分布式数据库分区剪裁优化：OceanBase与GaussDB实践指南

最新推荐文章于 2025-10-24 18:27:30 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-24 18:27:30 发布 · 1.3k 阅读

15 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#分布式 #数据库 #oceanbase

OB 专栏收录该内容

71 篇文章

订阅专栏

分布式数据库分区剪裁优化：OceanBase 与 GaussDB 实践指南

一、分布式数据库分区剪裁优化概述

1.1 分区剪裁优化的基本概念与原理

分区剪裁 (Partition Pruning) 是分布式数据库中一项关键的查询优化技术，其核心思想是根据查询条件，智能地过滤掉与查询无关的分区，从而显著减少需要扫描的数据量，提升查询性能。在分布式数据库系统中，数据被分散存储(1)在不同的节点或分区中，这种架构虽然提供了扩展性和高可用性，但也带来了跨节点数据交互的性能挑战。分区剪裁通过提前确定所需分区，避免(3)了全部分区的扫描，从而减少了 I/O 操作和网络通信开销。

分区剪裁的工作原理是：当用户执行查询时，数据库优化器会根据查询条件中的分区键信息，分析哪些分区可能包含满足条件的数据，并只访问这些特定的分区。这种优化技术特别适用于分区表，即那些已经按照某种规则（如(10)(11)范围、哈希、列表等）被划分为多个逻辑子表的大型表。通过分区剪裁，数据库可以将原本需要扫描全表的操作，转化为只扫描特定分区的高效操作，大大提升了查询效率。

1.2 分区剪裁在分布式数据库中的重要性

在分布式数据库环境下，分区剪裁的重要性更加突出。分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责管理一部分数据。如果没有分区剪裁，即使是一个简单的查询也可能需要跨多个节点进行数据(1)(6)检索，产生大量的网络通信和协调开销。通过分区剪裁，数据库可以将查询定位到特定的分区或节点，显著减少数据传输量和计算资源消耗。

(3)分区剪裁对分布式数据库性能的提升主要体现在以下几个方面：

减少 I/O 操作：只访问必要的分区，避免全表扫描，降低磁盘(1)I/O 负载。
降低网络开销：减少跨节点的数据传输，优化网络资源利用。
提升并行处理能力：可以并行处理(11)多个分区的查询，提高系统吞吐量。
简化数据管理：通过分区可以更方便地进行数据归档、备份和恢复操作。
优化资源分配：根据不同分区的访问频率，合理分配系统资源，提高整体效率。

1.3 OceanBase 与 GaussDB 分区剪裁机制的异同

OceanBase 和 GaussDB 作为国内领先的分布式数据库系统，都提供了强大的分区剪裁功能，但在实现机制和适用(11)场景上存在一些差异。

共同点：

都支持范围分区 (Range)、列表分区 (List) 和哈希分区 (Hash) 等基本分区(3)(42)类型。
都能够根据查询条件自动判断需要访问的分区，实现分区剪裁。
都支持二级分区（组合分区），可以在多个维度上进行数据划分(37)和剪裁。
都提供了分区管理工具和命令，方便数据库管理员进行分区配置和维护。

不同点：

分区策略：OceanBase 支持更多种类的分区方式，如 Range Columns 分区、List Columns 分区等，而 GaussDB 则更注重范围分区(42)和列表分区的优化。
动态分区管理：OceanBase 提供了动态分区管理功能，可以根据时间单位自动创建和删除分区；Gauss(9)DB 则提供了分区自动管理特性，通过设置表级参数 period 和 ttl 来实现自动分区管理。
分区剪裁优化：GaussDB(41)支持静态剪枝和动态剪枝两种方式，而 OceanBase 更侧重于基于执行计划的分区剪裁。
数据分布机制：OceanBase(20)采用基于哈希的数据分布策略，而 GaussDB 则支持哈希分布、复制分布、范围分布和列表分布等多种数据分布方式。

在实际应用中，应根据具体业务场景和需求，选择最适合的分区策略和剪裁方法，以充分发挥分布式数据库的性能优势。

二、OceanBase 分区剪裁优化详解

2.1 OceanBase 分区类型与剪裁原理

OceanBase 支持多种分区类型，每种分区类型都有其特定的应用场景和剪裁规则。了解这些分区类型及其剪裁原理，对于优化数据库性能至关重要。

2.1.1 基本分区类型与剪裁机制

OceanBase 支持的基本分区类型包括：

范围分区 (Range Partitioning)：根据分区键的取值范围将数据划分到不同的分区。例如，可以按日期范围将订单数据划分为不同的分区。范围分区的剪裁机制是基于比较运算符（如 <, <=, =,(42) >=, >）实现的，优化器会根据查询条件中的范围自动判断需要访问的分区。
哈希分区 (Hash Partitioning*******)**：根据分区键的哈希值将数据均匀分布到多个分区。哈希分区的剪裁机制主要基于等值查询，当查询条件中的分区键值为特定值时，优化器可以准确判断需要访问的分区。
列表分区 (List Partitioning)：根据分区键的离散值列表将数据划分到(42)不同的分区。列表分区的剪裁机制与哈希分区类似，主要基于等值查询，但列表分区的分区键值必须是预定义的离散值。
键分区 (Key******* Partitioning)**：与哈希分区类似，但使用内置哈希函数，支持更广泛的数据类型。键分区的剪裁机制与哈希分区基本相同。

OceanBase 分区剪裁的基本原理是：数据库优化器根据查询条件中的分区键值，计算或推断出需要访问的分区，从而避免扫描无关分区(3)。对于哈希分区和列表分区，剪裁通常基于等值条件；对于范围分区，剪裁可以基于范围条件或等值条件。

2.1.2 二级分区剪裁原理

OceanBase 还支持二级分区（组合分区），即先按一级分区键划分，再按二级分区键进一步细分。二级分区的剪裁原理是逐级进行的：

首先根据一级分区键确定需要访问的一级分区。
然后在这些一级分区中，根据二级分区键确定需要访问的二级分区。(3)
最终访问的物理分区是一级和二级分区剪裁结果的乘积。

例如，一个按时间范围（一级分区）和用户 ID 哈希（二级分区）组合分区(42)的表，当查询条件包含时间范围和用户 ID 时，优化器会先根据时间范围确定一级分区，然后在这些一级分区中根据用户 ID 的哈希值确定具体的二级分区。

2.1.3 分区剪裁的执行计划分析

在 OceanBase 中，可以通过 EXPLAIN 命令查看分区剪裁是否生效。例如：

EXPLAIN SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = '2023-01-01';

执行计划中的 “partitions” 字段会显示实际访问的分区信息。如果显示只访问了特定分区，则(3)说明分区剪裁已生效。

2.2 OceanBase 分区剪裁配置与管理

2.2.1 分区剪裁配置方法

在 OceanBase 中，分区剪裁的配置主要涉及分区表的创建和分区键的选择。以下是一些关键的配置方法：

创建分区表：

使用 CREATE TABLE 语句创建分区表时，可以指定分区类型和分区键。例如：

\-- 创建范围分区表

CREATE TABLE orders (

&#x20;   order\_id BIGINT PRIMARY KEY,

&#x20;   order\_date DATE,

&#x20;   customer\_id INT,

&#x20;   amount DECIMAL(12,2)

) PARTITION BY RANGE (order\_date) (

&#x20;   PARTITION p202301 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),

&#x20;   PARTITION p202302 VALUES LESS THAN ('2023-03-01')

);

\-- 创建哈希分区表

CREATE TABLE customers (

&#x20;   customer\_id INT PRIMARY KEY,

&#x20;   name VARCHAR(50),

&#x20;   email VARCHAR(50)

) PARTITION BY HASH (customer\_id) PARTITIONS 4;

\-- 创建二级分区表

CREATE TABLE sales (

&#x20;   sale\_id BIGINT PRIMARY KEY,

&#x20;   sale\_date DATE,

&#x20;   product\_id INT,

&#x20;   quantity INT

) PARTITION BY RANGE (sale\_date)

SUBPARTITION BY HASH (product\_id)

SUBPARTITION TEMPLATE (

&#x20;   SUBPARTITION sp0 VALUES LESS THAN (1000),

&#x20;   SUBPARTITION sp1 VALUES LESS THAN (2000)

);

配置动态分区管理：

OceanBase 提供了动态分区管理功能，可以根据时间单位自动创建和删除分区：

CREATE TABLE log\_data (

&#x20;   log\_time TIMESTAMP,

&#x20;   message VARCHAR(200)

)

DYNAMIC\_PARTITION\_POLICY(

&#x20;   ENABLE = true,

&#x20;   TIME\_UNIT = 'hour',

&#x20;   PRECREATE\_TIME = '3 hour',

&#x20;   EXPIRE\_TIME = '24 hour'

)

PARTITION BY RANGE (log\_time) (

&#x20;   PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2025-04-20 13:30:00')

);

