一、什么是数据库表分区
数据库表分区，和数据库分表是不同的概念，分表是指将一个表分成N多个小表进行数据存储，对外显示有N个表；而表分区是将一个表的数据分成N个区进行存储，对外显示还是只有一个表。本次文章主要记录表分区的实现，将不在对数据库分表进行多说明。现实中可表分区和数据库分表一起使用，增加数据库对数据量大的支持。
1.1、为什么要使用表分区？
在日常的开发中，我们经常会遇到大表，即数据量达到数百万条乃至数千万条的情况。这样的表过于庞大，以至于在进行查询、修改的时候耗时太长，性能低下，所以我们需要使用分区。
二、Oracle实现表分区
oracle对表分区是实现的最好，可直接在建表中配置，实现表根据日期自动分区，相对mysql和pgsql的通过事件或者触发器人为实现自动分区的手段，要方便很多，效率也更高。
使用分区表存储，按每天自动生成一张分区表保存当天数据。经测试如果在T day往数据库里插入一条T + 1 day的数据，数据库也会自动创建T + 1 day分区，同时第二天不会再自动创建新的分区。
2.1、建表语句
create table tablename
(
ID NUMBER(20) not null,
REMARK VARCHAR2(1000),
create_time DATE
)
PARTITION BY RANGE (CREATE_TIME) INTERVAL (NUMTODSINTERVAL(1, 'day')) --设定通过字段'CREATE_TIME'来分区，自动创建间隔1天
(partition part_t01 values less than(to_date('2018-11-12', 'yyyy-mm-dd'))); --初始建立一个分区，注意使用less than的时候，日期设定为当天日期+1，代表今天的数据存储在当前分区。
--创建主键
alter table tablename add constraint test_part_pk primary key (ID) using INDEX;2.2、查询分区表
-- 查询所有分区表 一个表一条记录
select * from user_part_tables;
-- 查询所有分区表 一个表对应n个分区就有n条记录
select * from user_tab_partitions;
select * from user_tab_partitions where table_name='XXX';2.3、指定分区查询数据
select * from tablename partition(partitionname)；2.4、不指定分区查询数据
select * from tablename;2.5、分区索引相关
-- 查询所有分区索引 一个表索引一条记录
SELECT * FROM USER_PART_INDEXES;
-- 查询所有分区索引 一个索引对应n个分区就有n条记录
SELECT * FROM USER_IND_PARTITIONS;
-- 创建分区本地索引 有几个分区就会生成多少条local索引
create index idx_daily_partition on daily_partition(CREATE_TIME) local; --注：相同字段不能同时存在分区索引和全表索引
-- 删除索引
drop INDEX index_name;2.6、全表索引
-- 创建全表索引
create index daily_partition_create_time on daily_partition (create_time); --注：相同字段不能同时存在分区索引和全表索引
-- 删除索引
drop INDEX index_name;2.7、查询效率分析
·测试数据插入，三个分区，每个分区250w条数据，模拟流水服务一天的数据量。
a.不指定查询分区（数据未跨分区，只查询一天的数据），直接查表，在230w条数据中索引出10w条，耗时1.295s(检索出20w条，耗时2.4s)
select * from DAILY_PARTITION where create_time between TO_DATE('2020-10-14 05:00:00 AM','yyyy-mm-dd hh:mi:ss AM') and to_date('2020-10-14 06:00:00 AM','yyyy-mm-dd HH:mi:ss AM');b.分析查询策略，走的是分区索引，耗时随返回数据量成线性递增。
c.跨分区查询，查询20w条数据，耗时2.732s（基本可以认为与1中未跨分区时间一致，耗时长短取决于返回的数据量大小，230w条全查是31.72s符合线性增长规律）
select * from DAILY_PARTITION where create_time between TO_DATE('2020-10-13 05:00:00 AM','yyyy-mm-dd hh:mi:ss AM') and to_date('2020-10-14 06:00:00 AM','yyyy-mm-dd HH:mi:ss AM');后面又给表增加了全局索引，发现全局索引的效率没有分区的local索引效率高。
