12_partitioning

Партиционирование таблиц

1. Создаем не партиционированную таблицу с заказами orders

DROP TABLE IF EXISTS learn_db.orders;
CREATE TABLE learn_db.orders (
	order_id UInt32,
	user_id UInt32,
	product_id UInt32,
	amount Decimal(18, 2),
	order_date Date
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (product_id);

2. Вставляем в таблицу с заказами 10 000 000 строк

INSERT INTO learn_db.orders
SELECT
	number as order_id,
	round(randUniform(1, 100000)) as user_id,
	round(randUniform(1, 10000)) as product_id,
	randUniform(1, 5000) as amount,
	date_add(day, rand() % (365 * 10 + 2), today() - INTERVAL 10 YEAR),
FROM 
	numbers(10000000);

3. Создаем таблицу с заказами, партиционированную по годам

DROP TABLE IF EXISTS learn_db.orders_partition_by_year;
CREATE TABLE learn_db.orders_partition_by_year (
	order_id UInt32,
	user_id UInt32,
	product_id UInt32,
	amount Decimal(18, 2),
	order_date Date
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYear(order_date)
ORDER BY (product_id);

4. Вставляем данные в партиционированную таблицу

INSERT INTO learn_db.orders_partition_by_year
SELECT * FROM learn_db.orders;

5. Получаем список частей данных и партиций по двум таблицам с заказами

SELECT DISTINCT _partition_id, _part FROM learn_db.orders ORDER BY _partition_id, _part;

Результат

_partition_id|_part    |
-------------+---------+
all          |all_1_6_1|
all          |all_7_7_0|
all          |all_8_8_0|
all          |all_9_9_0|

SELECT DISTINCT _partition_id, _part FROM learn_db.orders_partition_by_year ORDER BY _partition_id, _part;

Результат

_partition_id|_part         |
-------------+--------------+
2015         |2015_109_109_0|
2015         |2015_70_70_0  |
2015         |2015_7_66_1   |
2015         |2015_83_83_0  |
2015         |2015_95_95_0  |
2016         |2016_100_100_0|
2016         |2016_10_64_1  |
2016         |2016_77_77_0  |
2016         |2016_81_81_0  |
2016         |2016_92_92_0  |
2017         |2017_108_108_0|
2017         |2017_3_65_1   |
2017         |2017_68_68_0  |
2017         |2017_85_85_0  |
2017         |2017_93_93_0  |
2018         |2018_106_106_0|
2018         |2018_76_76_0  |
2018         |2018_82_82_0  |
2018         |2018_8_56_1   |
2018         |2018_98_98_0  |
2019         |2019_102_102_0|
2019         |2019_11_63_1  |
2019         |2019_74_74_0  |
2019         |2019_79_79_0  |
2019         |2019_97_97_0  |
2020         |2020_104_104_0|
2020         |2020_6_60_1   |
2020         |2020_75_75_0  |
2020         |2020_87_87_0  |
2020         |2020_96_96_0  |
2021         |2021_105_105_0|
2021         |2021_1_61_1   |
2021         |2021_69_69_0  |
2021         |2021_78_78_0  |
2021         |2021_94_94_0  |
2022         |2022_103_103_0|
2022         |2022_67_67_0  |
2022         |2022_80_80_0  |
2022         |2022_91_91_0  |
2022         |2022_9_59_1   |
2023         |2023_107_107_0|
2023         |2023_2_62_1   |
2023         |2023_73_73_0  |
2023         |2023_84_84_0  |
2023         |2023_90_90_0  |
2024         |2024_101_101_0|
2024         |2024_4_57_1   |
2024         |2024_72_72_0  |
2024         |2024_88_88_0  |
2024         |2024_99_99_0  |
2025         |2025_110_110_0|
2025         |2025_5_58_1   |
2025         |2025_71_71_0  |
2025         |2025_86_86_0  |
2025         |2025_89_89_0  |

6. Смотрим статистику по партициям в двух таблицах с заказами

SELECT
    partition,
    count() AS parts,
    sum(rows) AS rows
FROM system.parts
WHERE (database = 'learn_db') AND (`table` = 'orders') AND active
GROUP BY partition
ORDER BY partition ASC;