配置自动分区分裂：

OceanBase 还支持自动分区分裂功能，可以根据数据量自动分裂分区：

ALTER SYSTEM SET enable\_auto\_split = true;

ALTER SYSTEM SET auto\_split\_tablet\_size = '2GB';

2.2.2 分区剪裁的管理与维护

OceanBase 提供了一系列命令和工具，用于分区剪裁的管理和维护：

查看分区信息：

可以使用以下命令查看分区表的分区信息：

\-- 查看表的分区信息

SELECT \* FROM information\_schema.OB\_PARTITIONS WHERE TABLE\_NAME = 'orders';

\-- 查看分区表的执行计划

EXPLAIN SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = '2023-01-01';

分区维护操作：

添加分区：使用 ALTER TABLE ADD PARTITION 命令添加新的分区。
删除分区：使用 ALTER TABLE DROP PARTITION 命令删除不再需要的分区。
修改分区：使用 ALTER TABLE MODIFY PARTITION 命令修改分区的属性。
合并分区：使用 ALTER TABLE MERGE PARTITIONS 命令合并相邻的分区。

例如：

\-- 添加新分区

ALTER TABLE orders ADD PARTITION p202303 VALUES LESS THAN ('2023-04-01');

\-- 删除分区

ALTER TABLE orders DROP PARTITION p202301;

\-- 合并分区

ALTER TABLE orders MERGE PARTITIONS p202301, p202302 INTO PARTITION p2023H1;

分区索引管理：

OceanBase 支持本地索引和全局索引。本地索引在每个分区上单独创建，而全局索引则跨越所有分区。在进行分区剪裁时，本地索引通常能提供更好的性能：

\-- 创建本地索引

CREATE INDEX idx\_orders\_date ON orders (order\_date) LOCAL;

\-- 创建全局索引

CREATE INDEX idx\_orders\_customer ON orders (customer\_id);

2.2.3 动态分区管理配置

OceanBase 的动态分区管理功能允许表根据预设规则自动创建和删除分区，从而简化运维并适应数据增长或过期的需求：

动态分区管理属性参数：

ENABLE：是否启用动态分区管理，默认值为 true。
TIME_UNIT：分区的时间单位，如 hour、day、week、month、year。
PRECREATE_TIME：预创建时间，指定提前创建多少未来的分区。
EXPIRE_TIME：过期时间，指定分区数据保留的时间长度。
TIME_ZONE：时区设置，(9)确保跨时区数据的一致性。
BIGINT_PRECISION：对于 bigint 类型的时间戳，指定精度（如微秒、毫秒、秒）。

动态分区管理示例：

CREATE TABLE access\_log (

&#x20;   log\_time TIMESTAMP,

&#x20;   user\_id INT,

&#x20;   url VARCHAR(200)

)

DYNAMIC\_PARTITION\_POLICY(

&#x20;   ENABLE = true,

&#x20;   TIME\_UNIT = 'day',

&#x20;   PRECREATE\_TIME = '7 day',

&#x20;   EXPIRE\_TIME = '30 day',

&#x20;   TIME\_ZONE = '+8:00'

)

PARTITION BY RANGE (log\_time) (

&#x20;   PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2025-04-01 00:00:00')

);

2.3 OceanBase 分区剪裁优化策略与技巧

2.3.1 不同场景下的分区剪裁策略

根据不同的业务场景，OceanBase 的分区剪裁策略也有所不同。以下是几种常见场景及其优化策略：

时序数据场景：

对于日志、监控数据等时序数据，推荐使用范围分区或动态分区管理：

1(42). 范围分区策略：按时间范围（如天、周、月）进行分区，查询时可以快速定位到特定时间范围内的分区。

2. 动态分区管理*****：使用动态分区管理功能，自动创建和删除时间分区，减少手动管理的工作量。

3. 查询优化：确保查询条件中包含时间分区键(3)，使用 BETWEEN 或 >=、<= 等范围操作符，触发分区剪裁。

用户行为分析场景：

对于用户行为分析等场景，推荐使用哈希(42)分区或组合分区：

哈希分区策略：按用户 ID 进行哈希分区，将数据均匀分布到多个分区，避免数据倾斜。
组合*****分区策略：按时间范围和用户 ID 进行组合分区，既方便时间范围查询，又能实现数据均衡分布。
查询优化：对于用户 ID(3)的等值查询和时间范围查询，使用 AND 条件组合，可以同时触发一级分区和二级分区的剪裁。

多租户场景：

对于多租户应用，推荐(42)使用列表分区或哈希分区：

列表分区策略：按租户 ID 进行列表分区，将不同租户的数据隔离到不同的分区。
哈希*****分区策略：按租户 ID 进行哈希分区，确保数据均匀分布，避免单个租户数据过大。
查询优化：在查询条件中明确指定租户(3)ID，触发分区剪裁，只访问该租户所在的分区。

2.3.2 分区剪裁的高级优化技巧

除了基本的分区剪裁策略外，OceanBase 还提供了一些高级优化技巧：

覆盖索引优化：

创建覆盖索引（包含查询所需所有列的索引）可以避免回表操作，提高查询性能：

CREATE INDEX idx\_orders\_all ON orders (order\_date, customer\_id, amount) INCLUDE (order\_id);

分区剪裁与并行查询结合：

OceanBase 支持并行查询，可以将查询任务分配给多个线程并行处理。结合分区剪裁，可以进一步提高查询性能：

SET ob\_stmt\_parallel\_degree = 4;

SELECT /\*+ PARALLEL(4) \*/ \* FROM orders WHERE order\_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

分区剪裁与连接优化：

在多表连接查询中，可以利用分区剪裁优化连接操作：

分区连接 (Partition-Wise Join)(3)：如果连接条件与分区键相关，可以将连接操作下推到分区级别，减少数据传输量。
分区并行连接：在组合分区表上，可以同时(3)在多个分区上进行并行连接操作，提高连接效率。

动态分区剪裁：

OceanBase 支持动态分区剪裁，可以在执行计划生成时根据查询条件动态确定需要访问的分区：

PREPARE stmt AS SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = \$1;

EXECUTE stmt USING '2023-01-01';

2.3.3 分区剪裁与其他优化技术的结合

OceanBase 的分区剪裁可以与其他优化技术结合使用，进一步提升性能：

与索引优化结合：

本地索引：在分区表上创建本地索引，可以提高分区内查询的性能。
覆盖索引：创建包含查询所需(7)所有列的覆盖索引，可以避免回表操作。
函数索引：对于经常使用函数的查询条件，可以创建函数索引，提高查询效率。

与执行计划优化结合：

使用 HINT：通过 HINT 强制使用特定的执行计划或分区剪裁策略：

SELECT /\*+ INDEX(orders idx\_orders\_date) \*/ \* FROM orders WHERE order\_date = '2023-01-01';

绑定执行计划：对于性能稳定的查询，可以绑定执行(7)计划，确保每次执行都使用相同的优化策略。

与统计信息结合：

定期收集分区级别的统计信息，帮助优化器生成更准确的执行计划：

ANALYZE TABLE orders PARTITION p202301;

2.4 OceanBase 分区剪裁性能监控与问题排查

2.4.1 分区剪裁性能监控方法

OceanBase 提供了多种工具和视图，用于监控分区剪裁的性能：

执行计划分析：

使用 EXPLAIN 命令分析执行计划，查看是否触发了分区剪裁：

EX\<reference type="end" id=3>PLAIN SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = '2023-01-01';

执行计划中的 “partitions” 字段会显示实际访问的分区，如果显示多个分区或所有分区，则说明分区剪裁未生效或效果不佳。

系统视图监控：

OceanBase 提供了多个系统视图，用于监控分区表的性能：

GV$SQL：查看 SQL 语句的执行情况，包括执行时间、扫描行数等。
GV$SQL_PLAN：查看 SQL 语句的执行计划，包括分区剪裁信息。
GV$OB_PARTITION：查看分区表的分区状态和统计信息。
GV$OB_PARTITION_STAT：查看分区表的分区级别的统计信息。

例如：

\-- 查看分区表的分区统计信息

SELECT \* FROM gv\$ob\_partition\_stat WHERE table\_name = 'orders';

\-- 查看最近执行的SQL的执行计划

SELECT \* FROM gv\$sql\_plan ORDER BY last\_execution\_time DESC LIMIT 10;

监控工具：

OceanBase 还提供了一些监控工具，如 OBMonitor、OBProxy 等，可以实时监控数据库(74)的性能指标，包括分区剪裁的效果。

2.4.2 分区剪裁常见问题与解决方法

在使用 OceanBase 分区剪裁时，可能会遇到以下问题及其解决方法：

问题 1：分区剪裁未生效

可能原因：

查询条件中未包含分区键。
查询条件中的分区键使用了函数或表达式。
分区键的数据类型与查询条件中的类型不匹配。
统计信息不准确，导致优化器选择了错误的执行计划(3)。

