目录环境文档用途详细信息环境系统平台：N/A版本：10.0,9.6,8.4文档用途本文旨在用于指导数据分区和数据分区方法。详细信息什么是数据分区？ 对于具有极大表的数据库，分区对于数据库设计人员而言是一种惯用的技巧，可以提高数据库性能并使维护更加容易。PostgreSQL数据库中允许的最大表大小为32TB，但是除非它将来在未发明的计算机上运行，否则性能问题可能出现在仅达到总大小的百分之一也就是30
尽管pg早就支持原生分区的使用方法，但是在性能上一直并不理想，尤其是分区很多的情况，这一情况在pg12得到了极大的改善，之前分区表大多要借助于pg_pathman这个开源插件。 pg_pathman与传统的继承分区表做法有一个不同的地方，分区的定义存放在一张元数据表中，表的信息会cache在内存中，同时使用HOOK来实现RELATION的替换，所以效率非常高。 目前支持两种分区模式，range和h
--常用分区语句：
--1查看数据库中的已分区表
select distinct o.name from sys.tables o join sys.partitions p
on o.object_id = p.object_id and p.partition_number>1
--2各分区数据行数
select distinct
数据库的命令窗口PostgreSQL 命令窗口中，我们可以命令提示符后面输入 SQL 语句：postgres=#使用 \l 用于查看已经存在的数据库：postgres=# \l
List of databases
Name | Owner | Encoding | Collate | Ctype |
postgresql分区表探索(pg_pathman)
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
分区是指将逻辑上是一张大表拆分为较小的物理块。分区可以提供几个好处：在某些情况下，查询性能可以显着提高，尤其是当表的大部分访问量很大的行位于单个分区或少数几个分区中时。分区有效地替代了较高的树级别索引，使得索引的大量使用部分更有可能适合内存。当查询或更新访问单个分区的大部分时，可以通过使用该分区的顺序扫描而不是使用索引来提高性能，这需要分散在整个表中的随机访问读取。如果在分区设计中考虑了使用模式，
基于PostgreSQL的分区分表使用方法及性能分析 在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。 通常加速数据库的方法很多，如添加特定的索引，将日志目录换到单独的磁盘分区，调整数据库引擎的参数等。这
title: 记一次PostgreSQL数据库超级慢故障排除 categories: 数据库 tags: - PostgreSQL timezone: Asia/Shanghai date: 2019-01-06环境REHL6.8（128G内存、16路CPU、5T硬盘）
PostgreSQL 9.6问题描述数据库查询任何数据时间都需要超长的时间等待
select count(*)一个看空表都需要3
最近公司需要将oralce数据库替换掉，作为造型研究，去研究了一下PG库，作为研究成果，以文章形式固化下来。由于本地电脑上安装的PG库版本为10.20，所以有些功能（比如默认分区）无法测试。一、PG库分区表简介一、PG的分区表创建创建一张表，并指定分区字段，如果不指定，则默认为非分区字段 我们创建一张有两层分区的表，但此时建表时，指定第一级分区为partition_nameCREATE TABLE
连接数据库$ psql -U user_name -d database_name -h serverhost常用操作\h #查看所有的sql关键字
\? #命令行操作的帮助
\d #查看当前schema 中所有的表
\q #退出pg命令行
\d #schema.table 查看表的结构
\x #横纵显示切换
\dT+ #显示扩展类型相关属性及描述
\dx #显示已安装的扩展插件
前言项目中有需求要垂直分表，即按照时间区间将数据拆分到n个表中，PostgreSQL提供了分区表的功能。分区表实际上是把逻辑上的一个大表分割成物理上的几小块，提供了很多好处，比如：查询性能大幅提升删除历史数据更快可将不常用的历史数据使用表空间技术转移到低成本的存储介质上那么什么时候该使用分区表呢？官方给出的指导意见是：当表的大小超过了数据库服务器的物理内存大小则应当使用分区表，接下来结合一个例子具
