表分区实践最佳案例.pdf
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随着数字化建设的持续深入，企业的业务规模迎来了高速发展，其数据规模也呈现爆炸式增长，如果继
续使用传统解决方案，将所有数据存储在一个表中，对数据的查询和维护效率将是一个巨大的挑战，在
这个背景下，表分区技术应运而生。
分区的其核心思想是将数据按照某个特定的标准分成多个物理块，每个物理块即为一个分区，从而使数
据的存储和管理更加高效，可帮助我们我们实现稳定的存储增长、高性能和易维护。
优势
提升查询性能： 通过将数据分成多个分区，查询只需要访问特定分区的数据，避免扫描全表，减少
磁盘I/O，从而加速查询操作，降低响应时间。
提升运维便利： 分区使得数据维护操作更加精确，例如我们按年分区，要删除指定年份的数据，无
需使用性能开销极大的 DELETE FROM … WHERE year=2001，而是直接使用 DROP TABLE
table_partition_2001来快速删除分区数据（几乎无开销）。
提升可用性和扩展性：表分区允许根据业务需求进行定制，例如按时间、业务部门等进行分区，单
个分区出现故障，其他分区数据仍可用，且修复成本更低；同时避免单表的无限增长而导致性能下
降，为系统的可扩展性提供了更好的基础。
何时分区
在决定是否对表进行分区时，需要综合考虑以下几个因素，以确保分区对系统性能和数据管理带来实际
的好处：
查询模式相对固定：例如经常按业务部门查询，可将其作为分区键以最大限度地减少查询所需扫描
的数据规模，例如对超大数据量的表（如 500 GB 以上，非绝对标准）收益较为明显，可明显地降
低查询耗时，提升查询效率。
数据按时间有序：例如日志数据，使用时间作为分区键可以使查询按时间范围过滤更加高效，同时
方便对访问量极低的旧数据进行管理和归档。
设计表分区策略
设计适当的表分区策略是确保分区表性能最大化的关键一步，以下是一些步骤和考虑因素，可帮助您制
定有效的分区策略：
分析查询需求：分析查询需求，重点关注经常被查询的数据的过滤条件，以选择适当的分区键，使
得满足这些过滤条件的数据能够集中在同一分区中，从而优化查询性能。
确认数据类型：推荐使用 STRING 或时间类型的列作为分区键，通常可以帮助在数据均衡和分区数
量上取得较好的平衡。
权衡分区规模：常规情况下，单个分区的数据量控制在 500GB 内，如果集群的 CPU 核数较多，可
适当提升，此外，我们还需要关注数据的增长趋势，例如数据按时间增长，时间则是一个优秀的分
区键，查询按时间范围过滤时会更高效。
选择分区策略：ArgoDB 支持范围分区和单值分区：
分
区
类
型
说明
范
围
分
区
按照分区键的值范围来划分分区，执行分区时可基于列值分布均衡度和查询需求来自由划
分范围，可避免分区间的数据规模差距过大，提升查询效率。
单
值
分
区
将拥有相同分区键值的记录划分在同一分区中，适用于列基数较少（例如城市名）且分布
较为均衡的场景。
最佳实践
创建分区表
本案例中，我们以 TPC-DS 样例数据集为例，演示在搭建销售数据分析的数据仓库过程中，遇到的数据
分区需求和具体流程。目前，我们的事实表 store_sales 的规模已经增长到了约 2.88 亿条数据（约 20
GB）且持续增长中，日常的报表分析会使用销售日期来作为过滤条件进行，我们希望优化按销售日期范
围查询的性能，简化后的 ER 图如下：
操作流程
\1. 选择分区键。
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