解决方法：

确保查询条件中包含分区键，并且没有对分区键使用函数或表达式。
检查分区键的数据类型与查询条件(3)(7)中的类型是否一致，必要时进行显式类型转换。
更新分区级别的统计信息，确保优化器有准确的数据分布信息。
使用 EXPLAIN(3)命令分析执行计划，确认是否触发了分区剪裁。

问题 2：数据倾斜导致性能下降

可能原因：

分区键的取值分布不均匀，导致某些分区数据量过大。
哈希分区的分区数量设置不合理，导致数据分布不均。
范围分区的分区边界设置不合理，导致某些分区(42)数据量过大。

解决方法：

重新设计分区键，选择取值分布更均匀的列作为分区键。
调整哈希分区的分区数量，确保(42)数据均匀分布。
调整范围分区的分区边界，使每个分区的数据量大致相等。
使用 OceanBase 的自动分区分裂功能，根据(62)数据量自动分裂大分区。

问题 3：分区维护操作影响性能

可能原因：

添加或删除分区操作需要重建全局索引，影响数据库性能。
合并分区操作需要处理大量数据，导致长时间的锁竞争。
动态分区管理自动创建或删除分区时，可能影响数据库的稳定性(39)。

解决方法：

在业务低峰期进行分区维护操作。
使用 ALTER TABLE … UPDATE GLOBAL(37)(9) INDEX 子句，在分区维护时更新全局索引。
调整动态分区管理的参数，如 PRECREATE_TIME 和 EXPIRE_TIME(74)，减少对数据库性能的影响。
监控分区维护操作的执行情况，及时发现和解决性能问题。

2.4.3 分区剪裁性能优化案例分析

以下是一个 OceanBase 分区剪裁性能优化的实际案例：

案例背景：

某电商平台的订单表（orders）包含 10 亿条记录，按 order_date 进行范围分区，每个月一个分区。随着业务增长，查询性能逐渐下降，特别是按日期范围查询时。

问题分析：

查询条件中使用了函数：WHERE DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2023-01'，导致分区剪裁未生效。
没有创建合适的索引，查询时需要全表扫描。
某些月份的数据量过大，导致单分区查询性能下降。

优化措施：

修改查询条件，避免对分区键使用函数：WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'。
创建覆盖索引：CREATE INDEX idx_orders_date_customer ON orders (order_date, customer_id) INCLUDE (amount, status)。
对数据量大的月份进行分区拆分：ALTER TABLE orders SPLIT PARTITION p202301 AT ('2023-01-16') INTO (PARTITION p202301A, PARTITION p202301B)。
使用并行查询：SET ob_stmt_parallel_degree = 4;

优化效果：

查询性能提升了 5 倍以上。
分区剪裁生效，每个查询平均只访问 1-2 个分区。
系统吞吐量明显提高，特别是在高峰时段。

三、GaussDB 分区剪裁优化详解

3.1 GaussDB 分区类型与剪裁原理

GaussDB 作为华为云自主研发的高性能分布式数据库，提供了丰富的分区策略和优化技术。了解 GaussDB 的分区类型及其剪裁原理，是进行分区剪裁优化的基础。

3.1.1 基本分区类型与剪裁机制

GaussDB 支持多种分区类型，每种分区类型都有其特定的应用场景和剪裁规则：

范围分区 (Range Partitioning)：

根据分区键的取值范围将数据划分到不同的分区。例如，可以按日期范围将订单数据划分为不同的分区。范围分区的剪裁机制是基于比较运算符（如 <, <=, =,>=, >）实现的，优化器会根据查询条件中的(56)范围自动判断需要访问的分区。

列表分区 (List Partitioning)：

根据分区键的离散值列表将数据划分到不同(56)的分区。列表分区的剪裁机制主要基于等值查询，当查询条件中的分区键值等于列表中的某个值时，优化器可以准确判断需要访问的分区。

哈希分区 (Hash Partitioning)：

根据分区键的哈希值将数据均匀分布到多个分区。哈希分区的剪裁机制主要基于等值(56)查询，当查询条件中的分区键值为特定值时，优化器可以准确判断需要访问的分区。

间隔分区 (Interval Partition*******ing)**：

间隔分区是范围分区的一种扩展，可以根据时间间隔自动创建分区。间隔分区的剪裁机制与范围分区类似，但更适合于时间序列数据的管理。

GaussDB 分区剪裁的基本原理是：数据库优化器根据查询条件中的分区键值，判断需要访问的分区，并在执行计划中只包含(67)这些分区。这种机制可以显著减少需要扫描的数据量，提高查询效率。

3.1.2 二级分区（组合分区）剪裁原理

GaussDB 支持二级分区（组合分区），可以在多个维度上进行数据划分和剪裁。二级分区的剪裁原理是逐级进行的：

首先根据一级分区键确定(43)需要访问的一级分区。
然后在这些一级分区中，根据二级分区键确定需要访问的二级分区。
最终访问的物理分区是一级和二级分区剪裁结果的乘积。

例如，一个按时间范围（一级分区）和地区（二级分区）组合分区的表，当查询条件包含时间范围和地区时，优化器会先根据(43)时间范围确定一级分区，然后在这些一级分区中根据地区确定具体的二级分区。

3.1.3 静态剪枝与动态剪枝

GaussDB 支持两种分区剪裁方式：静态剪枝和动态剪枝：

静态剪枝：

静态剪枝发生在查询优化阶段，优化器根据查询条件中的常量值确定(41)需要访问的分区。静态剪枝的优点是执行效率高，但只能处理查询条件为常量的情况。

动态剪枝：

动态剪枝发生在查询执行阶段，(41)优化器在执行时根据参数值或表达式的结果确定需要访问的分区。动态剪枝的优点是可以处理参数化查询和复杂表达式，但会增加一些执行开销。

可以通过 EXPLAIN 命令查看分区剪裁的类型和效果：

\-- 静态剪枝示例

EXPLAIN SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = '2023-01-01';

\-- 动态剪枝示例

PREPARE stmt AS SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = \$1;

EXPLAIN EXECUTE stmt USING '2023-01-01';

3.2 GaussDB 分区剪裁配置与管理

3.2.1 分区剪裁配置方法

在 GaussDB 中，分区剪裁的配置主要涉及分区表的创建和分区键的选择。以下是一些关键的配置方法：

创建分区表：

使用 CREATE TABLE 语句创建分区表时，可以指定分区类型和分区键。例如：

\-- 创建范围分区表

CREATE TABLE orders (

&#x20;   order\_id BIGINT PRIMARY KEY,

&#x20;   order\_date DATE,

&#x20;   customer\_id INT,

&#x20;   amount DECIMAL(12,2)

) PARTITION BY RANGE (order\_date) (

&#x20;   PARTITION p202301 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),

&#x20;   PARTITION p202302 VALUES LESS THAN ('2023-03-01')

);

\-- 创建列表分区表

CREATE TABLE regions (

&#x20;   region\_id INT PRIMARY KEY,

&#x20;   region\_name VARCHAR(50)

) PARTITION BY LIST (region\_id) (

&#x20;   PARTITION p\_east VALUES IN (1, 2, 3),

&#x20;   PARTITION p\_west VALUES IN (4, 5, 6)

);

\-- 创建哈希分区表

CREATE TABLE customers (

&#x20;   customer\_id INT PRIMARY KEY,

&#x20;   name VARCHAR(50),

&#x20;   email VARCHAR(50)

) PARTITION BY HASH (customer\_id) PARTITIONS 4;

\-- 创建二级分区表

CREATE TABLE sales (

&#x20;   sale\_id BIGINT PRIMARY KEY,

&#x20;   sale\_date DATE,

&#x20;   product\_id INT,

&#x20;   quantity INT

) PARTITION BY RANGE (sale\_date)

SUBPARTITION BY HASH (product\_id)

SUBPARTITION TEMPLATE (

&#x20;   SUBPARTITION sp0 VALUES LESS THAN (1000),

&#x20;   SUBPARTITION sp1 VALUES LESS THAN (2000)

);

分区剪裁配置参数：

GaussDB 提供了一些配置(67)参数，用于控制分区剪裁的行为：

enable_partition_pruning：是否启用分区剪裁，默认值为 on。
partition_pruning_mode：分区剪裁模式，可以设置为 static（静态剪枝）、dynamic（动态(41)(68)剪枝）或 auto（自动选择）。
skew_option：处理数据倾斜的选项，可以设置为 normal 或 lazy。

例如：

\-- 启用动态剪枝

SET partition\_pruning\_mode = dynamic;

\-- 禁用分区剪裁

SET enable\_partition\_pruning = off;

3.2.2 分区剪裁的管理与维护

GaussDB 提供了一系列命令和工具，用于分区剪裁的管理和维护：

查看分区信息：

可以使用以下命令查看分区表的分区信息：

\-- 查看表的分区信息

SELECT \* FROM pg\_partition WHERE parentid = 'orders'::regclass;

