索引按照是否分区可以分为分区索引（Partitioned Indexes）和非分区索引（NonPartitioned Indexes），如下图所示：
表可以按range，hash，list分区，表分区后，其上的索引和普通表上的索引有所不同，Oracle对于分区表上的索引分为2类，即局部索引和全局索引，下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。 局部索引local index
墨墨导读：本文来自墨天轮用户投稿，详细描述Oracle分区表之创建维护分区表索引的步骤。
Range分区是应用范围比较广的表分区方式，它是以列的值的范围来做为分区的划分条件，将记录存放到列值所在的range分区中。
目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单，都是通过K访问记录，自然可根据K确定分区，并将读写请求路由到负责该K的分区。
在前面，我们介绍过怎么样直接创建一个分区表，也介绍过怎么将一个普通表转换成一个分区表。那么，这两种方式创建的表有什么区别呢？现在，我又最新地创建了两个表：
在Oracle数据库中，什么是不可用索引（Unusable Indexes），哪些操作会导致索引变为不可用（unusable）即失效状态？
局部索引等价于我们通常说的本地索引，与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念，一般来讲，主表的分区方式决定局部索引的分区方式，也就是说假设主表有10个分区，那么对于每个分区来讲，都有一个对应的局部索引。
分区索引(或索引分区)主要是针对分区表而言的。随着数据量的不断增长，普通的堆表需要转换到分区表，其索引呢，则对应的转换到分区索引。分区索引的好处是显而易见的。就是简单地把一个索引分成多个片断，在获取所需数据时，只需要访问更小的索引片断(块)即可实现。同时把分区放在不同的表空间可以提高分区的可用性和可靠性。本文主要描述了分区索引的相关特性并给出演示示例。
第五章 创建高性能的索引 1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引，它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集
次级索引（secondary index），即主键以外的列的索引；由于分区都是基于主键的，在针对有分区的数据建立次级索引时，就会遇到一些困难。
三个月前的一次生产环境数据库操作事故，至今仍然历历在目、难以忘怀。这次血与泪的教训需要被记录下来，鉴前毖后。这就是这篇迟来的教训总结的成文背景。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
分区机制减少管理负担，是因为与在一个大对象上执行操作相比，在小对象上执行同样的操作更为容易，速度更快，而且占用的资源也更少。
有同事问一个问题， 一张非分区表，是否可以创建分区索引？ 答案是可以，但分区索引的类型有限制。 MOS这篇文章给出了答案，以及一些例子，What Is The Global Partitioned I
分区与副本是很容易混淆的概念，我们这里离清一下两者。 数据分区的每个副本可以存储在多个节点上。这意味着，即使每个记录恰好属于一个分区，它仍然可以存储在几个不同的节点上进行容错。
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS）。
作者介绍 赵勇 云和恩墨北区技术工程师 专注于SQL审核和优化相关工作。曾经服务的客户涉及金融保险、电信运营商、政府、生产制造等行业。 分区裁剪的定义 分区表的实质是采用化整为零的思想，将一个大对象划
Hey, 宝藏们！猫头虎又回来啦！🐯 最近，我发现很多小伙伴都在搜索“PostgreSQL 数据分区”，“PostgreSQL 分区优化”等关键词。数据分区是如何提高查询性能的神奇力量？让我们一起深入探索《PostgreSQL数据分区：原理与实战》吧！
在设计数据库时，经常没有考虑到表分区的问题，往往在数据表承重的负担越来越重时，才会考虑到分区方式，这时，就涉及到如何将普通表转换成分区表的问题了。
openGauss分区表支持两种索引：全局（global）索引和本地（local）索引。
在数据库技术的发展历程中，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，如何高效地存储、查询和处理数据成为了关键挑战。OceanBase作为一款高性能、高可用的分布式关系数据库，通过其独特的分区机制，为这一挑战提供了有力的解决方案。
当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。
在我们实际开发中，随着业务的不断增加，数据量也在不断的攀升，这样就离不开一个问题：数据查询效率优化 根据自己的以往实际项目工作经验和学习所知，现在对SQL查询优化做一个简单的梳理总结，总结的不好之处，望多多指点交流学习 主要通过以下几个点来进行总结分析：索引、语句本身、分区存储、分库分表
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
