在Postgresql中对空间数据进行表分区的实践

在数据库管理中，合理地对数据进行分区可以提高查询性能和数据管理效率。

本文将详细介绍在Postgresql中对空间数据进行表分区的实践过程。

测试计算机容量有限，测试最大数据量为1,000,000条。

关键字: Postgresql PostGIS 表分区 空间数据

测试计算机配置如下：

内存（16G）：
内存 1 名称为 3200 MHz，大小 8GB，频率 3200 MHz，数据宽度 64。
内存 2 名称为 3200 MHz，大小 8GB，频率 3200 MHz，数据宽度 64。
CPU（AMD 6 核 4600Hz）：
- CPU 名称为超微半导体 AMD Ryzen 5 4600H with Radeon Graphics
- 六核,核心数 6，默认频率 3000 MHz，外频 100 MHz，当前频率 3000 MHz，
- 二级缓存为 512-KB,12-way set associative,64-byte line size，
- 三级缓存为 64-KB,18-way set associative,64-byte line size，
- CPU 电压 1.200 V，数据宽度 64。
硬盘（SSD）: Micron MTFDHBA512TDV，大小 512GB。

一、Postgresql分区介绍

Postgresql的分区功能允许将一个大表按照特定的规则拆分成多个小的分区表。这样做的好处在于，在查询数据时，可以只扫描相关的分区，而不必扫描整个大表，从而大大提高查询速度。对于大规模数据的管理，分区还可以使得数据的维护和操作更加便捷，例如备份、恢复等操作可以针对单个分区进行，减少了资源消耗和时间成本。

二、对空间字段进行分区的基本思路

在对空间数据进行分区时，我们需要根据空间数据的特点来确定分区策略。这里我们采用了基于经纬度的分区方式。具体来说，通过计算每个数据点的经纬度与特定步长（这里是5度）的比值，然后取整，得到对应的分区索引。再根据分区索引构建分区表的名称，从而将数据划分到不同的分区中。这样的分区策略可以使得在查询时，能够快速定位到可能包含目标数据的分区，减少不必要的数据扫描。

三、基本步骤

（一）创建表和插入数据

1. 首先创建了名为public.t_partition的表，该表包含id（大整数类型）和geom（几何类型）两个字段：

DROP TABLE IF EXISTS public.t_partition;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.t_partition
(
    id bigint NOT NULL,
    geom geometry NOT NULL
);

2. 然后向表中插入了1000000条模拟数据。数据的生成通过generate_series函数生成自增的id，并使用随机函数生成经纬度坐标，再将其转换为几何点类型并设置SRID为4326：

delete from public.t_partition;
INSERT INTO public.t_partition (id, geom)
SELECT
    s.id,
    ST_SetSRID(ST_MakePoint(random() * 360 - 180, random() * 180 - 90), 4326)
FROM
    generate_series(1, 1000000) AS s(id);

3. 插入数据后，通过以下语句查看了插入情况的前10条数据：

select * from t_partition limit 10;

（二）创建分区函数

创建了一个名为partition_function的函数，用于根据经纬度计算分区名称。该函数接受经纬度作为参数，首先计算经度和纬度分别除以5的整数值，然后根据这些值构建分区名称。分区名称的格式为p_<经度分区值>_<纬度分区值>，其中经度和纬度分区值在构建时将负号替换为下划线：

CREATE OR REPLACE FUNCTION partition_function(longitude double precision, latitude double precision)
RETURNS text AS $$
DECLARE
    long_part int;
    lat_part int;
    partition_name text;
BEGIN
    long_part := floor((longitude)/5);
    lat_part := floor((latitude)/5);
    partition_name := format('p_%s_%s', 
							 replace((long_part*5)::varchar,'-','_'), 
							 replace((lat_part*5)::varchar,'-','_'));
    RETURN partition_name;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;

可以通过以下语句测试分区函数：

SELECT partition_function(-122,-32);

（三）创建分区表模板

创建了一个名为public.t_partition_template的表作为分区表模板，它的结构与public.t_partition相同，并通过PARTITION BY LIST根据分区函数partition_function(ST_X(geom), ST_Y(geom))对数据进行分区：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.t_partition_template
(
    LIKE public.t_partition INCLUDING ALL
) PARTITION BY LIST (partition_function(ST_X(geom), ST_Y(geom)));

