如何理解分区表、数据分区和分区键？ 分区表：分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。 数据分区：在 GaussDB (DWS)分布式系统中，数据分区是在一个节点

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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duct1上对应的索引分区名分别为channel1_product1_idx1和channel1_product1_idx2。 下面给出了维护二级分区表一级分区索引的语法： 可以通过如下命令设置分区channel1下属二级分区的所有索引分区均不可用，包括二级分区channel1_

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al索引range_sales_idx1和range_sales_idx2，假设其在分区date_202001上对应的索引分区名分别为range_sales_idx1_part1和range_sales_idx2_part1。 下面给出了维护分区表分区索引的语法： 可以通过如下命

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al索引range_sales_idx1和range_sales_idx2，假设其在分区date_202001上对应的索引分区名分别为range_sales_idx1_part1和range_sales_idx2_part1。 下面给出了维护分区表分区索引的语法： 可以通过如下命

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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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

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分区表 PG_PARTITION 父主题： 系统表

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分区表 ADM_IND_PARTITIONS ADM_IND_SUBPARTITIONS ADM_PART_COL_STATIS TICS ADM_PART_INDEXES ADM_PART_TABLES ADM_SUBPART_KEY_COLUMNS ADM_TAB_PARTITIONS

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表分区定义 分区表就是把逻辑上的一张表根据分区策略分成几张物理块库进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。当进行条件查询时，系统只会扫描满足条件的分区，避免全表扫描，从而提升查询性能。 分区表的优势： 改善

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分区表 ADM_IND_PARTITIONS ADM_IND_SUBPARTITIONS ADM_PART_COL_STATISTI CS ADM_PART_INDEXES ADM_PART_TABLES ADM_SUBPART_COL_STATISTICS ADM_SUBPART_KEY_COLUMNS

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表分区定义 分区表就是把逻辑上的一张表根据分区策略分成几张物理块库进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。当进行条件查询时，系统只会扫描满足条件的分区，避免全表扫描，从而提升查询性能。 分区表的优势： 改善

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分区表 PG_PARTITION 父主题： 系统表

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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。

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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。

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duct1上对应的索引分区名分别为channel1_product1_idx1和channel1_product1_idx2。 下面给出了维护二级分区表一级分区索引的语法： 可以通过如下命令设置分区channel1下属二级分区的所有索引分区均不可用，包括二级分区channel1_

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Topic和分区问题 Kafka实例的Topic数量是否有限制？ 为什么限制Topic的总分区数？ Kafka支持减少分区数吗？ Kafka实例创建Topic失败 Kafka实例支持批量导入Topic功能么？或者是自动生成Topic功能？ 为什么删除Topic不生效？删除后该Topic仍然存在

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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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

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