达梦数据库创建范围间隔分区

本文介绍了达梦数据库中创建范围间隔分区的概念,强调了间隔分区表的限制,如只支持一级范围分区,分区列必须为日期或数值类型,并通过年、月、日间隔分区的创建语法举例进行详细说明。

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一、间隔分区介绍

在创建范围分区表时,可通过 "INTERVAL <间隔表达式>" 子句将该范围分区表指定为间隔分区表。

当对间隔分区表中的数据进行插入或更新操作时,若新的数据无法匹配现有的分区子表,则系统将自动以用户指定的现有分区的末尾临界值为起始值,以<间隔表达式>
指定的值为间隔值创建一个可以匹配新数据的间隔分区。

用户可通过查看系统表SYSHPARTTABLEINFO 来获取新建分区的分区表 ID 以及分区名等信息。该功能可方便数据库管理员对分区表的管理。

 二、间隔分区表的限制说明

1) 仅支持一级范围分区创建间隔分区;
2) 只能有一个分区列,且分区列类型为日期或数值;
3) 对间隔分区进行 SPLIT,只能在间隔范围内进行操作;
4) 被 SPLIT/MERGE 的分区,其左侧分区不再进行自动创建;
5) 不相邻的间隔的分区,不能 MERGE;
6) 表定义不能包含 MAXVALUE 分区;
7) 不允许新增分区;
8) 不能删除起始间隔分区;
9) 间隔分区表定义语句显示到起始间隔分区为止;
10) 自动生成的间隔分区,均不包含边界值;
11) 间 隔 表 达 式 只 能 为 常 量 或 日 期 间 隔 函 数 。 日 期 间 隔 函 数 为 :
NUMTOYMINTERVAL、NUMTODSINTERVAL;数值常量可以为整型、DEC 类
型;

三、年月日间隔分区创建语法举例:

----按年创建间隔分区
CREATE TABLE "TEST_PART_YEAR"
(
"NAME" CHAR(15),
"TIME" DATETIME(6))
PARTITION BY RANGE("TIME")
INTERVAL( NUMTOYMINTERVAL(1,'YEAR'))
(
PARTITION  "P1"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-04-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ,
PARTITION  "P2"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-07-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ,
PARTITION  "P3"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-10-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR)
) STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ;

----按月创建间隔分区
CREATE TABLE "TEST_PART_MON"
(
"NAME" CHAR(15),
"TIME" DATETIME(6))
PARTITION BY RANGE("TIME")
INTERVAL( NUMTOYMINTERVAL(1,'YEAR'))
(
PARTITION  "P1"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-04-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ,
PARTITION  "P2"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-07-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ,
PARTITION  "P3"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-10-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR)
) STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ;

----按天创建间隔分区
CREATE TABLE "TEST_PART_DAY"
(
"NAME" CHAR(15),
"TIME" DATETIME(6))
PARTITION BY RANGE("TIME")
INTERVAL(NUMTODSINTERVAL(1, 'DAY'))
(
PARTITION  "P1"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-04-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ,
PARTITION  "P2"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-07-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ,
PARTITION  "P3"  VALUES LESS THAN(DATETIME'2010-10-01 00:00:00') STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR)
) STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ;

### 达梦数据库创建分区的方法 #### 范围分区 (Range Partition) 范围分区是一种常见的分区方式,适用于基于时间戳或其他有序数据列的数据分布。以下是创建范围分区表的一个示例: ```sql CREATE TABLE range_partition_table ( id NUMBER PRIMARY KEY, create_time DATE NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (create_time) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD'))[^1], PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2024-01-01', 'YYYY-MM-DD')), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ); ``` 在此示例中,`range_partition_table` 表按照 `create_time` 列进行了范围分区定义。前两个分区分别对应不同的日期区间,最后一个分区使用了 `MAXVALUE` 来捕获超出指定范围的所有记录。 #### 自动范围分区 (Interval Range Partition) 对于动态增长的时间序列数据,可以利用自动范围分区功能来简化管理过程。下面是一个按年度自动生成分区的例子: ```sql CREATE TABLE interval_range_partition_table ( id NUMBER PRIMARY KEY, create_time DATE NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (create_time) INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1, 'YEAR'))[^2] -- 定义每年一个新分区 ( PARTITION p_start VALUES LESS THAN (TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD')) ); ``` 此语句设置了初始分区截止到 2023 年初,并通过 `INTERVAL` 子句配置后续每一年新增加一个分区。 #### 复合分区 (Composite Partitioning) 复合分区允许在一个维度上应用一种类型的分区,在另一个维度上再叠加另一种类型。例如先做范围划分然后再列表细分: ```sql CREATE TABLE composite_partition_table ( region VARCHAR2(50), sale_date DATE, amount NUMBER ) PARTITION BY RANGE(sale_date) SUBPARTITION BY LIST(region)( PARTITION sales_q1_2023 VALUES LESS THAN(TO_DATE('2023-04-01','YYYY-MM-DD')) ( SUBPARTITION north_east VALUES ('Northeast'), SUBPARTITION south_west VALUES ('Southwest') ), PARTITION sales_q2_2023 VALUES LESS THAN(TO_DATE('2023-07-01','YYYY-MM-DD')) ( SUBPARTITION north_east VALUES ('Northeast'), SUBPARTITION south_west VALUES ('Southwest') ) ); ``` 上述脚本展示了如何构建季度销售数据的组合结构——外部依据交易发生月份进行分组;内部则根据不同地理区域进一步拆解存储单元。 #### 查询执行计划中的分区裁剪效果验证 为了确认所设计的查询能够有效利用分区特性减少扫描量级,可以通过查看 EXPLAIN PLAN 的输出来进行分析: ```sql EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM range_partition_table WHERE create_time >= TO_DATE('2023-06-01', 'YYYY-MM-DD') AND create_time < TO_DATE('2023-09-01', 'YYYY-MM-DD'); SELECT * FROM table(dbms_xplan.display()); ``` 以上命令会展示针对特定时间段访问操作的实际路径规划详情,帮助开发者评估性能优化成果.
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