlie |  18 | Chicago3 | Charlie |  18 | Chicago
(2 rows)user=# select * from customers_30;id | name  | age |    address
----+-------+-----+---------------1 | Alice |  25 | New York2 | Bob   |  35 | San Francisco
(2 rows)

5. 设置分表约束，加快查询效率。因为如果查询主表的话，会直接扫描所有的子表来查询，但是如果加上constraint的话，会允许规划器根据条件查询对应的子分区，在数据很多的情况下可以加快查询速度。

user=# alter table customers_10
user-# add constraint customers_10_check_age_key
user-# check (age < 10);
ALTER TABLEuser=# alter table customers_20
user-# add constraint customers_20_check_age_key
user-# check (age < 20);
ALTER TABLEuser=# alter table customers_30
user-# add constraint customers_30_check_age_key
user-# check (age < 30);
ALTER TABLE