DolphinDB 内存分区表是驻留于单节点内存、按指定列逻辑分割为多个子表（分片）的数据结构，旨在通过细粒度锁机制提升并发读写性能并利用多核并行计算，不支持组合分区（COMPO）且服务重启后数据丢失 。
核心特性与限制
- 存储介质：完全位于内存，无持久化（重启即失），受单节点内存容量限制。
- 分区机制：逻辑上为一张大表，物理上由多个独立管理的子表组成；不支持 COMPO 复合分区，仅支持 VALUE（值）、RANGE（范围）、HASH（哈希）、LIST（列表）四种方式 。
- 并发优势：消除全局锁，各分区独立加锁，显著提升多会话并发读写能力；查询时若命中分区键可自动裁剪扫描范围 。
- 创建约束：创建后不可动态增删子表；模板表数量必须严格等于分区数量 。
- 适用场景：高频交易实时计算、大规模中间结果集处理、需高并发更新的临时数据集 。
创建语法与示例
使用database("", partitionType, scheme)创建内存数据库句柄（目录参数为空字符串），配合createPartitionedTable生成表。模板表可为普通表、键值表、流表或 MVCC 表，需传入元组形式（每个元素对应一个分区）。
# 1. 定义分区域（内存数据库，RANGE 分区） db = database("", RANGE, 0 1000000 2000000) # 2. 定义单分区模板表（此处以常规内存表为例） schema = table(1:0, `id`sym`price, [INT, SYMBOL, DOUBLE]) # 3. 创建分区表（传入模板表向量，数量需匹配分区数） # 若分 2 区，需传入 [schema, schema]；此处示意单模板自动扩展或需手动构造列表 pt = db.createPartitionedTable([schema, schema], `myMemPartTable, `id) # 4. 数据写入（直接 append! 到分区表对象） pt.append!(table(500000..1500000 as id, rand(`A`B, 1000000) as sym, rand(100.0, 1000000) as price)) ```:ml-citation{ref="7,15" appearance="aggregated" data="citationList"}
