PostgreSQL-এ টেবিল পার্টিশনিং কীভাবে কাজ করে?

Question

Accepted Answer

**Partitioning** একটি বৃহৎ টেবিলকে একটি কলামের মান অনুযায়ী ছোট ফিজিক্যাল অংশে (**partitions**) বিভক্ত করে, কিন্তু এটি এক লজিক্যাল টেবিল থাকে। PostgreSQL-এর **declarative partitioning** (Postgres 10+) এটি পরিষ্কার করে। এটি খুব বড় টেবিলের পারফরম্যান্স এবং পরিচালনাযোগ্যতা উন্নত করে।

## Declarative partitioning (আধুনিক উপায়)

```sql
-- create a partitioned table, partitioned by RANGE on a date
CREATE TABLE orders (id INT, order_date DATE, amount NUMERIC)
PARTITION BY RANGE (order_date);

-- create partitions for each range
CREATE TABLE orders_2023 PARTITION OF orders
  FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01');
CREATE TABLE orders_2024 PARTITION OF orders
  FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2025-01-01');
```

`orders` একটি লজিক্যাল টেবিল, ফিজিক্যালভাবে প্রতি-বছর পার্টিশনে সংরক্ষিত। Inserts এবং queries স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক পার্টিশনে রুট করা হয়।

## Partition pruning — প্রধান পারফরম্যান্স সুবিধা

```sql
-- a query filtered on the partition key scans ONLY relevant partitions
SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2024-06-01';
-- → Postgres skips orders_2023 entirely ("partition pruning") — scans only orders_2024
```

**Partition pruning** প্রধান লাভ: partition key তে ফিল্টার করা queries শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক পার্টিশন স্পর্শ করে, বিশাল টেবিলে স্ক্যান করা ডেটা নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে।

## Partition কৌশল

```text
PARTITION BY RANGE → value ranges (dates, numbers) — common for time-series
PARTITION BY LIST  → discrete values (region, status)
PARTITION BY HASH  → hash of the key (even distribution across N partitions)
```

## রক্ষণাবেক্ষণ সুবিধা

```sql
-- drop old data instantly by dropping a whole partition (vs slow DELETE)
DROP TABLE orders_2020;              -- removes all 2020 data instantly
-- vs DELETE FROM orders WHERE year = 2020 → slow, creates bloat

-- detach/attach partitions; automate with pg_partman extension
```

পুরানো ডেটা আর্কাইভ/সরানোর জন্য একটি সম্পূর্ণ পার্টিশন ড্রপ করা তাৎক্ষণিক — বড় ডেটাসেটের জন্য `DELETE` এর উপর একটি বড় অপারেশনাল সুবিধা।

## এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

টেবিল পার্টিশনিং **অত্যন্ত বড় টেবিল** পরিচালনা এবং অনুসন্ধানের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ PostgreSQL কৌশল, এবং এটি বোঝা Postgres স্কেলে কাজ করার জন্য মূল্যবান।

লক্ষ লক্ষ বা বিলিয়ন সারি পর্যন্ত বৃদ্ধি পেলে, পার্টিশনিং পারফরম্যান্স এবং পরিচালনাযোগ্যতা সমাধান করে টেবিলটি ছোট ফিজিক্যাল অংশে বিভক্ত করে।

Postgres-এর **declarative partitioning** (Postgres 10+) এটি পরিষ্কার করে এবং আধুনিক মান জানার জন্য।

মূল পারফরম্যান্স সুবিধা **partition pruning** — partition key তে ফিল্টার করা queries শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক পার্টিশন স্ক্যান করে (বাকি এড়িয়ে যায়), বৃহৎ টেবিলের জন্য স্ক্যান করা ডেটা নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে (বিশেষত তারিখ দ্বারা ফিল্টার করা সময় সিরিজ ডেটার জন্য মূল্যবান, একটি অত্যন্ত সাধারণ ক্ষেত্রে)।

পারফরম্যান্সের বাইরে, পার্টিশনিং প্রধান **রক্ষণাবেক্ষণ সুবিধা** প্রদান করে: পুরানো ডেটা আর্কাইভিং বা মোছা একটি সম্পূর্ণ পার্টিশন ড্রপ করে তাৎক্ষণিক হয়ে ওঠে (লক্ষ সারির একটি ধীর, bloat-সৃষ্টিকারী `DELETE` এর বিপরীতে — লক্ষ এবং ইভেন্টের মতো ধারণ নীতি সহ ডেটার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য অপারেশনাল সুবিধা)।

**কৌশল** বোঝা (তারিখ/সংখ্যার পরিসরের জন্য RANGE — সময় সিরিজের জন্য সাধারণ; বিচ্ছিন্ন মানের জন্য LIST; সমান বিতরণের জন্য HASH) এবং **কখন পার্টিশনিং ব্যবহার করতে হবে** (প্রাকৃতিক পার্টিশন কী সহ অত্যন্ত বড় টেবিল, বিশেষত নিয়মিত আর্কাইভিং সহ সময় সিরিজ — ছোট টেবিল যেখানে ইনডেক্সিং যথেষ্ট) সুস্থ বিচার প্রতিফলিত করে।

বৃহৎ টেবিল পরিচালনা করা স্কেল করা PostgreSQL সিস্টেমে একটি বাস্তব চ্যালেঞ্জ কারণ, এবং যেহেতু declarative partitioning (partition pruning এবং দক্ষ partition-drop রক্ষণাবেক্ষণের সাথে) মানক টুল — ইনডেক্সিং পরিপূরক — PostgreSQL টেবিল পার্টিশনিং বোঝা মূল্যবান, ব্যবহারিকভাবে প্রাসঙ্গিক ডেটাবেস স্কেলেবিলিটির জ্ঞান, বিশেষত বড় আকারের, উচ্চ-ভলিউম, বা সময় সিরিজ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ এবং স্কেলে Postgres পরিচালনা করার ক্ষমতা প্রদর্শনের একটি সাধারণ বিষয়।