資料表分割

資料庫設計

Lis Sulmont

Curriculum Manager

為何要分割？

資料表會成長（數百 GB／TB）

問題：查詢與更新會變慢

原因：例如索引放不進記憶體

解法：把表拆成較小部分（= 分割）

依日期歸檔的檔案影像

資料建模複習

1. 概念資料模型

2. 邏輯資料模型

對分割而言，邏輯模型相同

3. 物理資料模型

分割屬於物理資料模型的一部分

垂直分割

就算已完全正規化也可拆分資料表

垂直分割：範例

垂直分割範例

例如把 long_description 存在較慢的媒體上

水平分割

水平分割：範例

水平分割：範例資料表

水平分割：範例

CREATE TABLE sales (
    ...
    timestamp DATE NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (timestamp);


CREATE TABLE sales_2019_q1 PARTITION OF sales
    FOR VALUES FROM ('2019-01-01') TO ('2019-03-31');
...
CREATE TABLE sales_2019_q4 PARTITION OF sales
    FOR VALUES FROM ('2019-10-01') TO ('2020-01-31');

CREATE INDEX ON sales ('timestamp');

水平分割的優缺點

優點

高使用頻率分割的索引可放入記憶體
可放到指定媒體：慢速或高速
可用於 OLAP 與 OLTP

缺點

對既有資料表做分割可能很麻煩
有些約束無法設定

與 sharding 的關係

一起來練習吧！

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