Результат

partition|parts|rows    |
---------+-----+--------+
tuple()  |    4|10000000|

SELECT
    partition,
    count() AS parts,
    sum(rows) AS rows
FROM system.parts
WHERE (database = 'learn_db') AND (`table` = 'orders_partition_by_year') AND active
GROUP BY partition
ORDER BY partition ASC;

Результат

partition|parts|rows   |
---------+-----+-------+
2015     |    5| 266179|
2016     |    5|1003162|
2017     |    5| 999904|
2018     |    5| 999471|
2019     |    5| 999824|
2020     |    5|1003033|
2021     |    5| 999162|
2022     |    5| 998693|
2023     |    5| 999337|
2024     |    5| 999945|
2025     |    5| 731290|

7. Сравниваем скорость выполнения запроса из таблицы без партиционирования с запросом из таблицы с партиционированием с фильтрацией по полю, по которому таблица партиционирована

SELECT *, _part FROM learn_db.orders_agg;

Результат

Query id: bfeb8cd7-e863-42d9-bf4f-106f9a39ae44

        ┌─order_id─┬─user_id─┬─product_id─┬──amount─┬─order_date─┐
     1. │  5810019 │   52513 │       1585 │  381.57 │ 2024-06-19 │
     2. │  5847301 │   24735 │       1585 │ 1704.39 │ 2024-07-18 │
     3. │  5868838 │    9136 │       1585 │ 2108.82 │ 2024-07-08 │
     4. │  5956566 │    6613 │       1585 │ 2261.88 │ 2024-11-08 │
     5. │  6033165 │   74278 │       1585 │ 4014.82 │ 2024-04-27 │
200090. │  9986540 │   10175 │       3000 │  175.62 │ 2024-04-11 │
        └─order_id─┴─user_id─┴─product_id─┴──amount─┴─order_date─┘
Showed 1000 out of 200090 rows.

200090 rows in set. Elapsed: 0.072 sec. Processed 2.03 million rows, 44.70 MB (28.13 million rows/s., 618.90 MB/s.)
Peak memory usage: 7.13 MiB.

SELECT 
	*
FROM
	learn_db.orders_partition_by_year
WHERE
	`product_id` between 1000 and 3000
	AND `order_date` BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

Результат

Query id: 13861490-3ed0-4029-aa05-6bbdb4f3615d

        ┌─order_id─┬─user_id─┬─product_id─┬──amount─┬─order_date─┐
     1. │  6097095 │   43128 │       1487 │ 4070.73 │ 2024-12-30 │
     2. │  6263307 │   49293 │       1487 │ 4042.27 │ 2024-09-26 │
     3. │  6335882 │   41610 │       1487 │ 2021.68 │ 2024-11-15 │
     4. │  6364188 │   27577 │       1487 │ 1723.43 │ 2024-01-21 │
     5. │  6428629 │   52942 │       1487 │  472.62 │ 2024-03-01 │
200090. │  9986540 │   10175 │       3000 │  175.62 │ 2024-04-11 │
        └─order_id─┴─user_id─┴─product_id─┴──amount─┴─order_date─┘
Showed 1000 out of 200090 rows.

200090 rows in set. Elapsed: 0.016 sec. Processed 212.99 thousand rows, 4.69 MB (13.09 million rows/s., 288.06 MB/s.)
Peak memory usage: 4.28 MiB.

8. Исследуем планы выполнения запросов

EXPLAIN indexes = 1
SELECT 
	*
FROM
	learn_db.orders
WHERE
	`product_id` between 1000 and 3000
	AND `order_date` BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

Результат

explain                                                                           |
----------------------------------------------------------------------------------+
Expression ((Project names + Projection))                                         |
  Expression                                                                      |
    ReadFromMergeTree (learn_db.orders)                                           |
    Indexes:                                                                      |
      PrimaryKey                                                                  |
        Keys:                                                                     |
          product_id                                                              |
        Condition: and((product_id in (-Inf, 3000]), (product_id in [1000, +Inf)))|
        Parts: 4/4                                                                |
        Granules: 248/1222                                                        |

