表访问权限并不会自动继承。因此，一个试图访问父表的用户还必须具有访问它的所有子表的权限，或者使用ONLY关键字只从父表中提取数据。在向现有的继承层次添加新的子表的时候，请注意给它赋予所有权限。 继承特性的一个严重的局限性是索引(包括唯一约束)和外键约束只施用于单个表，而不包括它们的继承的子表。这一点不管对引用表还是被引用表都是事实，因此在上面的例子里，如果我们声明cities.name为UNIQUE或者是一个PRIMARY KEY，那么也不会阻止capitals表拥有重复了名字的cities数据行。 并且这些重复的行缺省时在查询cities表的时候会显示出来。实际上，缺省时capitals将完全没有唯一约束，因此可能包含带有同名的多个行。你应该给capitals增加唯一约束，但是这样做也不会避免与cities的重复。类似，如果我们声明cities.name REFERENCES某些其它的表，这个约束不会自动广播到capitals。在这种条件下，你可以通过手工给capitals 增加同样的REFERENCES约束来做到这点。 二、分区表：
1. 概述分区表： 分区的意思是把逻辑上的一个大表分割成物理上的几块儿，分区可以提供若干好处： 1). 某些类型的查询性能可以得到极大提升。 2). 更新的性能也可以得到提升，因为表的每块的索引要比在整个数据集上的索引要小。如果索引不能全部放在内存里，那么在索引上的读和写都会产生更多的磁盘访问。 3). 批量删除可以用简单地删除某个分区来实现。 4). 将很少用的数据可以移动到便宜的、慢一些地存储介质上。 假设当前的数据库并不支持分区表，而我们的应用所需处理的数据量也非常大，对于这种应用场景，我们不得不人为的将该大表按照一定的规则，手工拆分成多个小表，让每个小表包含不同区间的数据。这样一来，我们就必须在数据插入、更新、删除和查询之前，先计算本次的指令需要操作的小表。对于有些查询而言，由于查询区间可能会跨越多个小表，这样我们又不得不将多个小表的查询结果进行union操作，以合并来自多个表的数据，并最终形成一个结果集返回给客户端。可见，如果我们正在使用的数据库不支持分区表，那么在适合其应用的场景下，我们就需要做很多额外的编程工作以弥补这一缺失。然而需要说明的是，尽管功能可以勉强应付，但是性能却和分区表无法相提并论。 目前PostgreSQL支持的分区形式主要为以下两种： 1). 范围分区: 表被一个或者多个键字字段分区成"范围"，在这些范围之间没有重叠的数值分布到不同的分区里。比如，我们可以为特定的商业对象根据数据范围分区，或者根据标识符范围分区。 2). 列表分区: 表是通过明确地列出每个分区里应该出现那些键字值实现的。
2. 实现分区： 1). 创建"主表"，所有分区都从它继承。
2). 创建几个"子"表，每个都从主表上继承。通常，这些"子"表将不会再增加任何字段。我们将把子表称作分区，尽管它们就是普通的PostgreSQL表。 上面创建的子表，均已年、月的形式进行范围划分，不同年月的数据将归属到不同的子表内。这样的实现方式对于清空分区数据而言将极为方便和高效，即直接执行DROP TABLE语句删除相应的子表，之后在根据实际的应用考虑是否重建该子表(分区)。相比于直接DROP子表，PostgreSQL还提供了另外一种更为方便的方式来管理子表： 和直接DROP相比，该方式仅仅是使子表脱离了原有的主表，而存储在子表中的数据仍然可以得到访问，因为此时该表已经被还原成一个普通的数据表了。这样对于数据库的DBA来说，就可以在此时对该表进行必要的维护操作，如数据清理、归档等，在完成诸多例行性的操作之后，就可以考虑是直接删除该表(DROP TABLE)，还是先清空该表的数据(TRUNCATE TABLE)，之后再让该表重新继承主表，如： 3). 给分区表增加约束，定义每个分区允许的健值。同时需要注意的是，定义的约束要确保在不同的分区里不会有相同的键值。因此，我们需要将上面"子"表的定义修改为以下形式： 4). 尽可能基于键值创建索引。如果需要，我们也同样可以为子表中的其它字段创建索引。 5). 定义一个规则或者触发器，把对主表的修改重定向到适当的分区表。 如果数据只进入最新的分区，我们可以设置一个非常简单的规则来插入数据。