使用起来和不分区是一样的，看起来只有一个数据库，其实有多个分区文件，比如我们要插入一条数据，不需要指定分区，MySQL会自动帮我们处理
注：新建表及其索引属于哪个表空间根据项目自己的规划自行判断。实际网优项目中用户自定义的表空间都是DBS_D开头的是存放数据，DBS_I开头的是存放索引。
首先要先介绍一下InnoDB逻辑存储结构和区的概念，它的所有数据都被逻辑地存放在表空间，表空间又由段，区，页组成。
记得上次ACOUG年会(《ACOUG年会感想》)，请教杨长老问题的时候，谈到分区，如果执行分区删除的操作，就会导致全局索引失效，除了使用12c以上版本能避免这个问题外，指出另外一种解决的方式，表面看很巧妙，实则是对分区原理的深入理解。
普通索引：(index) 对关键字没有要求，如果一个索引在多个字段提取关键字，称为复合索引
如果要深入了解Apache Hudi技术的应用或是性能调优，那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。Upsert是Apache Hudi的核心功能之一，主要完成增量数据在HDFS/对象存储上的修改，并可以支持事务。而在Hive中修改数据需要重新分区或重新整个表，但是对于Hudi而言，更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续再重写，对比Hive大大提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入Copy On Write和Merge On Read ，下面本文将介绍Apache Hudi 在Spark中Upsert的内核原理。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？还是十万条、一百万条？这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。
作者：腾讯云 ES 团队 背景概述 当您有日志、监控等持续产生的时序数据存储需求时，通常通过滚动Elasticsearch索引的方式完成，该方式虽然能帮忙您完成基本的数据管理功能，但是仍然需要结合索引模版、索引生命周期管理、索引别名等实现较完整的索引管理，有一定的使用门槛。另外也有一定的索引维护成本，例如需准确的进行索引分片数预估，避免索引分片数不足影响写入可用性、不合理的索引分片数设置导致分片数过多影响集群稳定性，以及索引所在节点故障阻塞写入时需要介入滚动新的索引等问题。 为了解决这些问题，腾讯云Ela
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，截至本书完成时，其共拥有合并树、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列(*MergeTree)最为强大，在生产环境的绝大部分场景中，都会使用此系列的表引擎。因为只有合并树系列的表引擎才支持主键索引、数据分区、数据副本和数据采样这些特性，同时也只有此系列的表引擎支持ALTER相关操作。合并树家族自身也拥有多种表引擎的变种。其中MergeTree作为家族中最基础的表引擎，提供了主键索引、数据分区、数据副本和数据采样等基本能力，而家族中其他的表引擎则在MergeTree的基础之上各有所长。例如ReplacingMergeTree表引擎具有删除重复数据的特性，而SummingMergeTree表引擎则会按照排序键自动聚合数据。如果给合并树系列的表引擎加上Replicated前缀，又会得到一组支持数据副本的表引擎，例如ReplicatedMergeTree、ReplicatedReplacingMergeTree、ReplicatedSummingMergeTree等。合并树表引擎家族如图所示：
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式，不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性，而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一，最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载（插入，INSTALL PLUGIN语句）或卸载（拔出，UNINSTALL PLUGIN语句）所需的存储引擎文件。
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
编辑手记：Oracle数据库中有两种类型的块，标准块和非标准块。非标准块的引入给数据库的管理带来了方便，但在使用的时候也有一些限制。本文将会详细解读块大小对于分区表的影响。 看文档的时候提到了多个BL
OLAP作为一个我们重度依赖的组件，它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
1. F_TestDate 为分区函数名，分区的字段是datetime类型
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