EXPLAIN indexes = 1
SELECT 
	*
FROM
	learn_db.orders_partition_by_year
WHERE
	`product_id` between 1000 and 3000
	AND `order_date` BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

Результат

explain                                                                                           |
--------------------------------------------------------------------------------------------------+
Expression ((Project names + Projection))                                                         |
  Expression                                                                                      |
    ReadFromMergeTree (learn_db.orders_partition_by_year)                                         |
    Indexes:                                                                                      |
      MinMax                                                                                      |
        Keys:                                                                                     |
          order_date                                                                              |
        Condition: and((order_date in (-Inf, 20088]), (order_date in [19723, +Inf)))              |
        Parts: 5/55                                                                               |
        Granules: 123/1228                                                                        |
      Partition                                                                                   |
        Keys:                                                                                     |
          toYear(order_date)                                                                      |
        Condition: and((toYear(order_date) in (-Inf, 2024]), (toYear(order_date) in [2024, +Inf)))|
        Parts: 5/5                                                                                |
        Granules: 123/123                                                                         |
      PrimaryKey                                                                                  |
        Keys:                                                                                     |
          product_id                                                                              |
        Condition: and((product_id in (-Inf, 3000]), (product_id in [1000, +Inf)))                |
        Parts: 4/5                                                                                |
        Granules: 26/123                                                                          |

9. Исследуем планы выполнения запросов без фильтрации по полю, по которому партиционирована таблица

EXPLAIN indexes = 1
SELECT 
	*
FROM
	learn_db.orders
WHERE
	`product_id` between 1000 and 1000;

Результат

explain                                                                           |
----------------------------------------------------------------------------------+
Expression ((Project names + Projection))                                         |
  Expression                                                                      |
    ReadFromMergeTree (learn_db.orders)                                           |
    Indexes:                                                                      |
      PrimaryKey                                                                  |
        Keys:                                                                     |
          product_id                                                              |
        Condition: and((product_id in (-Inf, 1000]), (product_id in [1000, +Inf)))|
        Parts: 4/4                                                                |
        Granules: 4/1222                                                          |

EXPLAIN indexes = 1
SELECT 
	*
FROM
	learn_db.orders_partition_by_year
WHERE
	`product_id` between 1000 and 1000;

Результат

explain                                                                           |
----------------------------------------------------------------------------------+
Expression ((Project names + Projection))                                         |
  Expression                                                                      |
    ReadFromMergeTree (learn_db.orders_partition_by_year)                         |
    Indexes:                                                                      |
      MinMax                                                                      |
        Condition: true                                                           |
        Parts: 55/55                                                              |
        Granules: 1228/1228                                                       |
      Partition                                                                   |
        Condition: true                                                           |
        Parts: 55/55                                                              |
        Granules: 1228/1228                                                       |
      PrimaryKey                                                                  |
        Keys:                                                                     |
          product_id                                                              |
        Condition: and((product_id in (-Inf, 1000]), (product_id in [1000, +Inf)))|
        Parts: 11/55                                                              |
        Granules: 11/1228                                                         |

10. Реализована автоматическая миграция данных: записи заказов старше 12 месяцев перемещаются на более экономичные, но медленные диски

DROP TABLE IF EXISTS learn_db.orders_partition_by_year;
CREATE TABLE learn_db.orders_partition_by_year (
	order_id UInt32,
	user_id UInt32,
	product_id UInt32,
	amount Decimal(18, 2),
	order_date Date
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toStartOfMonth(order_date)
ORDER BY (product_id)
TTL order_date + INTERVAL 12 MONTH TO VOLUME 'slow_but_cheap';

11. Реализовано автоматическое удаление данных: записи заказов старше 12 месяцев удаляются

DROP TABLE IF EXISTS learn_db.orders_partition_by_year;
CREATE TABLE learn_db.orders_partition_by_year (
	order_id UInt32,
	user_id UInt32,
	product_id UInt32,
	amount Decimal(18, 2),
	order_date Date
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toStartOfMonth(order_date)
ORDER BY (product_id)
TTL order_date + INTERVAL 12 MONTH DELETE;

