表分区是解决一些因单表过大引用的性能问题的方式，比如某张表过大就会造成查询变慢，可能分区是一种解决方案。一般建议当单表大小超过内存就可以考虑表分区了。PostgreSQL的表分区有三种方式：
Range：范围分区； List：列表分区； Hash：哈希分区。本文通过示例讲解如何进行这三种方式的分区。
二、三种方式为方便，我们通过Docker的方式启动一个PostgreSQL。我们要选择较高的版本，否则不支持Hash分区，命令如下：
docker run -itd \
--name pkslow-postgres \
-e POSTGRES_DB=pkslow \
-e POSTGRES_USER=pkslow \
-e POSTGRES_PASSWORD=pkslow \
-p 5432:5432 \
postgres:13
2.1、Range范围分区先创建一张表带有年龄，然后我们根据年龄分段来进行分区，创建表语句如下：
这个语句已经指定了按age字段来分区了，接着创建分区表：
这里创建了四张分区表，分别对应年龄是0到10岁、11到20岁、21到30岁、30岁以上。
接着我们插入一些数据：
可以看到这里的表名还是pkslow_person_r，而不是具体的分区表，说明对于客户端是无感知的。
我们查询也一样的：
但实际上是有分区表存在的：
而且分区表与主表的字段是一致的。
查询分区表，就只能查到那个特定分区的数据了：
2.2、List列表分区类似的，列表分区是按特定的值来分区，比较某个城市的数据放在一个分区里。这里不再给出每一步的讲解，代码如下：
当我们查询第一个分区的时候，只有广州的数据：
2.3、Hash哈希分区哈希分区是指按字段取哈希值后再分区。具体的语句如下：
可以看到创建分区表的时候，我们用了取模的方式，所以如果要创建N个分区表，就要取N取模。
随便查询一张分区表如下：
可以看到同是SZ的哈希值是一样的，肯定会分在同一个分区，而BJ的哈希值取模后也属于同一个分区。
三、总结本文讲解了PostgreSQL分区的三种方式。
代码请查看：https://github.com/LarryDpk/pkslow-samples
以上就是浅谈PostgreSQL表分区的三种方式的详细内容，更多关于PostgreSQL表分区的资料请关注七叶笔记其它相关文章！
