[SQL シリーズ] PostgreSQL のサブデータベースとテーブルをゼロから学ぶ

サブライブラリ、サブテーブルとは何ですか?

データベースシャーディングとテーブルシャーディングは、大規模なデータのストレージとクエリを処理するために使用されるデータベースアーキテクチャ設計方法です。単一データベースのストレージ容量やクエリパフォーマンスでは需要を満たせない場合、データを複数のデータベースサーバーに分散することでシステムのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させることができます。
データベースのシャーディングとテーブルのシャーディングには、通常、データベースのシャーディングとテーブルのシャーディングの 2 つのステップが含まれます。

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データベースシャーディングとは、単一のデータベースを一定のルールに従って複数のデータベースに分割し、各データベースにデータの一部を格納できるようにすることを指します。これにより、単一データベース内のデータ量が削減され、クエリ効率が向上します。一般的な倉庫保管方法には、縦型倉庫と横型倉庫があります。

垂直サブデータベースとは、機能モジュールまたは業務領域に応じてデータを複数のデータベースに分割することを指します。たとえば、注文データ、ユーザーデータ、製品データを異なるデータベースに保存できます。
水平サブデータベースとは、時間や地理的位置などのデータ特性に従ってデータを複数のデータベースに分割することを指します。たとえば、注文データを月ごとに異なるデータベースに保存できます。

サブテーブル

        テーブルパーティショニングとは、1つのテーブルを一定の規則に従って複数のテーブルに分割することを指し、各テーブルにはデータの一部を格納できます。これにより、単一テーブル内のデータ量が削減され、クエリ効率が向上します。一般的なテーブルの分割方法には、テーブルの垂直分割とテーブルの水平分割があります。
        テーブルの垂直分割とは、機能モジュールまたは業務領域に応じてテーブルを複数の部分に分割することを指します。たとえば、注文テーブルは、注文ステータスに基づいてセクションに分割できます。
        水平テーブルパーティショニングとは、時間や地理的位置などのデータ特性に従ってテーブルを複数の部分に分割することを指します。たとえば、注文テーブルを月ごとに異なるテーブルに保存できます。

PostgreSQL 11 以降、テーブルパーティションには次の 3 種類があります。

1.レンジパーティション

範囲パーティショニングでは、特定の列の値に基づいてテーブルを 1 つ以上のセグメントに分割します。各パーティションのエンドポイント値は、pg_partition_range システムテーブルに保存されます。範囲パーティショニングは、日付列に基づいて日次、月次、年次などのパーティションを自動的に作成するなど、タイムスタンプに基づいた自動パーティショニングをサポートします。

2. リストパーティション

        リストパーティショニングでは、特定のカラムの値に従ってテーブルを配列に格納し、各パーティションの値は pg_partition_list システムテーブルに格納されます。リストのパーティション化のサポートは比較的柔軟であり、パーティション値をカスタマイズしたり、パーティション化に事前定義されたリストを使用したりできます。
        3. ハッシュパーティション
        ハッシュパーティションは、特定の列の値に従ってテーブルに対してハッシュ演算を実行し、その結果を異なるパーティションにマッピングします。ハッシュパーティショニングでは、MD5、SHA1 などの任意のハッシュ関数を使用できます。ハッシュパーティショニングの利点は、データを均等に分散し、特定のパーティションに過剰なデータを格納することを回避し、クエリの効率を向上できることです。

例

1. メインテーブルを作成する

まず、すべてのサブテーブルの共通フィールドとインデックスを保存するメインテーブルを作成する必要があります。この例では、列 ID、名前、年齢、住所を持つ Customers という名前のテーブルを作成します。

testdb=# CREATE TABLE customers (  
 id SERIAL PRIMARY KEY,  
 name VARCHAR(50) NOT NULL,  
 age INT NOT NULL,  
 address VARCHAR(100) NOT NULL  
);

2. サブテーブルの作成

次に、複数のサブテーブルを作成する必要があります。各サブテーブルには、メインテーブルのすべてのフィールドと追加の特定のフィールドが含まれます。この例では、age パーティションテーブルを作成します。

user=# create table customers_10 () inherits (customers);
CREATE TABLE
user=# create table customers_20 () inherits (customers);
CREATE TABLE
user=# create table customers_30 () inherits (customers);
CREATE TABLE
user=#

user=# \d
                 List of relations
 Schema |         Name          |   Type   | Owner
--------+-----------------------+----------+-------
 public | customers             | table    | user
 public | customers_10          | table    | user
 public | customers_20          | table    | user
 public | customers_30          | table    | user

