什麽是表分區

一般情況下，我們建立數據庫表時，表數據都存放在一個文件裏。

但是如果是分區表的話，表數據就會按照你指定的規則分放到不同的文件裏，把一個大的數據文件拆分為多個小文件，還可以把這些小文件放在不同的磁盤下由多個cpu進行處理。這樣文件的大小隨著拆分而減小，還得到硬件系統的加強，自然對我們操作數據是大大有利的。

所以大數據量的數據表，對分區的需要還是必要的，因為它可以提高select效率，還可以對歷史數據經行區分存檔等。但是數據量少的數據就不要湊這個熱鬧啦，因為表分區會對數據庫產生不必要的開銷，除啦性能還會增加實現對象的管理費用和復雜性。

跟著做，分區如此簡單

先跟著做一個分區表（分為11個分區），去除神秘的面紗，然後咱們再逐一擊破各個要點要害。

分區是要把一個表數據拆分為若幹子集合，也就是把把一個數據文件拆分到多個數據文件中，然而這些文件的存放可以依托一個文件組或這多個文件組，由於多個文件組可以提高數據庫的訪問並發量，還可以把不同的分區配置到不同的磁盤中提高效率，所以創建時建議分區跟文件組個數相同。

1.創建文件組

可以點擊數據庫屬性在文件組裏面添加

T-sql語法：

alter database <數據庫名> add filegroup <文件組名>

---創建數據庫文件組
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup1
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup2
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup3
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup4
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup5
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup6
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup7
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup8
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup9
alter database testSplit add filegroup ByIdGroup10

2.創建數據文件到文件組裏面

可以點擊數據庫屬性在文件裏面添加

T-sql語法：

alter database <數據庫名稱> add file <數據標識> to filegroup <文件組名稱>

--<數據標識> （name:文件名，fliename:物理路徑文件名，size:文件初始大小kb/mb/gb/tb，filegrowth:文件自動增量kb/mb/gb/tb/%,maxsize:文件可以增加到的最大大小kb/mb/gb/tb/unlimited）

alter database testSplit add file 
(name=N‘ById1‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById1.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup1
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById2‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById2.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup2
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById3‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById3.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup3
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById4‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById4.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup4
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById5‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById5.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup5
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById6‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById6.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup6
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById7‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById7.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup7
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById8‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById8.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup8
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById9‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById9.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup9
alter database testSplit add file 
(name=N‘ById10‘,filename=N‘J:\Work\數據庫\data\ById10.ndf‘,size=5Mb,filegrowth=5mb)
to filegroup ByIdGroup10

執行完成後，右鍵數據庫看文件組跟文件裏面是不是多出來啦這些文件組跟文件。

3.使用向導創建分區表

右鍵到要分區的表--- >> 存儲 --- >> 創建分區 --- >>顯示向導視圖 --- >> 下一步 --- >> 下一步。。

這裏舉例說下選擇列的意思：

假如你選擇的是int類型的列：那麽你的分區可以指定為1--100W是一個分區，100W--200W是一個分區....

假如你選擇的是datatime類型：那麽你的分區可以指定為：2014-01-01--2014-01-31一個分區，2014-02-01--2014-02-28一個分區...

根據這樣的列數據規則劃分，那麽在那個區間的數據，在插入數據庫時就被指向那個分區存儲下來。

我這裏選用orderid int類型 --- >> 下一步 --- >>

左邊界右邊界：就是把臨界值劃分給上一個分區還是下一個分區。一個小於號，一個小於等於號。

然後下一步下一步最後你會得到分區函數和分區方案。

USE [testSplit]
GO
BEGIN TRANSACTION

--創建分區函數
CREATE PARTITION FUNCTION [bgPartitionFun](int) AS RANGE LEFT FOR VALUES (N‘1000000‘, N‘2000000‘, N‘3000000‘, N‘4000000‘, N‘5000000‘, N‘6000000‘, N‘7000000‘, N‘8000000‘, N‘9000000‘, N‘10000000‘)

--創建分區方案
CREATE PARTITION SCHEME [bgPartitionSchema] AS PARTITION [bgPartitionFun] TO ([PRIMARY], [ByIdGroup1], [ByIdGroup2], [ByIdGroup3], [ByIdGroup4], [ByIdGroup5], [ByIdGroup6], [ByIdGroup7], [ByIdGroup8], [ByIdGroup9], [ByIdGroup10])

