- 表分区技术
表分区技术(Table-Partitioning)通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元(分区),能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围,能够让用户通过分区键(Partition Key)快速的定位到数据所在的分区,从而避免在数据库中对大表的全量扫描,能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看,表分区技术主要有以下三个方面能力:
- 提升大容量数据场景查询效率:由于表内数据按照分区键进行逻辑分区,查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。
- 降低运维与查询的并发操作影响:降低DML语句、DDL语句并发场景的相互影响,在对一些大数据量以时间维度进行分区的场景下会明显受益。例如,新数据分区进行入库、实时点查操作,老数据分区进行数据清洗、分区合并等运维性质操作。
- 提供大容量场景下灵活的数据运维管理方式:由于分区表从物理上对不同分区的数据做了表文件层面的隔离,每个分区可以具有单独的物理属性,如启用或禁用压缩、物理存储设置和表空间。同时它支持数据管理操作,如数据加载、索引创建和重建,以及分区级别的备份和恢复,而不是对整个表进行操作,从而减少了操作时间。
- 数据分区运维管理
分区表技术为数据生命周期管理(DLM)提供了灵活性的支持,数据生命周期管理是一组用于在数据的整个使用寿命中管理数据的过程和策略。其中一个重要组成部分是确定在数据生命周期的任何时间点存储数据的最合适和最经济高效的介质:日常操作中使用的较新数据存储在最快、可用性最高的存储层上,而不经常访问的较旧数据可能存储在成本较低、效率较低的存储层。较旧的数据也可能更新的频率较低,因此将数据压缩并存储为只读是有意义的。
分区表为实施DLM解决方案提供了理想的环境,通过不同分区使用不同表空间,最大限度在确保易用性的同时,实现了有效的数据生命周期的成本优化。这部分的设置由数据库运维人员在服务端设置操作完成,实际用户并不感知这一层面的优化设置,对用户而言逻辑上仍然是对同一张表的查询操作。此外不同分区可以分别实施备份、恢复、索引重建等运维性质的操作,能够对单个数据集不同子类进行分治操作,满足用户业务场景的差异化需求。
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