我们必须每个月都重新定义这个规则，即修改重定向插入的子表名，这样它总是指向当前分区。 其中NEW是关键字，表示新数据字段的集合。这里可以通过点(.)操作符来获取集合中的每一个字段。 我们可能想插入数据并且想让服务器自动定位应该向哪个分区插入数据。我们可以用像下面这样的更复杂的规则集来实现这个目标。 请注意每个规则里面的WHERE子句正好匹配其分区的CHECK约束。 可以看出，一个复杂的分区方案可能要求相当多的DDL。在上面的例子里我们需要每个月创建一次新分区，因此写一个脚本自动生成需要的DDL是明智的。除此之外，我们还不难推断出，分区表对于新数据的批量插入操作有一定的抑制，这一点在Oracle中也同样如此。 除了上面介绍的通过Rule的方式重定向主表的数据到各个子表，我们还可以通过触发器的方式来完成此操作，相比于基于Rule的重定向方法，基于触发器的方式可能会带来更好的插入效率，特别是针对非批量插入的情况。然而对于批量插入而言，由于Rule的额外开销是基于表的，而不是基于行的，因此效果会好于触发器方式。另一个需要注意的是，copy操作将会忽略Rules，如果我们想要通过COPY方法来插入数据，你只能将数据直接copy到正确的子表，而不是主表。这种限制对于触发器来说是不会造成任何问题的。基于Rule的重定向方式还存在另外一个问题，就是当插入的数据不在任何子表的约束中时，PostgreSQL也不会报错，而是将数据直接保留在主表中。6). 添加新分区：
这里将介绍两种添加新分区的方式，第一种方法简单且直观，我们只是创建新的子表，同时为其定义新的检查约束，如：
第二种方法的创建步骤相对繁琐，但更为灵活和实用。见以下四步： 7). 确保postgresql.conf里的配置参数constraint_exclusion是打开的。没有这个参数，查询不会按照需要进行优化。这里我们需要做的是确保该选项在配置文件中没有被注释掉。 3. 分区和约束排除： 约束排除(Constraint exclusion)是一种查询优化技巧，它改进了用上面方法定义的表分区的性能。比如： 如果没有约束排除，上面的查询会扫描measurement表中的每一个分区。打开了约束排除之后，规划器将检查每个分区的约束然后再视图证明该分区不需要被扫描，因为它不能包含任何符合WHERE子句条件的数据行。如果规划器可以证明这个，它就把该分区从查询规划里排除出去。 你可以使用EXPLAIN命令显示一个规划在constraint_exclusion打开和关闭情况下的不同。用上面方法设置的表的典型的缺省规划是： 从上面的查询计划中可以看出，PostgreSQL扫描了所有分区。下面我们再看一下打开约束排除之后的查询计划： 请注意，约束排除只由CHECK约束驱动，而不会由索引驱动。 目前版本的PostgreSQL中该配置的缺省值是partition，该值是介于on和off之间的一种行为方式，即规划器只会将约束排除应用于基于分区表的查询，而on设置则会为所有查询都进行约束排除，那么对于普通数据表而言，也将不得不承担由该机制而产生的额外开销。 约束排除在使用时有以下几点注意事项： 1). 约束排除只是在查询的WHERE子句包含约束的时候才生效。一个参数化的查询不会被优化，因为在运行时规划器不知道该参数会选择哪个分区。因此像CURRENT_DATE这样的函数必须避免。把分区键值和另外一个表的字段连接起来也不会得到优化。 2). 在CHECK约束里面要避免跨数据类型的比较，因为目前规划器会无法证明这样的条件为假。比如，下面的约束会在x是整数字段的时候可用，但是在x是一个bigint的时候不能用： CHECK (x = 1) 对于bigint字段，我们必须使用类似下面这样的约束： CHECK (x = 1::bigint) 这个问题并不仅仅局限于bigint数据类型，它可能会发生在任何约束的缺省数据类型与其比较的字段的数据类型不匹配的场合。在提交的查询里的跨数据类型的比较通常是OK的，只是不能在CHECK条件里。 3). 在主表上的UPDATE和DELETE命令并不执行约束排除。 4). 在规划器进行约束排除时，主表上的所有分区的所有约束都将会被检查，因此，大量的分区会显著增加查询规划的时间。 5). 在执行ANALYZE语句时，要为每一个分区都执行该命令，而不是仅仅对主表执行该命令。