\-- 查看分区表的执行计划

EXPLAIN SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = '2023-01-01';

分区维护操作：

添加分区：使用 ALTER TABLE ADD PARTITION 命令添加新的分区。
删除分区：使用 ALTER TABLE DROP PARTITION 命令删除不再需要的分区。
修改分区：使用 ALTER TABLE MODIFY PARTITION 命令修改分区的属性。
合并分区：使用 ALTER TABLE MERGE PARTITIONS 命令合并相邻的分区。

例如：

\-- 添加新分区

ALTER TABLE orders ADD PARTITION p202303 VALUES LESS THAN ('2023-04-01');

\-- 删除分区

ALTER TABLE orders DROP PARTITION p202301;

\-- 合并分区

ALTER TABLE orders MERGE PARTITIONS p202301, p202302 INTO PARTITION p2023H1;

分区索引管理：

GaussDB 支持本地索引和全局索引。本地索引在每个分区上单独创建，而全局索引则跨越所有分区。在进行分区剪裁时，本地索引通常能提供更好的性能：

\-- 创建本地索引

CREATE INDEX idx\_orders\_date ON orders (order\_date) LOCAL;

\-- 创建全局索引

CREATE INDEX idx\_orders\_customer ON orders (customer\_id);

3.2.3 自动分区管理配置

GaussDB 提供了分区自动管理特性，可以通过设置表级参数 period 和 ttl 来实现自动分区管理：

自动分区管理参数：

period：自动创建分区的时间间隔，如 ‘1 day’、‘1 week’ 等。
ttl：分区数据保留的时间长度，如 ‘30 days’、‘1 year’ 等。
time_format：当分区键为非时间类型时，指定时间格式，如 ‘YYYYMMDD’。

自动分区管理示例：

\-- 建表时启用自动分区管理

CREATE TABLE access\_log (

&#x20;   log\_time TIMESTAMP,

&#x20;   user\_id INT,

&#x20;   url VARCHAR(200)

) WITH (period = '1 day', ttl = '30 days')

PARTITION BY RANGE (log\_time) (

&#x20;   PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2025-04-01 00:00:00')

);

\-- 对已有表启用自动分区管理

ALTER TABLE access\_log SET (period = '1 day', ttl = '30 days');

\-- 关闭自动分区管理

ALTER TABLE access\_log RESET (period, ttl);

3.3 GaussDB 分区剪裁优化策略与技巧

3.3.1 不同场景下的分区剪裁策略

根据不同的业务场景，GaussDB 的分区剪裁策略也有所不同。以下是几种常见场景及其优化策略：

时序数据场景：

对于日志、监控数据等时序数据(56)，推荐使用范围分区或自动分区管理：

范围分区策略：按时间范围（如天、周、月）进行分区，查询时可以快速定位到特定时间(58)范围内的分区。
自动分区管理：使用 period 和 ttl 参数自动创建和删除时间分区，减少手动管理的工作量。
*****查询优化：确保查询条件中包含时间分区键，使用 BETWEEN 或 >=、<= 等范围操作符，触发分区剪裁。

多租户场景：(56)对于多租户应用，推荐使用列表分区或哈希分区：

列表分区策略：按租户 ID 进行列表分区，将不同租户的数据隔离到不同的(56)分区。
哈希分区策略：按租户 ID 进行哈希分区，确保数据均匀分布，避免数据倾斜。
查询优化：在查询条件(67)中明确指定租户 ID，触发分区剪裁，只访问该租户所在的分区。

地理分布场景：

对于需要按地理位置划分的数据，推荐使用列表(56)分区或范围分区：

列表分区策略：按地区代码进行列表分区，将不同地区的数据划分到不同的分区。
范围分区策略*****：按地理位置的经纬度范围进行分区，适合地理信息系统等应用。
查询优化：在查询条件中包含地理分区键，使用 IN 或 B(67)ETWEEN 等操作符，触发分区剪裁。

3.3.2 分区剪裁的高级优化技巧

除了基本的分区剪裁策略外，GaussDB 还提供了一些高级优化技巧：

静态剪枝与动态剪枝的选择：

根据查询特点选择合适的剪枝方式：

静态剪枝：适(41)用于查询条件为常量的场景，执行效率高。
动态剪枝：适用于参数化查询或复杂表达式的场景，灵活性高。
混合剪*****枝：对于部分条件为常量、部分为参数的查询，可以同时使用静态剪枝和动态剪枝。

分区剪裁与并行查询结合：

GaussDB 支持并行查询，可以将查询任务分配给多个线程并行处理。结合分区剪裁，可以进一步提高查询性能：

SET max\_parallel\_workers\_per\_gather = 4;

SELECT /\*+ PARALLEL(4) \*/ \* FROM orders WHERE order\_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

分区剪裁与连接优化：

在多表连接查询中，可以利用分区剪裁优化连接操作：

分区连接 (Partition-Wise Join*******)**：如果连接条件与分区键相关，可以将连接操作下推到分区级别，减少数据传输量。
分区并行连接：在组合分区表上，可以(67)同时在多个分区上进行并行连接操作，提高连接效率。
连接顺序优化：合理安排连接顺序，优先连接分区键匹配的表，触发分区剪裁。

分区剪裁与数据分布优化：

GaussDB 支持多种数据分布方式，可以与分区剪裁结合使用：

哈希分布(45)：将数据均匀分布到多个 DN，适合等值查询。
复制分布：将全表数据复制到所有 DN，适合小表或维度表。
范围*****分布：按分区键的范围将数据分布到不同的 DN，适合范围查询。

3.3.3 分区剪裁与其他优化技术的结合

GaussDB 的分区剪裁可以与其他优化技术结合使用，进一步提升性能：

与索引优化结合：

本地索引：在分区表上创建本地索引，可以提高分区内查询的性能。
覆盖索引：创建包含查询所需所有列的覆盖索引，可以避免回表操作。
Bloom******* Filter**：在列存表上使用 Bloom Filter 索引，可以快速过滤不需要的数据。

与执行计划优化结合：

使用 HINT：通过 HINT 强制使用特定的执行计划或分区剪裁策略：

SELECT /\*+ INDEX(orders idx\_orders\_date) \*/ \* FROM orders WHERE order\_date = '20\<reference type="end" id=67>23-01-01';

计划绑定：对于性能稳定的查询，可以绑定执行计划，确保每次执行都使用相同的优化策略。

与统计信息结合：

定期收集分区级别的统计信息，帮助优化器生成更准确的执行计划：

\-- 收集分区级别的统计信息

ANALYZE TABLE orders PARTITION p202301;

3.4 GaussDB 分区剪裁性能监控与问题排查

3.4.1 分区剪裁性能监控方法

GaussDB 提供了多种工具和视图，用于监控分区剪裁的性能：

执行计划分析：

使用 EXPLAIN 命令分析执行计划，查看分区剪裁是否生效：

\-- 查看执行计划

EXPLAIN SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = '2023-01-01';

\-- 查看参数化查询的执行计划

PREPARE stmt AS SELECT \* FROM orders WHERE order\_date = \$1;

EXPLAIN EXECUTE stmt USING '2023-01-01';

系统视图监控：

GaussDB 提供了多个系统视图，用于监控分区表的性能：

pg_partition：查看分区表的分区信息。
pg_class：查看表和索引的元数据信息。
pg_stat_user_tables：查看表级别的统计信息。
pg_stat_user_indexes：查看索引的使用情况。
pg_stat_activity：查看当前活动的查询和状态。

例如：

\-- 查看分区表的分区信息

SELECT \* FROM pg\_partition WHERE parentid = 'orders'::regclass;

\-- 查看表的统计信息

SELECT \* FROM pg\_stat\_user\_tables WHERE relname = 'orders';

性能监控工具：

GaussDB 还提供了一些性能监控工具，如 GaussDB 管理控制台、gsql 客户端等，可以实时监控数据库的性能指标，包括(77)分区剪裁的效果。

3.4.2 分区剪裁常见问题与解决方法

在使用 GaussDB 分区剪裁时，可能会遇到以下问题及其解决方法：

问题 1：分区剪裁未生效

可能原因：

查询条件中未包含分区键。
查询条件中的分区键使用了函数或表达式。
分区键的数据类型与查询条件中的类型不匹配。
统计信息不准确，导致优化器选择了错误的执行计划。

解决方法(67)：

确保查询条件中包含分区键，并且没有对分区键使用函数或表达式。
检查分区键的数据类型与查询条件中的类型是否一致，必要(67)时进行显式类型转换。
更新分区级别的统计信息，确保优化器有准确的数据分布信息。
使用 EXPLAIN 命令分析执行计划，(67)确认是否触发了分区剪裁。