Управление партициями и частями данных

12. Получаем список всех партиций

SELECT
    partition,
    count() AS parts,
    sum(rows) AS rows
FROM system.parts
WHERE (database = 'learn_db') AND (`table` = 'orders_partition_by_year') AND active
GROUP BY partition
ORDER BY partition ASC;

Результат

partition|parts|rows   |
---------+-----+-------+
2015     |    5| 266179|
2016     |    5|1003162|
2017     |    5| 999904|
2018     |    5| 999471|
2019     |    5| 999824|
2020     |    5|1003033|
2021     |    5| 999162|
2022     |    5| 998693|
2023     |    5| 999337|
2024     |    5| 999945|
2025     |    5| 731290|

13. Получаем список всех активных частей данных из партиций за 2015 год

SELECT
    *
FROM system.parts
WHERE (database = 'learn_db') AND (`table` = 'orders_partition_by_year')
	AND `partition` = '2015'
	AND active = true;

Результат

partition|name          |uuid                                |part_type|active|marks|rows  |bytes_on_disk|data_compressed_bytes|data_uncompressed_bytes|primary_key_size|marks_bytes|secondary_indices_compressed_bytes|secondary_indices_uncompressed_bytes|secondary_indices_marks_bytes|modification_time  |remove_time        |refcount|min_date  |max_date  |min_time           |max_time           |partition_id|min_block_number|max_block_number|level|data_version|primary_key_bytes_in_memory|primary_key_bytes_in_memory_allocated|index_granularity_bytes_in_memory|index_granularity_bytes_in_memory_allocated|is_frozen|database|table                   |engine   |disk_name|path                                                                              |hash_of_all_files               |hash_of_uncompressed_files      |uncompressed_hash_of_compressed_files|delete_ttl_info_min|delete_ttl_info_max|move_ttl_info.expression|move_ttl_info.min|move_ttl_info.max|default_compression_codec|recompression_ttl_info.expression|recompression_ttl_info.min|recompression_ttl_info.max|group_by_ttl_info.expression|group_by_ttl_info.min|group_by_ttl_info.max|rows_where_ttl_info.expression|rows_where_ttl_info.min|rows_where_ttl_info.max|projections|visible|creation_tid                                      |removal_tid_lock|removal_tid                                       |creation_csn|removal_csn|has_lightweight_delete|last_removal_attempt_time|removal_state                           |
---------+--------------+------------------------------------+---------+------+-----+------+-------------+---------------------+-----------------------+----------------+-----------+----------------------------------+------------------------------------+-----------------------------+-------------------+-------------------+--------+----------+----------+-------------------+-------------------+------------+----------------+----------------+-----+------------+---------------------------+-------------------------------------+---------------------------------+-------------------------------------------+---------+--------+------------------------+---------+---------+----------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------------------+-------------------+-------------------+------------------------+-----------------+-----------------+-------------------------+---------------------------------+--------------------------+--------------------------+----------------------------+---------------------+---------------------+------------------------------+-----------------------+-----------------------+-----------+-------+--------------------------------------------------+----------------+--------------------------------------------------+------------+-----------+----------------------+-------------------------+----------------------------------------+
2015     |2015_7_66_1   |00000000-0000-0000-0000-000000000000|Compact  |     1|   22|169600|      2440874|              2439943|                3731200|             111|        422|                                 0|                                   0|                            0|2025-09-26 22:04:06|1970-01-01 03:00:00|       1|2015-09-26|2015-12-31|1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|2015        |               7|              66|    1|           7|                         88|                                  216|                               25|                                         25|        0|learn_db|orders_partition_by_year|MergeTree|default  |/var/lib/clickhouse/store/bb3/bb3356d9-c090-4621-859f-a468ec177666/2015_7_66_1/   |c75fae5e2f4fcb3ec7c8cfa9ca9977bf|68b125b938bcb527c565b06f8ec7f8f0|da16b7dcd149dc1f4bca3f380fec45d5     |1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|[]                      |[]               |[]               |LZ4                      |[]                               |[]                        |[]                        |[]                          |[]                   |[]                   |[]                            |[]                     |[]                     |[]         |      1|{1:1, 2:1, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|               0|{1:0, 2:0, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|           0|          0|                     0|      1970-01-01 03:00:00|Cleanup thread hasn't seen this part yet|