3. テーブル分割ルールを定義する

PostgreSQLが提供するパーティショニングルール（パーティショニング）機能を使用して、データを異なるパーティションに分散する方法を定義します。この例では、AGE 列をシャーディングルールとして使用し、データを customer_age シャーディングテーブルに分散します。

まず関数を作成し、年齢 (0, 10)、[10, 20)、[20, ...] を 3 つの異なるテーブルにそれぞれ挿入します。

次に、この関数を顧客に挿入する前に、この関数の実行を開始するトリガーを作成します。

このようにして、customers テーブルにデータを挿入するときに

user=# create or replace function customers_partition_trigger()
returns trigger as $$
begin
if NEW.age < 10 then
insert into customers_10 values (NEW.*);
elseif NEW.age < 20 then
insert into customers_20 values (NEW.*);
else insert into customers_30 values (NEW.*);
end if;
return null;
end;
$$
language plpgsql;
CREATE FUNCTION

user=# create trigger insert_customers_partition_trigger
user-# before insert on customers
user-# for each row execute procedure customers_partition_trigger();
CREATE TRIGGER

4. テーブルにデータを挿入します。ここでのデータは引き続き親テーブルに表示されますが、実際には、親テーブルはパーティションテーブル構造全体の表示としてのみ使用され、実際に挿入されたレコードは子テーブルに保存されます。。

user=# INSERT INTO customers VALUES (1, 'Alice', 25, 'New York');
INSERT 0 0
user=# INSERT INTO customers VALUES (2, 'Bob', 35, 'San Francisco');
INSERT 0 0
user=# INSERT INTO customers VALUES (3, 'Charlie', 18, 'Chicago');
INSERT 0 0
user=# INSERT INTO customers VALUES (3, 'Charlie', 18, 'Chicago');
INSERT 0 0
user=# select * from customers;
 id |  name   | age |    address
----+---------+-----+---------------
  3 | Charlie |  18 | Chicago
  3 | Charlie |  18 | Chicago
  1 | Alice   |  25 | New York
  2 | Bob     |  35 | San Francisco
(4 rows)

user=# select * from customers_10;
 id | name | age | address
----+------+-----+---------
(0 rows)

user=# select * from customers_20;
 id |  name   | age | address
----+---------+-----+---------
  3 | Charlie |  18 | Chicago
  3 | Charlie |  18 | Chicago
(2 rows)

user=# select * from customers_30;
 id | name  | age |    address
----+-------+-----+---------------
  1 | Alice |  25 | New York
  2 | Bob   |  35 | San Francisco
(2 rows)

5. テーブルのパーティション分割制約を設定して、クエリの効率を向上させます。メインテーブルがクエリされると、すべてのサブテーブルがクエリのために直接スキャンされますが、制約が追加されると、プランナは条件に基づいて対応するサブパーティションをクエリできるようになり、クエリが存在する場合にクエリを高速化できます。たくさんのデータ。

user=# alter table customers_10
user-# add constraint customers_10_check_age_key
user-# check (age < 10);
ALTER TABLE

user=# alter table customers_20
user-# add constraint customers_20_check_age_key
user-# check (age < 20);
ALTER TABLE

user=# alter table customers_30
user-# add constraint customers_30_check_age_key
user-# check (age < 30);
ALTER TABLE

長所と短所

サブデータベースとサブテーブルには特定の利点と欠点があります。以下でそれらを確認してみましょう。

アドバンテージ

システムの拡張性の向上: データを複数のデータベースサーバーに分散して保存することで、システムの拡張性が向上し、ストレージ容量と処理能力の拡張が容易になります。
システムパフォーマンスの向上: データを分散して複数のデータベースサーバーに保存することで、システムパフォーマンスを向上させ、単一データベースへの負荷を軽減できます。
データの冗長性を減らす: データを複数のデータベースサーバーに分散して保存することで、データの冗長性を減らし、データ損失のリスクを軽減できます。

欠点がある

複雑さ: データベースとテーブルのシャーディングにはデータの分割とメンテナンスが必要であり、システムの複雑さとメンテナンスのコストが増加します。
データの一貫性: データベースとテーブルのシャーディングによりデータの不整合が生じる可能性があり、データの一貫性を確保するために追加のメカニズムが必要になります。
トランザクション処理: サブデータベースとサブテーブルはトランザクション処理に影響を与える可能性があり、データベース間のトランザクション処理をサポートするには追加のメカニズムが必要になります。