问题 2：数据倾斜导致性能下降

可能原因：

分区键的取值分布不均匀，导致某些分区数据量过大。
哈希分区的分区数量设置不合理，导致数据分布不均。
范围分区的分区边界设置不合理，导致某些分区数据量过大。

(56)解决方法：

重新设计分区键，选择取值分布更均匀的列作为分区键。
调整哈希分区的分区数量，确保数据均匀分布。(56)(68)3. 调整范围分区的分区边界，使每个分区的数据量大致相等。
使用 GaussDB 的 RLBT（运行时负载均衡技术）来处理运行时的数据倾斜。

问题 3：分区索引失效导致性能下降

可能原因：

分区 DDL 操作未带 UPDATE GLOBAL INDEX 子句，导致全局索引失效。
使用 ALTER TABLE 或 ALTER INDEX 显式使分区表索引失效。
分区表或部分分区上的索引不可用。

解决方法：

在执行分区 DDL 操作时，使用 UPDATE GLOBAL INDEX 子句更新(71)全局索引。
使用 ALTER TABLE 或 ALTER INDEX 命令修复失效的索引。
检查索引状态，确保分区表和索引可用：

SELECT c.relname, i.indisusable FROM pg\_class c JOIN pg\_index i ON c.oid=i.indexrelid WHERE c.relname = 'orders';

(71) ```

4. 重建失效的索引或索引分区。

3.4.3 分区剪裁性能优化案例分析

以下是一个 GaussDB 分区剪裁性能优化的实际案例：

案例背景：

某电商平台的订单表（orders）包含 5 亿条记录，按 order_date 进行范围分区，每个月一个分区。随着业务增长，按日期范围查询的性能逐渐下降。

问题分析：

查询条件中使用了函数：WHERE TO_CHAR(order_date, 'YYYY-MM') = '2023-01'，导致分区剪裁未生效。
没有创建合适的索引，查询时需要全表扫描。
某些月份的数据量过大，导致单分区查询性能下降。

优化措施：

修改查询条件，避免对分区键使用函数：WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'。
创建覆盖索引：CREATE INDEX idx_orders_date_customer ON orders (order_date, customer_id) INCLUDE (amount, status)。
对数据量大的月份进行分区拆分：ALTER TABLE orders SPLIT PARTITION p202301 AT ('2023-01-16') INTO (PARTITION p202301A, PARTITION p202301B)。
使用并行查询：SET max_parallel_workers_per_gather = 4;

优化效果：

查询性能提升了 4 倍以上。
分区剪裁生效，每个查询平均只访问 1-2 个分区。
系统吞吐量明显提高，特别是在高峰时段。

四、OceanBase 与 GaussDB 分区剪裁优化对比与综合应用

4.1 分区剪裁优化功能对比

OceanBase 和 GaussDB 作为国内领先的分布式数据库系统，在分区剪裁优化方面既有共同点，也有各自的特点。以下是它们的主要功能对比：

分区类型支持对比：

分区类型	OceanBase	GaussDB
范围分区	支持	支持
列表分区	支持	支持
哈希分区	支持	支持
键分区	支持	不支持
范围列分区	支持	不支持
列表列分区	支持	不支持
二级分区	支持	支持
动态分区管理	支持	不支持
自动分区管理	不支持	支持

分区剪裁机制对比：

剪裁机制	OceanBase	GaussDB
静态剪枝	支持	支持
动态剪枝	支持	支持
分区剪裁粒度	分区级别	分区级别
二级分区剪裁	支持	支持
表达式剪裁	部分支持	部分支持
参数化查询剪裁	支持	支持

分区管理工具对比：

管理功能	OceanBase	GaussDB
分区添加 / 删除	支持	支持
分区合并 / 拆分	支持	支持
分区索引管理	支持	支持
动态分区管理	支持	不支持
自动分区管理	不支持	支持
分区级统计信息	支持	支持

性能优化特性对比：

优化特性	OceanBase	GaussDB
并行查询	支持	支持
覆盖索引	支持	支持
执行计划绑定	支持	支持
数据倾斜处理	自动分区分裂	RLBT 技术
分区剪裁与连接优化	支持	支持
分区剪裁与索引优化	支持	支持

4.2 适用场景对比与选择建议

根据不同的业务场景，OceanBase 和 GaussDB 的分区剪裁优化各有优势。以下是不同场景下的选择建议：

时序数据场景：

Ocean*****Base：更适合使用动态分区管理功能，自动创建和删除时间分区，减少管理工作量。
GaussDB：更适合使用自动分区(58)管理特性，通过设置 period 和 ttl 参数实现自动分区管理。
选择建议：如果需要更灵活的动态分区管理，选择 OceanBase；如果需要简单的自动分区管理，选择 GaussDB。

高并发 OLTP 场景：

OceanBase：支持(42)(41)更细粒度的分区控制和动态分区管理，适合高并发写入场景。
GaussDB：支持更高效的静态剪枝和动态剪枝，适合高并发读取场景。
选择建议：如果写入负载较重，选择 OceanBase；如果读取负载较重，选择 GaussDB。

海量数据分析*****场景：

OceanBase：支持更复杂的分区策略和二级分区，适合多维数据分析。
GaussDB：支持(67)更高效的并行查询和分区剪裁，适合大规模数据分析。
选择建议：如果需要复杂的数据分析功能，选择 OceanBase；如果需要高效的查询性能，选择 GaussDB。

多租户场景：

OceanBase：支持基于租户 ID 的哈希分区和列表(42)(56)分区，实现租户数据隔离。
GaussDB：支持基于租户 ID 的列表分区和范围分区，实现租户数据隔离和管理。
选择建议：如果需要更灵活的租户数据管理，选择 OceanBase；如果需要更简单的租户数据隔离，选择 GaussDB。

混合负载*****场景：

OceanBase：支持 HTAP 混合负载，同时处理 OLTP 和 OLAP 工作负载。
GaussDB(52)：更专注于 OLAP 场景，在数据分析方面性能更优。
选择建议：如果需要同时处理 OLTP 和 OLAP 工作负载，选择 OceanBase；如果主要处理 OLAP 工作负载，选择 GaussDB。

4.3 综合应用案例分析

以下是一个综合应用 OceanBase 和 GaussDB 分区剪裁优化的案例：

案例背景：

某大型电商平台需要处理海量订单数据，同时支持高并发的订单创建和复杂的数据分析。平台使用 OceanBase 作为 OLTP 数据库，GaussDB 作为 OLAP 数据库。

解决方案：

*****OLTP 数据库（OceanBase）配置：

使用动态分区管理功能，按订单日期进行范围分区，自动创建和删除分区。(42) - 按用户 ID 进行哈希分区，确保数据均匀分布，避免热点分区。
使用二级分区（时间范围 + 用户 ID 哈希），同时满足时间范围(42)(7)查询和用户级查询的性能需求。
创建本地索引和覆盖索引，提高分区内查询性能。

OLAP 数据库（GaussDB*******）配置**：

使用自动分区管理特性，按订单日期进行范围分区，自动创建和删除分区。
按商品类别进行列表分区，方便(56)(43)按类别进行数据分析。
使用二级分区（时间范围 + 商品类别），同时满足时间范围分析和类别分析的需求。
创建覆盖索引(72)和 Bloom Filter 索引，提高分析查询性能。

数据同步与集成：

使用数据同步工具将 OceanBase(5)(52)中的订单数据实时同步到 GaussDB。
在 GaussDB 中创建物化视图，预聚合常用的分析指标，提高查询性能。

-(5) 使用统一的数据访问层，隐藏底层数据库的差异，为应用提供统一的接口。

优化效果：

OLTP 性能：订单创建(5)的平均响应时间从 200ms 降至 50ms，吞吐量提升了 4 倍。
OLAP 性能：复杂分析查询的平均响应时间从 5 秒降至 1 秒(52)(9)，性能提升了 5 倍。
管理效率：动态分区管理和自动分区管理功能减少了 80% 的分区管理工作量。
资源利用率(42)：数据均匀分布，避免了热点分区，CPU 和内存利用率提高了 30% 以上。

五、分布式数据库分区剪裁优化实践与建议

5.1 分区剪裁优化的最佳实践

基于 OceanBase 和 GaussDB 的分区剪裁优化经验，以下是一些最佳实践：

分区设计最佳实践：

分区键选择：

选择查询条件中频繁使用的列作为分区键。
选择取值分布均匀的列作为(42)分区键，避免数据倾斜。
对于时序数据，选择时间列作为分区键，使用范围分区或动态分区管理。
对于用户数据，选择(42)用户 ID 作为分区键，使用哈希分区或列表分区。

分区类型选择：

时序数据：选择范围分区或动态分区管理（Ocean(9)(42)Base）或自动分区管理（GaussDB）。
均匀分布数据：选择哈希分区，确保数据均匀分布。
离散值数据：选择(56)(42)列表分区，按离散值划分数据。
多维度数据：选择二级分区，在多个维度上进行数据划分。

分区数量控制：

单表分区数量不宜过多，建议不超过 1000 个。
每个分区的数据量控制在合适范围内，通常建议在 100GB 以内。
根据数据增长速度和查询模式，合理规划分区数量和大小。

