テーブルパーティショニングの内部とパーティションプルーニング

パーティションは「分けて読まない」ための仕組み

パーティショニング の本質は、表を小さくすることではなく、読まなくてよい部分を計画段階で確定できる構造を作ることです。1つの論理表を境界の定義（メタデータ）に従って複数の物理的な子表（パーティション）へ分け、各子表は独立した格納領域とローカル索引を持ちます。クエリの述語がパーティションキーに掛かると、オプティマイザは境界と述語を突き合わせ、合致し得ない子表を走査計画から丸ごと外します。これがパーティションプルーニング（partition pruning、枝刈り） で、全表走査を「関係するパーティションの走査」に縮める原理です。

3つの物理分割：所属を決める関数

行がどのパーティションに入るかは、パーティションキーの値からパーティションを決める写像で決まります。方式ごとにこの写像が違い、それがプルーニングの効き方を左右します。

レンジは境界が順序付き区間なので、created_at >= '2026-06-01' のような範囲述語と相性が良く、区間と述語の重なりだけを残せます。リストは region IN ('JP','KR') のような離散値の振り分けに向きます。ハッシュは hash(key) mod N で行を均し、件数を平準化してホットスポットを避けますが、剰余は値の順序を壊すため範囲述語ではプルーニングが効かず、等値述語でのみ単一スロットに絞れます。レンジ・リスト・ハッシュという同じ三分法は、サーバーをまたぐ分散でも現れます（→ シャーディング方式）。

-- ハッシュ：剰余で4分割。等値なら1パーティションに絞れるが範囲は4つ全部に散る
CREATE TABLE events (id bigint, user_id bigint, ts timestamptz)
  PARTITION BY HASH (user_id);
CREATE TABLE events_p0 PARTITION OF events
  FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 0);
-- ... p1..p3 まで REMAINDER 1,2,3

静的プルーニング：計画時に定数で絞る

述語がコンパイル時に定数へ評価できる場合、オプティマイザは実行前にアクセス対象を確定できます。これが静的プルーニングです。手順は単純で、述語をパーティションキーの制約式へ正規化し、各パーティションの境界制約と論理的に矛盾するものを除外します。

パーティション境界（レンジ・月分割）
  p_2026_05: [2026-05-01, 2026-06-01)
  p_2026_06: [2026-06-01, 2026-07-01)
  p_2026_07: [2026-07-01, 2026-08-01)

述語: created_at >= '2026-06-15'
  p_2026_05 … 上限 06-01 が 06-15 未満 → 矛盾 → 除外
  p_2026_06 … 区間が 06-15 以降を含み得る → 残す
  p_2026_07 … 全域が 06-15 以降 → 残す
→ 走査は p_2026_06, p_2026_07 のみ

これは 述語プッシュダウン の最も粗い粒度の適用で、ファイル単位・パーティション単位に効きます。さらに細かい粒度では、各パーティション内のブロックの min/max 統計でブロックを飛ばす段が続きます。粒度はパーティション → 行グループ → ブロックと段階的に効き、プルーニングはその最上段に位置づけられます。

動的プルーニング：実行時に値が分かってから絞る

述語の値が計画時に未知でも、実行が始まれば確定するケースがあります。代表は、束縛変数（プリペアドステートメントのパラメータ）と、結合相手から流れてくる結合キーです。これらを実行時に評価して初めてパーティションを絞るのが動的プルーニングです。

• パラメータ由来：WHERE region = ? のプランは、計画時にはどのリストパーティションに当たるか不明です。エンジンは「実行時に ? を評価してから対象パーティションを選ぶ」プラン（実行時プルーニング）を作ります。これはプラン再利用と相性が問題になりやすく、束縛値ごとに当たるパーティションが変わるため、固定プランの妥当性が値で揺れます（→ パラメータスニッフィング）。
• 結合由来：ハッシュ結合などで、ビルド側（小さい表）を走査して得た結合キーの実値の集合を使い、プローブ側のパーティション付き大表から不要なパーティションを実行時に外す方式です。ビルド側に存在しないキーのパーティションは、最初から走査しません。

パーティションワイズ結合：分けたまま結合する

両方の表が同じキー・同じ境界で分割されていれば、結合は「全体 ⋈ 全体」ではなく「対応パーティション同士の結合の和」に分解できます。これがパーティションワイズ結合（partition-wise join） です。境界が一致するため、あるパーティションの行が結合相手になり得るのは、相手表の同じ境界のパーティションだけだからです。

R を [a,b),[b,c),[c,d) に分割、S も同一境界で分割
通常:        R ⋈ S  （全行が結合候補）
分割後:  (R1 ⋈ S1) ∪ (R2 ⋈ S2) ∪ (R3 ⋈ S3)
  → R1 の行は S2,S3 とは決して一致しない（境界が交わらない）ため照合不要

利点は2つあります。第一に、各結合の入力が小さくなるため、ハッシュ結合のハッシュ表がパーティション単位で済み、メモリに収まりやすく外部化（あふれ）を避けられます。第二に、パーティション単位の結合は互いに独立なので、並列実行の自然な単位になります。分散環境では、結合キーで両表が同じノードへ配置（コロケート）されていれば、ネットワーク越しの行移動なしに各ノードで局所結合でき、これはパーティションワイズ結合の分散版です（→ 分散結合とシャッフル）。

まとめ