2015     |2015_70_70_0  |00000000-0000-0000-0000-000000000000|Compact  |     1|    4| 27897|       408288|               407705|                 613734|              50|        141|                                 0|                                   0|                            0|2025-09-26 22:04:06|1970-01-01 03:00:00|       1|2015-09-26|2015-12-31|1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|2015        |              70|              70|    0|          70|                         16|                                  144|                               25|                                         25|        0|learn_db|orders_partition_by_year|MergeTree|default  |/var/lib/clickhouse/store/bb3/bb3356d9-c090-4621-859f-a468ec177666/2015_70_70_0/  |90997b31dbbdae4f83d86478f89fa73d|fe668ff1d922a4ef21ed9b9dfa80bf96|e160de95f6b75169f6b6fe4cebe50c5b     |1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|[]                      |[]               |[]               |LZ4                      |[]                               |[]                        |[]                        |[]                          |[]                   |[]                   |[]                            |[]                     |[]                     |[]         |      1|{1:1, 2:1, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|               0|{1:0, 2:0, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|           0|          0|                     0|      1970-01-01 03:00:00|Cleanup thread hasn't seen this part yet|
2015     |2015_83_83_0  |00000000-0000-0000-0000-000000000000|Compact  |     1|    4| 28221|       415106|               414523|                 620862|              50|        141|                                 0|                                   0|                            0|2025-09-26 22:04:06|1970-01-01 03:00:00|       1|2015-09-26|2015-12-31|1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|2015        |              83|              83|    0|          83|                         16|                                  144|                               25|                                         25|        0|learn_db|orders_partition_by_year|MergeTree|default  |/var/lib/clickhouse/store/bb3/bb3356d9-c090-4621-859f-a468ec177666/2015_83_83_0/  |165b9db0226d522ca687c6e79f3a8bcf|01c2057e893285ecc613810a46d483a3|1c481c357f10d23b76b6fed7e7ff818a     |1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|[]                      |[]               |[]               |LZ4                      |[]                               |[]                        |[]                        |[]                          |[]                   |[]                   |[]                            |[]                     |[]                     |[]         |      1|{1:1, 2:1, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|               0|{1:0, 2:0, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|           0|          0|                     0|      1970-01-01 03:00:00|Cleanup thread hasn't seen this part yet|
2015     |2015_95_95_0  |00000000-0000-0000-0000-000000000000|Compact  |     1|    4| 28177|       415835|               415252|                 619894|              50|        141|                                 0|                                   0|                            0|2025-09-26 22:04:06|1970-01-01 03:00:00|       1|2015-09-26|2015-12-31|1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|2015        |              95|              95|    0|          95|                         16|                                  144|                               25|                                         25|        0|learn_db|orders_partition_by_year|MergeTree|default  |/var/lib/clickhouse/store/bb3/bb3356d9-c090-4621-859f-a468ec177666/2015_95_95_0/  |e728ce5b05d7a878d9161fdc3fe40093|e11f2ad5140cde8b2600cd9f7487bd2a|ca049d1a262e275ea314f3247fccc7f3     |1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|[]                      |[]               |[]               |LZ4                      |[]                               |[]                        |[]                        |[]                          |[]                   |[]                   |[]                            |[]                     |[]                     |[]         |      1|{1:1, 2:1, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|               0|{1:0, 2:0, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|           0|          0|                     0|      1970-01-01 03:00:00|Cleanup thread hasn't seen this part yet|
2015     |2015_109_109_0|00000000-0000-0000-0000-000000000000|Compact  |     1|    2| 12284|       183278|               182766|                 270248|              42|         78|                                 0|                                   0|                            0|2025-09-26 22:04:06|1970-01-01 03:00:00|       1|2015-09-26|2015-12-31|1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|2015        |             109|             109|    0|         109|                          8|                                  136|                               25|                                         25|        0|learn_db|orders_partition_by_year|MergeTree|default  |/var/lib/clickhouse/store/bb3/bb3356d9-c090-4621-859f-a468ec177666/2015_109_109_0/|f55f030cff1ec2c7a863a9ee6b3c2f2c|dd7d488fe0d366ee7564151e617cd48c|14a46f1a912302e9709ea7533ac3e18c     |1970-01-01 03:00:00|1970-01-01 03:00:00|[]                      |[]               |[]               |LZ4                      |[]                               |[]                        |[]                        |[]                          |[]                   |[]                   |[]                            |[]                     |[]                     |[]         |      1|{1:1, 2:1, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|               0|{1:0, 2:0, 3:00000000-0000-0000-0000-000000000000}|           0|          0|                     0|      1970-01-01 03:00:00|Cleanup thread hasn't seen this part yet|