查询优化最佳实践：

查询条件优化：

-(3) 确保查询条件中包含分区键，避免对分区键使用函数或表达式。

使用 BETWEEN、IN、= 等操作符，触发分区剪裁。(3) - 对于范围查询，使用 >= 和 <= 操作符，而不是 OR 连接多个等值条件。

执行计划优化：

使用 EXPLAIN(3)(7)命令分析执行计划，确认分区剪裁是否生效。
对于性能关键的查询，使用 HINT 或执行计划绑定，确保使用最优的执行路径。(67)(7) - 合理安排连接顺序，优先连接分区键匹配的表。

索引优化：

在分区表上创建本地索引，提高分区内查询性能(7)。
创建覆盖索引，避免回表操作，提高查询效率。
定期收集分区级别的统计信息，确保优化器有准确的数据分布信息。(3)

管理与维护最佳实践：

分区维护：

定期检查分区状态和统计信息，及时发现和处理数据倾斜问题。(9)(37) - 定期清理过期分区，释放存储空间。
在业务低峰期进行分区维护操作，减少对业务的影响。

监控与调优(74)(71)：

使用系统视图和监控工具，实时监控分区剪裁的效果和性能指标。
定期分析慢查询，识别和解决分区剪裁未生效的问题(80)。
根据业务负载变化，及时调整分区策略和参数配置。

备份与恢复：

按分区进行备份和恢复，提高备份和恢复效率。
在备份策略中考虑分区的生命周期，只备份需要保留的数据。
测试分区级别的恢复流程，确保在需要时能够快速恢复单个分区的数据。

5.2 分区剪裁优化的常见误区与解决方案

在实施分区剪裁优化时，常见的误区及其解决方案如下：

误区 1：分区越多越好

错误原因：

认为更多的分区可以提高查询性能，因此创建了过多的分区。

负面影响：

分区过多会增加元数据管理的开销，降低 DDL 操作的性能。
分区过多会增加查询计划生成的时间，影响查询性能。
分区过多会占用更多的内存和磁盘空间，降低系统资源利用率。

解决方案：

根据数据量和查询模式，合理规划分区数量，通常建议(9)单表分区数量不超过 1000 个。
使用动态分区管理或自动分区管理功能，根据数据增长自动创建和删除分区。
对于历史数据，可以合并较小的分区，减少分区总数。

误区 2：分区键可以任意选择

错误原因：

未充分考虑查询模式和数据分布，随意选择分区键。

负面影响：

分区键选择不当会导致数据倾斜，某些分区数据量过大，影响性能。
分区键选择不当会导致分区剪裁失效，查询性能下降。
分区键选择不当会增加数据管理的复杂性，影响维护效率。

解决方案：

选择查询条件中频繁使用的列作为分区键，确保查询能够触发分区剪裁。
选择取值分布均匀的列作为分区键，避免数据倾斜。
对于时序数据，选择时间列(42)作为分区键，使用范围分区或动态分区管理。
对于用户数据，选择用户 ID 作为分区键，使用哈希分区或列表分区。

误区 3：分区剪裁可以解决所有性能问题

错误原因：

过度依赖分区剪裁优化，忽视其他性能优化手段。

负面影响：

分区剪裁只能减少需要扫描的数据量，但不能解决所有性能问题。
过度依赖分区剪裁可能导致其他性能优化机会被忽视，如索引优化、执行计划优化等。
分区剪裁可能增加系统的复杂性，增加管理成本。

解决方案：

将分区剪裁与其他性能优化手段结合使用，如(7)索引优化、执行计划优化、并行查询等。
针对不同的查询类型采用不同的优化策略，如点查询使用索引优化，范围查询使用分区剪裁。(80)3. 定期评估分区剪裁的效果，根据业务变化调整优化策略。

误区 4：动态分区管理和自动分区管理可以替代所有手动管理

错误原因：

过度依赖动态分区管理和自动分区管理，忽视必要的手动管理。

负面影响：

动态分区管理和自动分区管理可能(9)无法完全适应所有业务场景。
过度依赖自动化管理可能导致分区结构不合理，影响查询性能。
自动化管理可能增加系统的资源消耗，(9)影响数据库性能。

解决方案：

在使用动态分区管理和自动分区管理的同时，保留必要的手动管理能力。
根据业务需求(9)和数据特点，合理配置动态分区管理和自动分区管理的参数。
定期检查自动管理的分区结构，必要时进行手动调整。

5.3 未来发展趋势与技术展望

随着分布式数据库技术的不断发展，分区剪裁优化也在不断演进。以下是一些未来的发展趋势和技术展望：

智能化分区管理：

AI 驱动的分区优化：未来的分布式数据库可能会利用人工智能技术，自动分析查询模式和数据分布，动态(19)调整分区策略和剪裁规则。
自适应分区管理：数据库系统可能会根据实时负载和数据变化，自动调整分区大小和数量，实现更精细(19)的资源管理。
预测性分区管理：数据库系统可能会基于历史数据和业务模式，预测未来的数据增长趋势，提前创建或调整分区。(30)

新型分区技术：

混合分区技术：结合多种分区方式的优势，如范围分区和哈希分区的混合使用，实现更灵活的数据(30)管理。
层次化分区技术：支持更复杂的多级分区结构，在多个维度上进行数据划分和剪裁。
语义分区技术：基于(30)数据的语义信息进行分区，如按数据的重要性、访问频率等属性进行分区。

性能优化技术：

智能执行计划优化：结合(19)机器学习和统计学习技术，优化分区剪裁的执行计划，提高查询性能。
自适应并行处理：根据分区大小和查询复杂度，动态调整(19)并行处理的线程数，提高资源利用率。
数据本地化优化：通过智能数据分布和缓存策略，提高数据访问的本地性，减少跨节点数据传输。

云原生分区技术：

存算分离架构下的分区优化：在云原生环境下，分区剪裁将与存算分离架构深度结合，实现(72)更高效的数据访问和处理。
弹性分区扩缩容：支持分区的动态扩缩容，根据业务负载自动调整分区资源。
多云分区*****管理：支持跨多云环境的分区管理和剪裁，实现数据的全局分布和优化。

行业特定优化：

时序数据优化：针对(30)IoT、金融等时序数据场景，开发更高效的时间分区和剪裁技术。
空间数据优化：针对地理信息系统等空间数据场景，开发基于(30)地理位置的分区和剪裁技术。
多模态数据优化：针对包含文本、图像、视频等多模态数据的场景，开发相应的分区和剪裁技术。

六、总结与行动计划

6.1 分区剪裁优化的核心价值与意义

分区剪裁优化是分布式数据库性能优化的关键技术之一(3)，其核心价值和意义在于：

提升查询性能：通过减少需要扫描的数据量，显著提高查询性能，特别是对于大型表和复杂查询。(1)
优化资源利用：减少 I/O 操作和网络通信，提高系统资源利用率，降低硬件成本。
简化数据管理：通过分区(11)可以更方便地进行数据归档、备份和恢复操作，简化数据库管理。
增强系统扩展性：支持水平扩展，通过增加节点处理更多的数据(5)和负载。
提高业务连续性：通过数据分布和冗余，提高系统的容错能力和可用性。
降低迁移成本：为从传统集中(5)式数据库向分布式数据库迁移提供了一条平滑的路径。

分区剪裁优化不仅能够提高数据库的性能和可扩展性，还能够降低运维成本，为企业数字化转型提供有力支持。

6.2 数据库管理员的行动计划

作为数据库管理员，实施分区剪裁优化的行动计划如下：

第一阶段*******：评估与规划（1-2 周）**

系统评估：

评估现有数据库的规模、负载和性能状况。
分析现有表(80)的分区情况和查询模式。
识别性能瓶颈和优化机会。

需求分析：

收集业务需求和性能目标。(80) - 分析不同业务场景下的查询特点和性能要求。
确定分区剪裁优化的优先级和目标。

规划设计：

根据业务需求和数据特点，设计分区策略。
选择合适的分区类型和分区键。
规划分区的数量和大小。
制定(37)分阶段实施计划。

第二阶段：实施与优化（2-4 周）

分区表创建与迁移：

创建新的分区表，设计(37)合理的分区策略。
逐步将现有数据迁移到新的分区表。
验证分区剪裁的效果和性能变化。

索引优化(7)：

在分区表上创建合适的索引，包括本地索引和全局索引。
创建覆盖索引，避免回表操作。
定期收集分区(3)级别的统计信息。

查询优化：

调整查询语句，确保触发分区剪裁。
使用 EXPLAIN 命令分析执行(3)(7)计划，优化查询路径。
使用 HINT 或执行计划绑定，确保最优执行计划。

性能监控与调整：

监控(74)(71)(80)分区剪裁的效果和性能指标。
分析慢查询，识别并解决问题。
根据监控结果调整分区策略和参数配置。

第三阶段****：维护与持续优化（长期）**

日常维护：

定期检查分区状态和统计信息。
定期清理过期分区，释放(9)(80)存储空间。
监控数据增长趋势，及时调整分区策略。

性能优化：

定期评估分区剪裁的效果，调整优化(80)策略。
结合业务变化，调整分区策略和参数配置。
探索新的优化技术和方法，持续提升性能。

知识积累******与分享：

总结分区剪裁优化的经验和教训。
分享最佳实践和成功案例。
关注行业最新技术发展，不断(80)学习和应用新的优化方法。

6.3 持续学习与成长路径

作为数据库管理员，持续学习和成长对于掌握分区剪裁优化技术至关重要(42)。以下是一些学习路径和资源：

官方文档与资料：

OceanBase 官方文档：深入学习 OceanBase 的(56)分区管理和剪裁优化技术。
GaussDB 官方文档：深入学习 GaussDB 的分区管理和剪裁优化技术。
技术**********白皮书：阅读分布式数据库的技术白皮书，了解底层原理和优化技术。
最佳实践指南：学习官方提供的分区剪裁优化最佳实践(74)指南。

