1.なぜデータを分割するのですか？
データベースをパーティション化すると、データスループットを向上させながら、システム応答の遅延を大幅に減らすことができます。具体的には、パーティショニングには次の利点があります。
- パーティション化により、大きなテーブルの管理が容易になります。データサブセットのメンテナンス操作も、テーブル全体ではなく必要なデータに対してのみ行われるため、より効率的です。優れたパーティショニング戦略は、クエリを満たすために必要な関連データのみを読み取ることにより、スキャンされるデータの量を削減します。すべてのデータが同じパーティションにある場合、データベースに対するクエリ、計算、およびその他の操作は、ディスクアクセスIOのボトルネックに制限されます。
- パーティショニングにより、システムはすべてのリソースを最大限に活用できます。優れたパーティショニングスキームと並列コンピューティングにより、分散コンピューティングはすべてのノードを最大限に活用して、通常は1つのノードで完了するタスクを完了することができます。タスクをいくつかの散在するサブタスクに分割でき、各サブタスクが異なるパーティションにアクセスする場合、効率を向上させることができます。
- パーティショニングにより、システムの可用性が向上します。パーティションのコピーは通常、異なる物理ノードに保存されるためです。したがって、パーティションが使用できなくなった後でも、システムは他のレプリカパーティションを呼び出して、ジョブの正常な動作を保証できます。
2.パーティション方式
DolphinDBは、範囲パーティション（RANGE）、ハッシュパーティション（HASH）、値パーティション（VALUE）、リストパーティション（LIST）、複合パーティション（COMPO）などのさまざまなパーティション分割方法をサポートしています。
- 範囲パーティショニングは、間隔ごとにパーティションを作成します。これは、最も一般的に使用され、推奨されるパーティショニング方法です。範囲内の値を持つすべてのレコードをパーティションに入れることができます。
- ハッシュパーティショニングは、ハッシュ関数を使用してパーティション列を操作し、指定された数のパーティションの確立を容易にします。
- 値のパーティションは、株式取引日や株式取引月など、値ごとにパーティションを作成します。
- リストのパーティション化は、ユーザーが列挙したリストに基づいており、値のパーティション化よりも柔軟性があります。
- 複合パーティション化は非常に大量のデータに適しており、クエリには2つ以上のパーティション列が含まれることがよくあります。各パーティションの選択では、間隔、値、またはリストパーティションを使用できます。たとえば、値のパーティションは株式取引日に基づいており、範囲のパーティションは株式コードに基づいています。
データベース関数を使用してデータベースを作成できます。
语法：データベース（ディレクトリ、[partitionType]、[partitionScheme]、[locations]）
パラメータ
directory：データベースが保存されるディレクトリ。DolphinDBには、メモリ内データベース、ディスク上のデータベース、分散ファイルシステム上のデータベースの3種類のデータベースがあります。インメモリデータベースを作成するには、ディレクトリは空です。ローカルデータベースを作成するには、ディレクトリはローカルファイルシステムディレクトリである必要があります。分散ファイルシステムでデータベースを作成するには、ディレクトリは「dfs：//」で始まる必要があります。このチュートリアルでは、例としてWindowsローカルデータベースの作成を取り上げます。
partitionType：パーティションモード。範囲パーティション（RANGE）、ハッシュパーティション（HASH）、値パーティション（VALUE）、リストパーティション（LIST）、複合パーティション（COMPO）の5つの方法があります。
partitionScheme：パーティションスキーム。さまざまなパーティショニング方法に対応するパーティショニングスキームは次のとおりです。
場所：各パーティションが配置されているノードの場所を指定します。分散ファイルシステムデータベースまたは複合パーティション（COMPO）タイプのデータベースの場合、locationsパラメーターは使用できません。
2.1範囲パーティション
範囲パーティションは、パーティションベクトルによって決定されます。パーティションベクトルは、開始値を含み、終了値を含まない間隔を表します。
次の例では、データベースデータベースに[0,5）と[5,10）の2つのパーティションがあります。関数append！を使用して、テーブルtをデータベースdbのパーティションテーブルptとして保存し、IDをパーティション列として使用します。