（四）创建实际分区

使用DO语句和循环创建了多个实际的分区表。循环遍历经度和纬度的范围，根据计算得到的分区名称创建对应的分区表。如果分区表已存在则不创建，以避免重复操作：

DO $$
DECLARE
    long_idx int;
    lat_idx int;
	long_val varchar;
	lat_val varchar;
BEGIN
    FOR long_idx IN 0..72 LOOP
		long_val := (long_idx*5-180)::varchar;
		long_val := replace(long_val,'-','_');
        FOR lat_idx IN 0..36 LOOP
			lat_val := (lat_idx*5-90)::varchar;		
			lat_val := replace(lat_val,'-','_');
            EXECUTE format('CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.p_%s_%s PARTITION 
						   OF public.t_partition_template FOR VALUES IN (''p_%s_%s'')', 
						   long_val, lat_val, long_val, lat_val);
        END LOOP;
    END LOOP;
END $$;

（五）将数据插入分区表

将之前插入到public.t_partition表中的数据插入到分区表public.t_partition_template中：

INSERT INTO public.t_partition_template
SELECT * FROM public.t_partition;

这样表中的数据总量一样了。

（六）创建查询分区的函数

创建了一个名为query_partitions的函数，用于通过分区进行查询。该函数接受经纬度的最小值和最大值作为参数，首先计算可能包含目标数据的分区索引范围，然后构建分区名称数组。接着在循环中，对每个分区名称进行查询，如果分区表不存在则忽略异常并继续下一个分区的查询。最后将查询结果返回：

CREATE OR REPLACE FUNCTION query_partitions(long_min double precision, long_max double precision, lat_min double precision, lat_max double precision)
RETURNS TABLE (id bigint, geom geometry) AS $$
DECLARE
    long_part int;
    lat_part int;
    partition_name text;
    partition_names text[];
BEGIN
    -- 计算可能存在的分区索引范围
    FOR long_part IN greatest(floor((long_min)/5)*5, -180).. least(floor((long_max)/5)*5, 180) LOOP
        FOR lat_part IN greatest(floor((lat_min)/5)*5, -90).. least(floor((lat_max)/5)*5, 90) LOOP
            partition_name := format('p_%s_%s', long_part, lat_part);
            partition_names = array_append(partition_names, partition_name);
        END LOOP;
    END LOOP;

    -- 在找到的分区中进行查询
    FOR i IN 1..array_length(partition_names, 1) LOOP
        BEGIN
            RETURN QUERY EXECUTE format('SELECT id, geom FROM public.%I WHERE ST_X(geom) > %L AND ST_X(geom) < %L AND ST_Y(geom) > %L AND ST_Y(geom) < %L',
                partition_names[i], long_min, long_max, lat_min, lat_max);
        EXCEPTION WHEN undefined_table THEN
            -- 如果分区表不存在，忽略并继续下一个分区的查询
            CONTINUE;
        END;
    END LOOP;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

四、测试结论

-- 在t_partition表中查询坐x大于120.5，小于150.666，y大于25.2，小于26.5
-- 耗时：180-220 ms
SELECT count(0)
FROM public.t_partition
WHERE ST_X(geom) > 120.5 AND ST_X(geom) < 150.666 AND ST_Y(geom) > 25.2 AND ST_Y(geom) < 26.5;

-- 在t_partition_template表中查询坐x大于120.5，小于150.666，y大于25.2，小于26.5
-- 耗时：耗时：700 - 850 ms
SELECT count(0)
FROM public.t_partition_template
WHERE ST_X(geom) > 120.5 AND ST_X(geom) < 150.666 AND ST_Y(geom) > 25.2 AND ST_Y(geom) < 26.5;

-- 通过函数在t_partition_template表中查询坐x大于120.5，小于150.666，y大于25.2，小于26.5 
-- 耗时：45 - 65 ms
SELECT count(0) FROM query_partitions(120.5,150.666,25.2,26.5);

通过对不同查询方式的耗时测试，我们可以得出以下结论：

1. 对未分区的public.t_partition表进行查询，查询条件为ST_X(geom) > 120.5 AND ST_X(geom) < 150.666 AND ST_Y(geom) > 25.2 AND ST_Y(geom) < 26.5，耗时180-220 ms。

2. 对分区表模板public.t_partition_template进行相同条件的查询，耗时700-850 ms，相比未分区增大了。

3. 通过创建的query_partitions函数在分区表中进行查询，耗时仅为45-65ms，性能提升显著。这表明我们的分区策略以及查询函数的设计是有效的，能够大大提高对空间数据的查询效率。通过合理的分区和查询设计，可以为数据库应用提供更高效的数据访问和处理能力。

请注意，上述并未对任何表做索引。

希望本文的实践过程和结论能为大家在Postgresql中处理空间数据分区提供有益的参考和借鉴。在实际应用中，可以根据数据的特点和查询需求，进一步优化分区策略和查询函数，以获得更好的性能表现。