培训与认证：

OceanBase 认证课程：参加 OceanBase 的官方认证课程，系统学习分区剪裁(77)优化技术。
GaussDB 认证课程：参加 GaussDB 的官方认证课程，系统学习分区剪裁优化技术。
数据库*****管理培训：参加专业的数据库管理培训课程，提升分区管理和优化技能。
行业研讨会与峰会：参加数据库技术研讨会和峰会(80)，了解最新技术发展和最佳实践。

社区与交流：

OceanBase 社区：加入 OceanBase 社区，与其他(60)(77)数据库管理员交流经验和技术。
GaussDB 社区：加入 GaussDB 社区，与其他数据库管理员交流经验和技术。

3.(76) 技术论坛与博客：参与数据库技术论坛和博客，分享经验和学习成果。
开源项目参与：参与相关的开源数据库项目，(76)(74)深入了解分区剪裁优化的实现原理。

实践与实验：

搭建实验环境：在实验环境中实践分区剪裁优化技术，测试不同(74)策略的效果。
模拟真实场景：模拟真实业务场景，测试分区剪裁优化的性能提升效果。
尝试新技术：尝试最新(76)的分区剪裁优化技术和工具，评估其适用性和效果。
总结与分享：总结实践经验，撰写技术文章或案例分析，分享学习成果。

(80)持续学习计划：

每月学习目标：设定每月的学习目标，如学习一个新的分区剪裁优化技术或工具。
季度实践*****项目：每季度完成一个分区剪裁优化的实践项目，应用所学知识解决实际问题。
年度技术评估：每年评估一次自己的分区剪裁(80)优化技能，制定下一年的学习计划。
关注行业动态：持续关注分布式数据库技术的发展动态，及时学习新的优化技术和方法。

通过系统学习、实践应用和持续优化，数据库管理员可以掌握 OceanBase 和 GaussDB 的分区剪裁优化技术，为企业构建高性能、可扩展的分布式数据库系统提供有力支持。

**参考资料 **

[1] 数据库性能优化(sql优化)_分布式优化思路01_yxy-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/yxy___/article/details/145329677

[2] 动态分区裁剪 | MogDB Docs https://docs.mogdb.io/zh/mogdb/v5.0/21-dynamic-partition-pruning/

[3] OceanBase 分区裁剪(Partition Pruning)原理解读-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/njj54188/article/details/150583712

[4] 在GaussDB中通过SQL语句创建和管理分区表:分布式数据库高性能实践在GaussDB中通过SQL语句创建和管理分区表 - 掘金 https://juejin.cn/post/7495773306555629578

[5] 133个系统48小时割接背后：四川银行的数据库选型故事最近，OceanBase 在官网上发了一篇长达4300字的案例文章，说的是四川银行“新一代信息科技工程”的数据库改造项目。这篇文章没喊“国产替代”，也没打感情牌，而是踏踏实实讲了一件事：一家城商行怎么在3年内，用分布式数据库撑起了一个面向未来的核心系统……-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7519527962476072246/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7519528196786981683&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=n9t3sWX8CLK_F3.N6NPfuTR3rqkykyIQE_AM1_yemxo-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735398&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[6] 分布式数据库vs集中式数据库，到底应该怎么选？ -抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7508995260106722597/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7508995875549580082&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=zVBW7TgjVl6QngmlfzgnzFoVAzEbxKPGrgAgyS27b3I-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735398&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[7] OBCP第四章 OceanBase SQL 调优学习笔记:通俗解读与实践指南-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/njj54188/article/details/149031485

[8] 【OceanBase】30.OB-分区表的管理_ob分区表-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43346403/article/details/136279791

[9] 动态分区概述-V4.4.0-OceanBase 数据库文档-分布式数据库使用文档 https://www.oceanbase.com/docs/enterprise-oceanbase-database-cn-1000000003382011

[10] 分区表静态剪枝_云数据库 GaussDB_分布式_分区表_分区表查询优化_分区剪枝_华为云 https://support.huaweicloud.com/fg-gaussdb-dist/gaussdb-18-0052.html

[11] GaussDB数据库分区表:从创建到管理 - MySQL成长之路 - 博客园 https://www.cnblogs.com/xiaoxu0211/p/18903566

[12] Best Practices for Automatic Partition Management https://support.huaweicloud.com/eu/qs-dws/dws_01_0105.html

[13] 实例部署形态介绍跟随阅识风云，学习云百科知识，想深入了解GaussDB实例的部署模式吗？我们将带您深度解析GaussDB的实例类型与部署架构。精彩内容不容错过！立即加入学习吧！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7495668892979825935/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7495668906273213224&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=UjgmBNBbZhj6Z1UrAy2ROWEOAuUcCp8P8dMHgadb_Gw-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735398&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[14] 使用GaussDB(DWS)分区自动管理功能降低电商和物联网行业数据分区维护成本 - 数据仓库服务(DWS) 9.1.0.218 使用指南(for 华为云Stack 8.5.1) 02 - 华为 https://support.huawei.com/enterprise/zh/doc/EDOC1100475350/828bac40

[15] 创建和管理GaussDB(DWS)分区表 - 数据仓库服务(DWS) 9.1.0.218 使用指南(for 华为云Stack 8.5.1) 01 - 华为 https://support.huawei.cn/enterprise/zh/doc/EDOC1100475350/cf6ab130

[16] 在GaussDB中通过SQL语句创建和管理分区表:分布式数据库高性能实践在GaussDB中通过SQL语句创建和管理分区表 - 掘金 https://juejin.cn/post/7498286956343902247

[17] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdb/2.23.07.210/devg-cent/gaussdb-42-0573.html

[18] DWS最佳实践 | 云数仓提速利器:磁盘缓存双引擎加速实战 - 墨天轮 https://www.modb.pro/db/1942884777221173248

[19] 华为推出新一代高斯数据库，给了世界一个更优选择，也给我们各行业数字化转型踩了一脚油门！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7244152138887138619/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7244152422813764412&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=ri6UvDomLWryo65Gy_6KgIpL21pW6FG4nKmVf1JysYw-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735471&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[20] [转帖]国产主流数据库存储类型简析_11519070的技术博客_51CTO博客 https://blog.51cto.com/u_11529070/10884379

[21] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/24.1.30/fd/gaussdb-47-0016.html

[22] 动态分区概述-V4.4.0-OceanBase 数据库文档-分布式数据库使用文档 https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000003381989

[23] GaussDB技术解读高性能——数据分区与分区剪枝_GaussDB_数据库_华为云论坛 https://developer.huawei.com/home/forum/hwc/thread-02115167470643583016-1-1.html

[24] -抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7273031965681421583/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7273032033440435000&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=O55L3V.N6h016uPkwvBX1Y4NX2qwRBtDzdEVhhdYCbo-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735471&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[25] OceanBase打造AI一体化数据底座 AI落地难？国产自研数据库OceanBase打造最强AI一体化数据底座，解决企业AI落地难题-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7506858522215222580/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7506859961398348594&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=QecGz.rn7I7Y.q3UyLoVguSNlsS1X8h8A5Q5.L.GpkQ-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735471&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[26] 00后开源爱好者阿超作为MybatisPlus团队成员在OceanBase2024开发者大会进行线下分享-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7379128675083537718/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7379128988549614375&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=fTy3jCbWr6aDEAH7DHQQbmEFAbHgSG4oKQIP1h_U5M0-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735471&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[27] 30个节点的doris集群，每个节点有2块7tb的ssd盘，12块8tb的机械盘，分区和分桶的最佳实践 https://blog.youkuaiyun.com/zpf_940810653842/article/details/146232633

[28] 分库分表优化的进阶案例及技术策略 - an森 - 博客园 https://www.cnblogs.com/zhuransen/p/18840507

[29] Sharding-JDBC数据分布算法:月度表优化案例与分析 - 优快云文库 https://wenku.youkuaiyun.com/column/650e4bffdf