1 简介表分区是解决一些因单表过大引用的性能问题的方式，比如某张表过大就会造成查询变慢，可能分区是一种解决方案。一般建议当单表大小超过内存就可以考虑表分区了。PostgreSQL的表分区有三种方式：Range：范围分区；List：列表分区；Hash：哈希分区。本文通过示例讲解如何进行这三种方式的分区。2 例讲三种方式为方便，我们通过Docker的方式启动一个PostgreSQL，可参考：《Dock
疯哥说过，科学的态度永远是严谨的，孜孜不倦的，追根究底的，我想各位歇斯底里的时候也纯粹觉得这个是放屁。但是事实就是事实，容不得半点捏造。 最近研究了Hibernate中的一些问题，发现除了缓存机制，还有些问题也值得我们深思，在hibernate严格限定Java包装类和工具类与相应数据库底层数据类型的映射的时候，各位是否想过，为什么要这么映射，也许你会说这个是hibernate3.0的规范
ORACLE下的索引索引是oracle下的一类对象，主要用于提高查询的效率。1.操作索引1.1 创建、修改索引-- 添加一般索引
create index i_test_tname on test(tname);
-- 添加唯一索引，不能包含相同的值
create unique index i_test_tname on test(tname);-- 修改索引
ALTER INDEX 索引名
PG10.12的表分区实践背景一、常用的解决方法二、分区1.概念2.实操2.1创建主表2.2创建分区表2.3创建索引约束主键三、测试四、性能1.数据插入2.查询 背景数据库的应用中，老大难的问题主要有：连接速度存储一、常用的解决方法重启SQL与索引表与存储引擎数据库与应用架构（redis/loadCache/读写分离/分库分表）数据库与操作系统配置（PG缓存连接数配置）硬件从上到下，成本越来越高
字段类型1.整型SMALLINT TINYINT INT BIGINT
TINYINT
默认是否有符号 默认是带有符号的(-128,127)
超出限制会如何 超出之后只会存最大值或者最小值
create table t6(id TINYINT);
not null 不能为空
unsigned 无正负符号 # 加上unsigned没有负数，区间从零到最大字符数的最大值
zerofill 0填充多余的
一、关于分区表 表分区是在大数据优化中的一种常见的分表方案，通过将大数据按照一定的规则（最常见的是按照时间）进行分表处理，将逻辑上的一个大表分割成物理上的几块表，插入数据时，数据会自动插入到不同的分区表中，从而实现查询或者其它操作的性能优化。相比于一个大表，分区表具有以下优点：（1）当查询或者更新一个分区的大部分记录时，采用顺序扫描而不是随机扫描
mysql分区（和水平分表功能类似）：1. 简介： 分区和水平分表功能类似，将一个大表的数据分割到多张小表中去，由于查询不需要全表扫描了，只需要扫描某些分区，所以分区能提高查询速度. 分区是根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库应用而言，逻辑上就只有一个表或者一个索引，但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独立处
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2023-08-04 20:17:31
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PostgreSQL支持基本的表划分。范围划分：表被根据一个关键列或一组列划分为“范围”，不同的分区的范围之间没有重叠。例如，我们可以根据日期范围划分，或者根据特定业务对象的标识符划分。列表划分：通过显式地列出每一个分区中出现的键值来划分表。哈希分区：通过为每个分区指定模数和余数来对表进行分区。每个分区所持有的行都满足：分区键的值除以为其指定的模数将产生为其指定的余数。语法格式CREATE [ [
docker是当下很热门的技术，是对之前的部署系统方式的彻底改变。之前部署系统，需要安装数据库、初始化数据库，安装jdk，配置jdk，部署应用程序，修改配置文件等，很繁琐。一般现场运维人员很难搞定，现场也会出现很多公司开发环境没有的问题。使用docker技术，只需要运行镜像即可，省去了环境安装、变量配置等繁琐的事情，现场运维人员经过简单培训后可以独立部署系统。移植性好，公司开发环境直接可以部署
