Hi,

This is my patch, before I forgot to add attachments, and the following address is also discussed.
https://www.postgresql.org/message-id/2017082612390093777512%40highgo.com

-------

young

HighGo Database: http://www.highgo.com


On 8/28/2017 16:28Yugo Nagata<nagata@sraoss.co.jp> wrote:
Hi young,

On Mon, 28 Aug 2017 15:33:46 +0800
"yangjie@highgo.com" <yangjie@highgo.com> wrote:

> Hello

> Looking at your hash partitioning syntax, I implemented a hash partition in a more concise way, with no need to determine the number of sub-tables, and dynamically add partitions.

I think it is great work, but the current consensus about hash-partitioning supports 
Amul's patch[1], in which the syntax is different from the my original proposal. 
So, you will have to read Amul's patch and make a discussion if you still want to
propose your implementation.

Regards,

[1] https://www.postgresql.org/message-id/CAAJ_b965A2oog=6eFUhELexL3RmgFssB3G7LwkVA1bw0WUJJoA@mail.gmail.com



> Description

> The hash partition's implement is on the basis of the original range / list partition,and using similar syntax.

> To create a partitioned table ,use:

> CREATE TABLE h (id int) PARTITION BY HASH(id);

> The partitioning key supports only one value, and I think the partition key can support multiple values, 
> which may be difficult to implement when querying, but it is not impossible.

> A partition table can be create as bellow:

>  CREATE TABLE h1 PARTITION OF h;
>  CREATE TABLE h2 PARTITION OF h;
>  CREATE TABLE h3 PARTITION OF h;
>  
> FOR VALUES clause cannot be used, and the partition bound is calclulated automatically as partition index of single integer value.

> An inserted record is stored in a partition whose index equals 
> DatumGetUInt32(OidFunctionCall1(lookup_type_cache(key->parttypid[0], TYPECACHE_HASH_PROC)->hash_proc, values[0])) % nparts/* Number of partitions */
> ;
> In the above example, this is DatumGetUInt32(OidFunctionCall1(lookup_type_cache(key->parttypid[0], TYPECACHE_HASH_PROC)->hash_proc, id)) % 3;

> postgres=# insert into h select generate_series(1,20);
> INSERT 0 20
> postgres=# select tableoid::regclass,* from h;
>  tableoid | id 
> ----------+----
>  h1       |  3
>  h1       |  5
>  h1       | 17
>  h1       | 19
>  h2       |  2
>  h2       |  6
>  h2       |  7
>  h2       | 11
>  h2       | 12
>  h2       | 14
>  h2       | 15
>  h2       | 18
>  h2       | 20
>  h3       |  1
>  h3       |  4
>  h3       |  8
>  h3       |  9
>  h3       | 10
>  h3       | 13
>  h3       | 16
> (20 rows)

> The number of partitions here can be dynamically added, and if a new partition is created, the number of partitions changes, the calculated target partitions will change, and the same data is not reasonable in different partitions,So you need to re-calculate the existing data and insert the target partition when you create a new partition.

> postgres=# create table h4 partition of h;
> CREATE TABLE
> postgres=# select tableoid::regclass,* from h;
>  tableoid | id 
> ----------+----
>  h1       |  5
>  h1       | 17
>  h1       | 19
>  h1       |  6
>  h1       | 12
>  h1       |  8
>  h1       | 13
>  h2       | 11
>  h2       | 14
>  h3       |  1
>  h3       |  9
>  h3       |  2
>  h3       | 15
>  h4       |  3
>  h4       |  7
>  h4       | 18
>  h4       | 20
>  h4       |  4
>  h4       | 10
>  h4       | 16
> (20 rows)

> When querying the data, the hash partition uses the same algorithm as the insertion, and filters out the table that does not need to be scanned.

> postgres=# explain analyze select * from h where id = 1;
>                                              QUERY PLAN                                             
> ----------------------------------------------------------------------------------------------------
>  Append  (cost=0.00..41.88 rows=13 width=4) (actual time=0.020..0.023 rows=1 loops=1)
>    ->  Seq Scan on h3  (cost=0.00..41.88 rows=13 width=4) (actual time=0.013..0.016 rows=1 loops=1)
>          Filter: (id = 1)
>          Rows Removed by Filter: 3
>  Planning time: 0.346 ms
>  Execution time: 0.061 ms
> (6 rows)

> postgres=# explain analyze select * from h where id in (1,5);;
>                                              QUERY PLAN                                             
> ----------------------------------------------------------------------------------------------------
>  Append  (cost=0.00..83.75 rows=52 width=4) (actual time=0.016..0.028 rows=2 loops=1)
>    ->  Seq Scan on h1  (cost=0.00..41.88 rows=26 width=4) (actual time=0.015..0.018 rows=1 loops=1)
>          Filter: (id = ANY ('{1,5}'::integer[]))
>          Rows Removed by Filter: 6
>    ->  Seq Scan on h3  (cost=0.00..41.88 rows=26 width=4) (actual time=0.005..0.007 rows=1 loops=1)
>          Filter: (id = ANY ('{1,5}'::integer[]))
>          Rows Removed by Filter: 3
>  Planning time: 0.720 ms
>  Execution time: 0.074 ms
> (9 rows)

> postgres=# explain analyze select * from h where id = 1 or id = 5;;
>                                              QUERY PLAN                                             
> ----------------------------------------------------------------------------------------------------
>  Append  (cost=0.00..96.50 rows=50 width=4) (actual time=0.017..0.078 rows=2 loops=1)
>    ->  Seq Scan on h1  (cost=0.00..48.25 rows=25 width=4) (actual time=0.015..0.019 rows=1 loops=1)
>          Filter: ((id = 1) OR (id = 5))
>          Rows Removed by Filter: 6
>    ->  Seq Scan on h3  (cost=0.00..48.25 rows=25 width=4) (actual time=0.005..0.010 rows=1 loops=1)
>          Filter: ((id = 1) OR (id = 5))
>          Rows Removed by Filter: 3
>  Planning time: 0.396 ms
>  Execution time: 0.139 ms
> (9 rows)

> Can not detach / attach / drop partition table.

> Best regards,
> young


> yonj1e.github.io
> yangjie@highgo.com


-- 
Yugo Nagata <nagata@sraoss.co.jp>