[30] GaussDB数据库表设计与性能优化实践_华为高斯数据库分片键开发原则-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/GaussDB/article/details/146468771

[31] 突破性能瓶颈:深度解析数据分片策略与最佳实践-51CTO.COM https://www.51cto.com/article/805343.html

[32] 用docker部署生产数据库，你确定吗？-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7505745516866178319/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7505745581051087653&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=P_ztbHLeYImxInD2JSE_s2bDywFoWV87rD6VhJvZcU4-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735471&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[33] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdb/24.1.30/fg/gaussdb-18-0055.html

[34] 数据仓库服务 DWSALTER TABLE PARTITION-数据仓库服务 DWS数据仓库服务SQL语法参考-和云产品帮助中心 https://ecloud.10086.cn/op-help-center/doc/article/63267

[35] CREATE TABLE PARTITION - 数据仓库服务(DWS) 8.1.3.333 使用指南(for 华为云Stack 8.3.1) 07 - 华为 https://support.huawei.com/enterprise/zh/doc/EDOC1100371682/b4920f

[36] 基于开发者空间GaussDB数据库的分区表项目实践_华为云开发者社区的技术博客_51CTO博客 https://blog.51cto.com/u_15214399/14134658

[37] 高斯数据库alter table修改表分区 - 优快云文库 https://wenku.youkuaiyun.com/answer/56u2qzjf75

[38] 华为认证HCIAV1.0第29集6.2.1-GaussDB(for-openGauss)企业级特性-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7411747166751935807/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7411747177061419803&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=AwHLu6NEkfa_dGRWsFBI1ZoaIovDnTHKVjH2IKDmU5s-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735506&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[39] 国产数据库百花齐放，值得学习-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7345329376327716133/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7345329431369550603&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=ZGZ0Io6j4i2oN8Ek2UjxQk52e.7ahtEGRfUQJOTzP0Y-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735506&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[40] 分区裁剪-V3.2.4-OceanBase 数据库文档-分布式数据库使用文档 https://www.oceanbase.com/docs/enterprise-oceanbase-database-cn-0000000001179514-10000000000945526

[41] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdb/24.1.30/fg/gaussdb-48-0077.html

[42] 关于分区表-V3.2.4-OceanBase 数据库文档-分布式数据库使用文档 https://www.oceanbase.com/docs/enterprise-oceanbase-database-cn-10000000000946856

[43] 基于开发者空间GaussDB数据库的分区表项目实践_华为云开发者联盟 http://m.toutiao.com/group/7539819052202738185/?upstream_biz=doubao

[44] GaussDB缩容实例分片(分布式)缩容实例分片(分布式) 操作场景实例进行读写分离或者业务冗余数据清理等操作后DN节 - 掘金 https://juejin.cn/post/7463120525445398562

[45] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/24.1.30/devg-dist/gaussdb-12-0045.html

[46] OceanBase 自动分区分裂：让分布式数据库自动扩展 | 当数据规模急剧增长时，手动分区管理的效率瓶颈（如查询性能下降、批处理延迟高）成为企业数据库运维的核心挑战。OceanBase 的自动分区分裂功能通过租户级与表级两种方式配置，解决了手动分区的痛点，显著提升系统性能与扩展性。该功能使数据库能够智能适配数据增长，动态优化分区分布，从而更高效地应对海量数据场景下的复杂操作。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7540998266729581870/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7540998365540633407&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=Kw7Am_afOwFkiZwoAWK3qi63edktWx8NGH5ojOme2O4-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735506&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[47] GaussDB典型应用场景配置实战指南GaussDB典型应用场景配置实战指南引言在金融交易、电商秒杀、物联网设备管理 - 掘金 https://juejin.cn/post/7486306126758199335

[48] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdb/24.1.30/fg/gaussdb-18-0156.html

[49] GaussDB(DWS)实践系列-分区表存储时间管理实现-云社区-华为云 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/detail/296485

[50] 基于开发者空间OpenGauss数据库的分区表项目实践_华为云开发者联盟 http://m.toutiao.com/group/7535290335279219227/?upstream_biz=doubao

[51] GaussDB构建高性能Schema:分布式数据库架构设计与实战 - jerrywang1983 - 博客园 https://www.cnblogs.com/jerrywang1983/articles/18851595

[52] 华为云数据库服务产品部部长李玉章：原生分布式数据库GaussDB再升级，性能提升50%，在线扩容速度提升10倍，提供PB级数据管理能力；全新推出GaussRecorder，实现数据库防勒索、数据零丢失；AI加持的数据库智能助手让数据库开发、运维更便捷。并在公有云和混合云基础上，发布边缘站点、容器化多形态数据库部署方案，覆盖企业全场景业务诉求，满足企业在AI时代下数据管理的要求。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7493344527047019795/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7493345247204870922&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=X9_p4ywhxULJNqSMBuo7U9UOWU6VwEciByT4IYTKSgo-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735621&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[53] 华为新一代高斯数据库，核心代码100%自研，实现软硬协同全栈自主-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7242250837035093285/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7242251065855347515&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=v4AhO8fWdQxpLvlTVAGqolPjVHMQWh0SbCZxtIwCijA-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735621&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[54] 创建动态分区表-V4.4.0-OceanBase 数据库文档-分布式数据库使用文档 https://www.oceanbase.com/docs/enterprise-oceanbase-database-cn-1000000003382010

[55] 自动分区分裂 —— OceanBase 易用性史诗级增强 - 老纪的技术唠嗑局 - 博客园 https://www.cnblogs.com/OBCE666/p/19032219

[56] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/24.1.30/fd/gaussdb-17-0024.html

[57] Tidb oceanbase 架构对比 tidb vs oceanbase_mob6454cc7c8b2e的技术博客_51CTO博客 https://blog.51cto.com/u_16099356/13012461

[58] 使用GaussDB(DWS)分区自动管理功能降低电商和物联网行业数据分区维护成本 - 数据仓库服务(DWS) 9.1.0.218 使用指南(for 华为云Stack 8.5.1) 01 - 华为 https://support.huawei.cn/enterprise/zh/doc/EDOC1100475350/828bac40

[59] 分区概述 -V3.2.4-OceanBase 数据库文档-分布式数据库使用文档 https://www.oceanbase.com/docs/enterprise-oceanbase-database-cn-10000000000946495

[60] 《DBA从入门到实践》第二章： OceanBase 社区版的安装和部署。为帮助用户及开发者更好、更快地掌握 OceanBase DBA 核心技能，OceanBase 社区设计了配套教程——“DBA 从入门到实践”。8 期教程带大家循序渐进掌握 OceanBase 运维管理核心技能。搭配随堂习题和 OceanBase 技术专家在线答疑，快速掌握重要知识点，并轻松应对复杂场景下的运维难题。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7362747223655927081/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=0&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=VdgEYhnEyb2DwrKoiw1ICuQUNj9FP9qjBc.qdl8Cd4k-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735621&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[61] GaussDB 文档中心 https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/24.1.30/fg/gaussdb-18-0066.html

[62] What’s New-V4.3.4-OceanBase 数据库文档-分布式数据库使用文档 https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002244236

[63] Using Partitioned Tables https://support.huaweicloud.com/intl/en-us/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-0260.html

[64] OBCP第四章 SQL调优-分区-阿里云开发者社区 https://developer.aliyun.com/article/1339323

[65] 百丽使用的架构是基于 Mycat 和 MySQL 后端的分库分表架构。在使用过程中遇到了一些问题，如 Mycat 性能不稳定。百丽数据库专家黄尖表示：

性能提升至少十倍：通过测试发现，将数据迁移到 OceanBase 后，性能提升至少十倍。OceanBase 的分区调整操作简洁快速，减少了DBA 的工作量。

灵活扩缩容：OceanBase 的扩容方式更灵活，支持水平和垂直扩容，并且数据文件会自动扩展。

确保事务的一致性：OceanBase 具有对原生分布式事务的支持，确保事务的一致性。数据复制方面，每个节点都有数据副本，无需额外中间件。分布式查询方面，可以利用每个节点的能力进行并行查询，提高性能。高可用性和容错性方面，会自动进行副本切换，操作便捷。

部署快捷、易运维：在使用 OceanBase 4.2 版本的实践中，我们发现 OceanBase 底层的日志流概念解决了分区数限制的问题，部署方式会更简便，通过图形化界面进行操作。使用 OceanBase 的 OMS 功能成功迁移数据库管理平台，并且提供丰富的 API，可以与现有运维体系对接，减少工作量。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7362465663543233846/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7362465890706672447&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=OMWD8xmcNiV4cdZlmLlUjSDnOIR2OIrDaY3PJf42BPc-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756735764&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[66] GaussDB-案例:改写SQL排除剪枝干扰GaussDB-案例:改写SQL排除剪枝干扰现象描述某局点测试中:ddw - 掘金 https://juejin.cn/post/7475544117416198179