postgresql动态添加过滤条件_实战PostgreSQL分区表
我们在之前的《实战PostgreSQL》 详细描述的 PostgreSQL 的版本差别、JSON/JSONB、全⽂检索等相关信息，PostgreSQL 远⽐上实战 PostgreSQL 分区表。
述三点内容，这篇⽂章将实战 PostgreSQL 分区表
01，什么是分区表？
如下图，分区表就是根据分区策略，将数据数据分散到不同的⼦表中，并通过⽗表建⽴关联关系，从⽽实现数据物理上的分区。
02，PostgreSQL 提供的分区表功能
分区表在不同的⽂档描述中使⽤了多个名词：原⽣分区 = 内置分区表 = 分区表。
PostgreSQL 10.x 之前的版本提供了⼀种“⼿动”⽅式使⽤分区表的⽅式，需要使⽤继承 + 触发器的来
实现分区表，步骤较为繁琐，需要定义附表、⼦表、⼦表的约束、创建⼦表索引，创建分区删除、修改，触发器等。
PostgreSQL 10.x 开始提供了内置分区表（内置是相对于 10.x 之前的⼿动⽅式）。内置分区简化了操作，将部分操作内置，最终简单三步就能够创建分区表。但是只⽀持范围分区（RANGE）和列表分区（LIST），11.x 版本添加了对 HASH 分区。
本⽂将使⽤ PostgreSQL 10.x 版本及后续版本中的的内置分区表的使⽤⽅式，通过三步来创建分区表
1，创建⽗表------------指定分区键、分区策略（RANGE | LIST | HASH（11.x 才提供HASH策略））
2，创建分区表----------指定⽗表，分区键范围（分区键范围重叠之后会直接报错）
奶茶的制作方法3，在分区上创建索引-----通常分区键上的索引是必须的
下⾯直接通过⼀个简单的例⼦来看 PostgreSQL 如何操作分区表
狼和小羊的故事03，PostgreSQL 实战代码
启动 PostgreSQL
docker pull postgre:12.2
docker run -e POSTGRES_PASSWORD=123456 -p 5432:5432 --name potgre12 postgres:12.2
psql -h 127.0.0.1 -p 5432 -U postgres --passsword
下⾯的例⼦我们将为把订单 orders 表使⽤分区表来实现。order 中含有 id、ur_id、create_time 三个属性，并根据 create_time 按照⽉份进⾏分区。
（1）创建⽗表
CREATE TABLE orders (
id rial,
ur_id int4,
create_time timestamp(0)
) PARTITION BY RANGE(create_time);
（2）创建分区表
CREATE TABLE orders_history PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ('2000-01-01') TO ('2020-03-01');
CREATE TABLE orders_202003 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ('2020-03-01') TO ('2020-04-01');
CREATE TABLE orders_202004 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ('2020-04-01') TO ('2020-05-01');
CREATE TABLE orders_202005 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ('2020-05-01') TO ('2020-06-01');
CREATE TABLE orders_202006 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ('2020-06-01') TO ('2020-07-01');
孔雀屎咖啡（3）在分区上创建索引
CREATE INDEX order_idx_history_create_time ON orders_history USING btree(create_time);六要
CREATE INDEX order_idx_202003_create_time ON orders_202003 USING btree(create_time);
CREATE INDEX order_idx_202004_create_time ON orders_202004 USING btree(create_time);
CREATE INDEX order_idx_202005_create_time ON orders_202005 USING btree(create_time);
CREATE INDEX order_idx_202006_create_time ON orders_202006 USING btree(create_time);
通过以上步骤 order 的分区表就创建完成。我们通过 dt+ orders* 来查看创建好的主表和分区表。
（4）向分区表中插⼊数据
INSERT INTO orders (ur_id, create_time) lect 1000, generate_ries('2020-01-01'::date, '2020-05-31'::date, '1 minute');
结果插⼊ 217,441 条数据。在 List of relations 中我们能看到 Size 其中 order 表中并没有数据，超过 2020-05-31 也⽆数据。
从分区表中查询数据和普通查询语句没有什么区别，只是从⽗表中查询的效率较低，从分表中直接查询速度要更好。失恋了怎么走出来
上⾯的例⼦我们主要是使⽤ SQL 来创建并向分区表中插⼊数据。⽇常⼯作中 Spring Data JPA 是我们常⽤的开发框架，接下来看⼀下在Spring Data JPA 中我们对分区表的操作。
04，当 JPA 遇上 PostgreSQL 分区表
Gitlab 上的源码 中是 Spring Data JPA 操作 PostgreSQL 内置分区表的例⼦。铁马金戈
例⼦中，分区表使⽤的是 03 中的 orders （根据 create_time 来创建的分区），通过 Spring Data JPA 向 Orders 中添加记录，并从Orders 中查询所有记录和根据条件进⾏查询。通过代码可以看到 Spring Data JPA 操作分区表和操作普通表没有什么区别。
将 Java 中的对象映射到分区表上也开始可以的，查询出来的范围将是分区表中的数据。
但是分区表也是有局限的：性能上、分区策略上都是有限制的。
05，什么时候应该使⽤分区表
我们先看看分区表的优缺点：
优点：
数据维护成本降低。⽐如：某⼀部分数据需要失效，不需要执⾏命令来更新数据，可以直接接触绑定关系，接触绑定的数据和分区表（1）数据维护成本降低。
都依然保留，需要时可以随时恢复。通过 Flyway 等数据脚本管理能够⽅便的控制数据维护，避免⼈为直接操作数据。
（2）⼀个表只能放在⼀个物理空间上，使⽤分区表之后可以将不同的表放置在不同的物理空间上
分区表之后可以将不同的表放置在不同的物理空间上，从⽽达到冷数据放在廉价的物理机器上，热点数据放置在性能强劲的机器上。
效率更⾼。
（3）直接从分区表查询数据⽐从⼀个⼤⽽全的全量数据表中读取数据效率更⾼
缺点：
民间借贷司法解释（1）性能上的两⾯性。性能上通过分区表的⽗表查数据相对于普通的数据全量表查询效率要低。直接分区表中查询数据⽐在全量表中查询数据效率要⾼。
（2）10.x 版本不⽀持跨分区更新，11.x 版本中才⽀持快分区的更新。
（3）主键有可能重复。由于分区表的的主键约束都是分别建⽴的，因此可能存在主键重复。只能通过⼀些策略来规避主键相同的问题。
使⽤场景：
（1）借助分区表提升性能。如果历史数据查询机率较低，将历史数据放置在单独数据表中，增量数据放置在分区表中，程序直接查询分区表能够带来更好的查询效率。
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（2）利⽤分区表做好数据管理。通过 Flyway 的版本，能够控制分区表中哪些表可以解除绑定，从⽽达到数据失效的⽬的，避免了直接操作线上数据库。
