Intellectual Technologies on Transport Intellectual Technologies on Transport Интеллектуальные технологии на транспорте 2413-2527 100343 10.20295/2413-2527-2025-343-49-57 iuuchu МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ И СЕТЕЙ MATHEMATICAL AND SOFTWARE SUPPORT FOR COMPUTER COMPLEXES AND NETWORKS МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ И СЕТЕЙ Features of List Partitioning Application in the PostgreSQL DBMS Особенности применения партиционирования по дискретным значениям в СУБД PostgreSQL Забродин Андрей Владимирович Zabrodin Andrey Vladimirovich zabrodin@pgups.ru

кандидат исторических наук;

candidate of historical sciences;

 Сабиров Никита Sabirov Nikita nikita.sabirov.30@gmail.com Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург Россия Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University Saint Petersburg Russian Federation Петербургский государственный университет путей сообщения Иvператора Александра I Санкт-Петербург Россия Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University Saint Petersburg Russian Federation 25 09 2025 25 09 2025 3 49 57 23 06 2025 07 08 2025 https://izvestiapgups.editorum.ru/en/nauka/article/100343/view

С ростом объемов обрабатываемых данных в информационных системах возрастает потребность в использовании методов, обеспечивающих масштабируемость, высокую производительность и эффективное администрирование. Одним из таких методов является партиционирование таблиц — логическое разделение данных на независимые сегменты, способствующее оптимизации выполнения запросов и упрощению управления большими таблицами. Цель: исследование особенностей применения партиционирования по дискретным значениям (list partitioning) в СУБД PostgreSQL и оценка его влияния на производительность SQL-запросов. Результаты: представлены теоретические основы list partitioning, его синтаксическая реализация и ограничения. Проведен сравнительный эксперимент, показавший прирост производительности при использовании партиционирования по сравнению с монолитной таблицей. Описаны типовые сценарии применения метода при работе с категоризованными данными. Практическая значимость: состоит в возможности повышения эффективности обработки запросов и администрирования крупных таблиц в PostgreSQL путем рационального проектирования структуры хранения данных с использованием list partitioning.

As the volume of data processed in information systems increases, there is a growing need to use methods that ensure scalability, high performance, and efficient administration. One such method is table partitioning, which involves the logical division of data into independent segments. This process has been shown to optimize query execution and simplify the management of large tables. Purpose: to examine the particulars of employing list partitioning within the PostgreSQL database management system and to assess its effect on the performance of SQL queries. Results: the theoretical foundations of list partitioning, its syntactic implementation and limitations have been presented. A comparative experiment was conducted that demonstrated an enhancement in productivity when employing partitioning as opposed to a monolithic table. Typical scenarios of using the method when working with categorized data have been described. Practical significance: the efficiency of query processing and administration of large tables in PostgreSQL can be enhanced through the rational design of the data storage structure using list partitioning.

 партиционирование данных PostgreSQL list partitioning производительность оптимизация запросов индексация распределение данных горизонтальное фрагментирование архитектура баз данных большие данные data partitioning PostgreSQL list partitioning performance query optimization indexing data distribution horizontal fragmentation database architecture big data

PostgreSQL 17 Documentation: Table Partitioning. URL: http://www.postgresql.org/docs/17/ddl-partitioning.html (дата обращения: 01.06.2025). PostgreSQL 17 Documentation: Table Partitioning. Available at: http://www.postgresql.org/docs/17/ddl-partitioning.html (accessed: June 01, 2025). List Partitioning // Mastering SQL Using PostgreSQL: Online Course. URL: http://postgresql.itversity.com/05_partitioning_tables_and_indexes/03_list_partitioning.html (дата обращения: 05.06.2025). List Partitioning, Mastering SQL Using PostgreSQL: Online Course. Available at: http://postgresql.itversity.com/05_partitioning_tables_and_indexes/03_list_partitioning.html (accessed: June 05, 2025). Raghuwanshi R. How to Use Table Partitioning to Scale PostgreSQL // EDB Postgres Tutorials. 2023. 24 January. URL: http://www.enterprisedb.com/postgres-tutorials/how-use-table-partitioning-scale-postgresql (дата обращения: 05.06.2025). Raghuwanshi R. How to Use Table Partitioning to Scale PostgreSQL, EDB Postgres Tutorials. Published online at January 24, 2023. Available at: http://www.enterprisedb.com/postgres-tutorials/how-use-table-partitioning-scale-postgresql (accessed: June 05, 2025). PostgreSQL 17 Documentation: Index Types. URL: https://www.postgresql.org/docs/current/indexes-types.html (дата обращения: 01.06.2025). PostgreSQL 17 Documentation: Index Types. Available at: http://www.postgresql.org/docs/current/indexes-types.html (accessed: June 01, 2025). Soto C. PostgreSQL Table Partitioning: Boosting Performance and Management // HackerNoon. 2023. 04 October. URL: http://hackernoon.com/postgresql-table-partitioning-boosting-performance-and-management (дата обращения: 07.06.2025). Soto C. PostgreSQL Table Partitioning: Boosting Performance and Management, HackerNoon. Published online at October 04, 2023. Available at: http://hackernoon.com/postgresql-table-partitioning-boosting-performance-and-management (accessed: June 07, 2025). Fakirpure M. PostgreSQL Queries with Table Partitions // HostnExtra Learn. Updated 27 January 2024. URL: http://hostnextra.com/learn/paths/postgresql/postgresql-queries-with-table-partitions (дата обращения: 07.06.2025). Fakirpure M. PostgreSQL Queries with Table Partitions, HostnExtra Learn. Updated January 27, 2024. Available at: http://hostnextra.com/learn/paths/postgresql/postgresql-queries-with-table-partitions (accessed: June 07, 2025). Blackwood-Sewell J., Soto C. When to Consider Postgres Partitioning // TigerData. 2024. 04 March. URL: https://www.tigerdata.com/learn/when-to-consider-postgres-partitioning (дата обращения: 05.06.2025). Blackwood-Sewell J., Soto C. When to Consider Postgres Partitioning, TigerData. Published online at March 04, 2024. Available at: https://www.tigerdata.com/learn/when-to-consider-postgres-partitioning (accessed: June 05, 2025).