OceanBase当前支持的类型包括Range分区、Range COLUMNS分区、List分区、List COLUMNS分区、Hash分区和Key分区等其中Range分区、Range COLUMNS分区、List分区和List COLUMNS分区可以用于解决业务中大量删除带来的性能问题支持快速删除分区。Hash分区和Key分区可以用于大量写入场景下的数据打散。与Hash分区相比Key分区支持多列打散和非整数类型字段的打散。视频讲解如下【赵渝强老师】OceanBase的分区表下面分别介绍这几种分区表。一、 Range分区一个表按Range分区是指对于表的每个分区中包含的所有行按分区表达式计算的值都落在给定的范围内。Range必须是连续的并且不能有重叠通过使用VALUES LESS THAN进行定义。下面通过一个示例来进行演示。1创建一张新的员工表按照薪水建立Ranger分区。obcreatetableemp_range(empnoint,enamevarchar(10),jobvarchar(10),mgrint,hiredatevarchar(10),salint,commint,deptnoint)partitionbyrange(sal)(partitionp0valuesless than(1000),partitionp1valuesless than(3000),partitionp2valuesless than maxvalue);2往表中插入数据。obinsertintoemp_rangeselect*fromemp;3查询薪水在2000~2500之间的员工并查看执行计划。obexplainselect*fromemp_rangewheresalbetween2000and2500;# 提示从执行计划可以看出本次查询只扫描分区p1。二、 Range COLUMNS分区Range COLUMNS分区是Range分区的一种变体。可以使用一个或者多个列作为分区键分区列的数据类型可以是整数(integer)、字符串CHAR/VARCHARDATE和DATETIME。不支持使用任何表达式。和Range分区一样Range COLUMNS分区同样需要分区的范围是严格递增的。下面通过一个示例来进行演示。1创建一张新的员工表按照职位和薪水建立Range COLUMNS分区。obcreatetableemp_range_column(empnoint,enamevarchar(10),jobvarchar(10),mgrint,hiredatevarchar(10),salint,commint,deptnoint)partitionbyrangecolumns(job,sal)(partitionp0valuesless than(CLERK,1000),partitionp1valuesless than(CLERK,3000),partitionp2valuesless than(CLERK,maxvalue),partitionp3valuesless than(SALESMAN,1000),partitionp4valuesless than(SALESMAN,3000),partitionp5valuesless than(SALESMAN,maxvalue));2往表中插入数据。obinsertintoemp_range_columnselect*fromemp;3查询职位是CLERK且薪水小于2500之间的员工并查看执行计划。obexplainselect*fromemp_rangewherejobCLERKandsal2500;# 提示从执行计划可以看出本次查询只扫描分区p0和p1。三、 List分区List分区和Range分区有很多相似的地方。不同之处主要在于List分区中对于表的每个分区中包含的所有行按分区表达式计算的值属于给定的数据集合。每个分区定义的数据集合有任意个值但不能有重复的值。下面通过一个示例来进行演示。1创建一张新的员工表按照部门号建立List分区。obcreatetableemp_list(empnoint,enamevarchar(10),jobvarchar(10),mgrint,hiredatevarchar(10),salint,commint,deptnoint)partitionbylist(deptno)(PARTITIONp0VALUESIN(10,20),PARTITIONp1VALUESIN(30),PARTITIONp2VALUESIN(default));2往表中插入数据。obinsertintoemp_listselect*fromemp;3查询40号部门的员工并查看执行计划。obexplainselect*fromemp_listwheredeptno30;# 提示从执行计划可以看出本次查询只扫描分区p1。四、 List COLUMNS分区List COLUMNS分区是List分区的一种变体可以将多个列用作分区键并且可以将整数类型以外的数据类型的列用作分区列。该分区还可以使用字符串类型、DATE和DATETIME类型的列。下面通过一个示例来进行演示。1创建一张新的员工表按照薪水建立Range INTERVAL分区。obcreatetableemp_list_columns(empnoint,enamevarchar(10),jobvarchar(10),mgrint,hiredatevarchar(10),salint,commint,deptnoint)partitionbylistcolumns(job)(PARTITIONp0VALUESIN(MANAGER),PARTITIONp1VALUESIN(CLERK),PARTITIONp2VALUESIN(SALESMAN),PARTITIONp3VALUESIN(ANALYST),PARTITIONp4VALUESIN(PRESIDENT));2查看表上的分区信息。obshowcreatetableemp_list_columns \G;# 输出的信息如下***************************1.row***************************Table: emp_list_columnsCreateTable:CREATETABLEemp_list_columns(empnoint(11)DEFAULTNULL,enamevarchar(10)DEFAULTNULL,jobvarchar(10)DEFAULTNULL,mgrint(11)DEFAULTNULL,hiredatevarchar(10)DEFAULTNULL,salint(11)DEFAULTNULL,commint(11)DEFAULTNULL,deptnoint(11)DEFAULTNULL)ORGANIZATIONINDEXDEFAULTCHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC COMPRESSIONzstd_1.3.8REPLICA_NUM1BLOCK_SIZE16384USE_BLOOM_FILTERFALSEENABLE_MACRO_BLOCK_BLOOM_FILTERFALSETABLET_SIZE134217728PCTFREE0partitionbylistcolumns(job)(partitionp3valuesin(ANALYST),partitionp1valuesin(CLERK),partitionp0valuesin(MANAGER),partitionp4valuesin(PRESIDENT),partitionp2valuesin(SALESMAN))1rowinset(0.035sec)五、 Hash分区Hash分区会根据数据的Hash值建立分区如果数据的Hash值一样那么数据将会放入同一个分区中。Hash分区主要用于保证数据均匀地分散到一定数量的分区里面。下图解释了Hash分区的原理。下面的语句将创建一张新的员工表按照经理号mgr建立4个Hash分区。obcreatetableemp_hash_by_mgr(empnoint,enamevarchar(10),jobvarchar(10),mgrint,hiredatevarchar(10),salint,commint,deptnoint)partitionbyhash(mgr)partitions4;# 提示如果不指定partitions 4默认的分区数量为 1。六、 Key分区Key分区与Hash分区都可以保证将数据均匀地分散到一定数量的分区里面区别是Hash分区只能根据一个指定的整数表达式或字段进行分区而Key分区可以根据字段列表进行分区且Key分区的分区字段不局限于整数类型。创建Key分区表时你需要在CREATE TABLE后面添加PARTITION BY KEY(columnList)其中columnList是字段列表可以包含一个或多个字段。每个字段的类型可以是除BLOB、JSON、GEOMETRY之外的任意类型请注意TiDB不支持GEOMETRY类型。此外你很可能还需要加上PARTITIONS num其中num是一个正整数表示将表划分多少个分区。下面的语句将创建一个Key分区表按员工的职位job分成4个分区obcreatetableemp_hash_by_job(empnoint,enamevarchar(10),jobvarchar(10),mgrint,hiredatevarchar(10),salint,commint,deptnoint)partitionbykey(job)partitions4;