n = 1000000 ID = rand（10、n） x = rand（1.0、n） t = table（ID、x） db = database（ "dfs：// rangedb"、RANGE、0 5 10） pt = db.createPartitionedTable （t、 `pt、` ID） pt.append！（t）; pt = loadTable（db、 `pt） ptからcount（x）を選択
2.2ハッシュパーティション
ハッシュパーティションは、パーティション列のハッシュ関数を使用してパーティションを生成します。ハッシュパーティショニングは、指定された数のパーティションを生成する簡単な方法です。ただし、特にパーティション列の値の分布が偏っている場合、ハッシュパーティションはパーティションの同じサイズを保証できないことに注意してください。さらに、パーティション列の連続領域でデータを検索する場合、ハッシュパーティションの効率は領域パーティションまたは値パーティションよりも低くなります。
次の例では、データベースデータベースに2つのパーティションがあります。関数append！を使用して、テーブルtをデータベースdbのパーティションテーブルptとして保存し、IDをパーティション列として使用します。
n = 1000000 ID = rand（10、n） x = rand（1.0、n） t = table（ID、x） db = database（ "dfs：// hashdb"、HASH、[INT、2]） pt = db .createPartitionedTable（t、 `pt、` ID） pt.append！（t）; pt = loadTable（db、 `pt） ptからcount（x）を選択
2.3バリューパーティション
値パーティションは、値を使用してパーティションを表します。次の例では、204個のパーティションを定義しています。各ゾーンは、2000年1月から2016年12月までの月を表します。
n = 1000000 month = take（2000.01M..2016.12M、n） x = rand（1.0、n） t = table（month、x） db = database（ "dfs：// valuedb"、VALUE、2000.01M .. 2016.12M） pt = db.createPartitionedTable（t、 `pt、` month） pt.append！（t） pt = loadTable（db、 `pt） ptからcount（x）を選択
2.4リストパーティション
LISTパーティションでは、パーティションを表すために複数の要素を含むリストを使用します。次の例には2つのパーティションがあり、最初のパーティションには3つのストックコードが含まれ、2番目のパーティションには2つのストックコードが含まれています。
n = 1000000 ティッカー= rand（ `MSFT`GOOG`FB`ORCL`IBM、n）; x = rand（1.0、n） t = table（ticker、x） db = database（ "dfs：// listdb"、LIST、[`IBM`ORCL`MSFT、` GOOG`FB]） pt = db.createPartitionedTable（ t、 `pt、` ticker） pt.append！（t） pt = loadTable（db、 `pt） ptからcount（x）を選択
2.5複合パーティション
組み合わせ（COMPO）パーティションは、2つまたは3つのパーティション列を定義できます。各列は、範囲（RANGE）、値（VALUE）、またはリスト（LIST）によって個別に分割できます。結合されたパーティションの複数の列は論理的に並列であり、従属関係や優先順位の関係はありません。
n = 1000000 ID = rand（100、n） dates = 2017.08.07..2017.08.11 date = rand（dates、n） x = rand（10.0、n） t = table（ID、date、x） dbDate =データベース（、VALUE、2017.08.07..2017.08.11） dbID = database（、RANGE、0 50 100） db = database（ "dfs：// compoDB"、COMPO、[dbDate、dbID]） pt = db.createPartitionedTable（ t、 `pt、` date`ID） pt.append！（t） pt = loadTable（db、 `pt） ptからcount（x）を選択
上記の例では、5つの値のパーティションを作成します。
20170807パーティションには、2つの範囲パーティションがあります。
データベースパーティショニングチュートリアル（2）では、データベースパーティショニングの原則と特別なパーティショニングスキームを紹介します。