сотрудник с 01.01.2015 по настоящее время
Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
Россия
УДК 004.65 Cистемы управления базами данных (СУБД)
УДК 004.652.4 Реляционная модель
С ростом объёмов обрабатываемых данных в информационных системах возрастает потребность в применении методов, обеспечивающих масштабируемость, высокую производительность и удобство администрирования. Одним из таких методов является партиционирование таблиц — логическое разделение данных на независимые сегменты, способствующих оптимизировать выполнение запросов и упростить управление большими таблицами. В статье рассматривается один из типов партиционирования, реализованный в системе управления базами данных PostgreSQL — партиционирование по дискретным значениям (list partitioning). Данный метод предусматривает распределение строк таблицы между партициями на основе точных значений одного или нескольких столбцов. Приведены теоретические основы данного метода, его синтаксическая реализация, особенности настройки и ограничения. Выполнен сравнительный анализ производительности SQL-запросов при использовании партиционирования и без него, на основе экспериментальных замеров. Особое внимание уделено сценариям применения list partitioning в прикладных задачах с категоризированными данными. В результате исследования выявлены преимущества применения данного подхода при работе с крупными таблицами, а также потенциальные риски, связанные с ошибками проектирования и ограничениями архитектуры PostgreSQL.
партиционирование данных, PostgreSQL, list partitioning, производительность, оптимизация запросов, индексация, распределение данных, горизонтальное фрагментирование, архитектура баз данных, большие данные
1. PostgreSQL 17 Documentation: Table Partitioning. URL: http://www.postgresql.org/docs/17/ddl-partitioning.html(дата обращения: 01.06.2025).
2. 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).
3. 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). Рис. 10. Вывод результата запроса объема данных 56 Интеллектуальные технологии на транспорте. 2025. № 3 Математическое и программное обеспечение вычислительных комплексов и сетей
4. PostgreSQL 17 Documentation: Index Types. URL: https://www.postgresql.org/docs/current/indexes-types.html (дата обращения: 01.06.2025).
5. 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).
6. 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).
7. 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).