14. Открепляем партицию за 2015 год

ALTER TABLE learn_db.orders_partition_by_year DETACH PARTITION '2015';

16. Прикрепляем открепленную партицию за 2015 год

ALTER TABLE learn_db.orders_partition_by_year ATTACH PARTITION 2015;
ALTER TABLE learn_db.orders_partition_by_year ATTACH PARTITION ALL;

16. Открепляем и прикрепляем обратно часть данных

ALTER TABLE learn_db.orders_partition_by_year DETACH PART '2015_112_112_0';
ALTER TABLE learn_db.orders_partition_by_year ATTACH PART '2015_112_112_0';

17. Открепляем партицию за 2015 год и затем удаляем ее

ALTER TABLE learn_db.orders_partition_by_year DETACH PARTITION '2015';
ALTER TABLE learn_db.orders_partition_by_year DROP DETACHED PARTITION '2015'
SETTINGS allow_drop_detached = 1;

Name		Name	Last commit message	Last commit date
parent directory ..
README.md		README.md
README_DZ.md		README_DZ.md

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

README.md

Партиционирование таблиц

1. Создаем не партиционированную таблицу с заказами orders

2. Вставляем в таблицу с заказами 10 000 000 строк

3. Создаем таблицу с заказами, партиционированную по годам

4. Вставляем данные в партиционированную таблицу

5. Получаем список частей данных и партиций по двум таблицам с заказами

6. Смотрим статистику по партициям в двух таблицах с заказами

8. Исследуем планы выполнения запросов

9. Исследуем планы выполнения запросов без фильтрации по полю, по которому партиционирована таблица

10. Реализована автоматическая миграция данных: записи заказов старше 12 месяцев перемещаются на более экономичные, но медленные диски

11. Реализовано автоматическое удаление данных: записи заказов старше 12 месяцев удаляются

Управление партициями и частями данных

12. Получаем список всех партиций

13. Получаем список всех активных частей данных из партиций за 2015 год

14. Открепляем партицию за 2015 год

16. Прикрепляем открепленную партицию за 2015 год

16. Открепляем и прикрепляем обратно часть данных

17. Открепляем партицию за 2015 год и затем удаляем ее

FilesExpand file tree

12_partitioning

Directory actions

More options

Directory actions

More options

Latest commit

History

12_partitioning

Folders and files

parent directory

README.md

Партиционирование таблиц

1. Создаем не партиционированную таблицу с заказами orders

2. Вставляем в таблицу с заказами 10 000 000 строк

3. Создаем таблицу с заказами, партиционированную по годам

4. Вставляем данные в партиционированную таблицу

5. Получаем список частей данных и партиций по двум таблицам с заказами

6. Смотрим статистику по партициям в двух таблицах с заказами

8. Исследуем планы выполнения запросов

9. Исследуем планы выполнения запросов без фильтрации по полю, по которому партиционирована таблица

10. Реализована автоматическая миграция данных: записи заказов старше 12 месяцев перемещаются на более экономичные, но медленные диски

11. Реализовано автоматическое удаление данных: записи заказов старше 12 месяцев удаляются

Управление партициями и частями данных

12. Получаем список всех партиций

13. Получаем список всех активных частей данных из партиций за 2015 год

14. Открепляем партицию за 2015 год

16. Прикрепляем открепленную партицию за 2015 год

16. Открепляем и прикрепляем обратно часть данных

17. Открепляем партицию за 2015 год и затем удаляем ее