我是 Postgresql 的新手，不完全了解如何管理分区表。
我有基于天的分区表。在插入数据之前，触发器会检查日期并放入相应的子表中。
例如。
11.15.2014 - 插入名为 11-15-2014_log 的表中。
11.16.2014 - 插入名为 11-16-2014_log 的表中。
现在我想创建将删除旧子表的函数，例如，超过 90 天的表。
我应该根据表名查找并删除子表（因为它包含创建日期）还是应该在主表中查找超过 90 天的记录？？
任何建议或提示将不胜感激。谢谢。
【问题讨论】：
标签： function postgresql partition
我将只删除主表中较旧的记录，例如：
DELETE FROM master_table WHERE creation_date < 'today' - INTERVAL '90 days';
但是我的建议是将此查询安排在服务器最睡眠时间运行，例如早上 5:00
【讨论】：
对于最终在这里寻找如何删除 PostgreSQL 中的表分区的任何人，这里是现代答案。
解决方案是不使用 DELETE 语句，因为这将删除数据而不删除保存数据的相应表分区。 OP 询问管理分区表，而不是删除记录，因此任何使用 DELETE 语句的解决方案都会增加删除记录的不必要的数据库开销，保留空分区表，并完全忽略使用分区的主要好处之一；当表格不再有用时将其删除。
在这种情况下，解决方案必须是 DROP 不再需要的分区表。我在生产环境中写了一个解决方案来解决这个问题，答案是here。
为了解决 OP 的问题，我编写的函数可以通过两次轻微的修改来修改 fullTablename 变量和日期格式。 fullTablename 变量行必须从
fullTablename := base_table_name || '_' || to_char(startTime, dateFormat);
到 YYYY-MM-DD_log 这样的格式
fullTablename := to_char(startTime, dateFormat) || '_' || base_table_name;
那么日期格式需要从
稍微修改一下WHEN partition_plan='day' THEN 'YYYYDDD'
按照规定的表命名约定
WHEN partition_plan='day' THEN 'YYYY-MM-DD'
然后可以从日常维护脚本中调用调用该函数执行清理的 SQL 查询，如下所示：
SELECT public.drop_partitions(current_date-180, 'public', 'log', 5, 'day');
这将删除比 180 天前 5 天的 YYYY-MM-DD_log 表。对于删除数十或数百个旧表分区的初始运行，可以将 5 设置为更高的值以达到预期的效果。
【讨论】：
关于删除分区，下面的例子删除了sales表的一个分区。使用以下命令创建销售表：
CREATE TABLE sales
(
dept_no number,
part_no varchar2,
country varchar2(20),
date date,
amount number
)
PARTITION BY LIST(country)
(
PARTITION europe VALUES('FRANCE', 'ITALY'),
PARTITION asia VALUES('INDIA', 'PAKISTAN'),
PARTITION americas VALUES('US', 'CANADA')
);
查询ALL_TAB_PARTITIONS 视图显示分区名称：
acctg=# SELECT partition_name, server_name, high_value FROM ALL_TAB_PARTITIONS;
partition_name | server_name | high_value
----------------+-------------+---------------------
europe | seattle | 'FRANCE', 'ITALY'
asia | chicago | 'INDIA', 'PAKISTAN'
americas | boston | 'US', 'CANADA'
(3 rows)
要从 sales 表中删除 americas 分区，请调用以下命令：
ALTER TABLE sales DROP PARTITION americas;
查询ALL_TAB_PARTITIONS视图表明分区已成功删除：
acctg=# SELECT partition_name, server_name, high_value FROM ALL_TAB_PARTITIONS;
partition_name | high_value
----------------+---------------------
asia | 'INDIA', 'PAKISTAN'
europe | 'FRANCE', 'ITALY'
(2 rows)
【讨论】：