--創建分區索引
CREATE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex_on_bgPartitionSchema_635342971076448165] ON [dbo].[BigOrder] 
(
    [OrderId]
)WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF) ON [bgPartitionSchema]([OrderId])

--刪除分區索引
DROP INDEX [ClusteredIndex_on_bgPartitionSchema_635342971076448165] ON [dbo].[BigOrder] WITH ( ONLINE = OFF )

COMMIT TRANSACTION

執行上面向導生成的語句。分區完成。。

4.秀一下速度。

首先我在表中插入啦1千萬行數據。給表分啦11個分區。前十個分區裏面一個是100W條數據。。

說兩句：

可見反常現象，掃描次數跟邏輯讀取次數都是無分區表的2倍之多，但查詢速度卻是快啦不少啊。這就是分區的神奇之處啊，所以要相信這世界一切皆有可能。

分區函數，分區方案，分區表，分區索引

1.分區函數

指定分依據區列（依據列唯一），分區數據範圍規則，分區數量，然後將數據映射到一組分區上。

創建語法：

create partition function 分區函數名(<分區列類型>) as range [left/right] 
for values (每個分區的邊界值,....) 

--創建分區函數
CREATE PARTITION FUNCTION [bgPartitionFun](int) AS RANGE LEFT FOR VALUES (N‘1000000‘, N‘2000000‘, N‘3000000‘, N‘4000000‘, N‘5000000‘, N‘6000000‘, N‘7000000‘, N‘8000000‘, N‘9000000‘, N‘10000000‘)

然而，分區函數只定義了分區的方法，此方法具體用在哪個表的那一列上，則需要在創建表或索引是指定。

刪除語法：

--刪除分區語法
drop partition function <分區函數名>

--刪除分區函數 bgPartitionFun
drop partition function bgPartitionFun

需要註意的是，只有沒有應用到分區方案中的分區函數才能被刪除。

2.分區方案

指定分區對應的文件組。

創建語法：

--創建分區方案語法
create partition scheme <分區方案名稱> as partition <分區函數名稱> [all]to (文件組名稱,....) 

--創建分區方案,所有分區在一個組裏面
CREATE PARTITION SCHEME [bgPartitionSchema] AS PARTITION [bgPartitionFun] TO ([ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1], [ByIdGroup1])

分區函數必須關聯分區方案才能有效，然而分區方案指定的文件組數量必須與分區數量一致，哪怕多個分區存放在一個文件組中。

刪除語法：

--刪除分區方案語法
drop partition scheme<分區方案名稱>

--刪除分區方案 bgPartitionSchema
drop partition scheme bgPartitionSchema1

只有沒有分區表，或索引使用該分區方案是，才能對其刪除。

3.分區表

創建語法：

--創建分區表語法
create table <表名> (
  <列定義>
)on<分區方案名>(分區列名)

--創建分區表
create table BigOrder (
   OrderId              int                  identity,
   orderNum             varchar(30)          not null,
   OrderStatus          int                  not null default 0,
   OrderPayStatus       int                  not null default 0,
   UserId               varchar(40)          not null,
   CreateDate           datetime             null default getdate(),
   Mark                 nvarchar(300)        null
)on bgPartitionSchema(OrderId)

如果在表中創建主鍵或唯一索引，則分區依據列必須為該列。

4.分區索引

創建語法：

--創建分區索引語法
create <索引分類> index <索引名稱> 
on <表名>(列名)
on <分區方案名>(分區依據列名)

--創建分區索引
CREATE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex_on_bgPartitionSchema_635342971076448165] ON [dbo].[BigOrder] 
(
    [OrderId]
)WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF) ON [bgPartitionSchema]([OrderId])

使用分區索引查詢，可以避免多個cpu操作多個磁盤時產生的沖突。

分區表明細信息

這裏的語法，我就不寫啦，自己看語句分析吧。簡單的很。。

1.查看分區依據列的指定值所在的分區

--查詢分區依據列為10000014的數據在哪個分區上
select $partition.bgPartitionFun(2000000)  --返回值是2，表示此值存在第2個分區 

2.查看分區表中，每個非空分區存在的行數

--查看分區表中，每個非空分區存在的行數
select $partition.bgPartitionFun(orderid) as partitionNum,count(*) as recordCount
from bigorder
group by  $partition.bgPartitionFun(orderid)

3.查看指定分區中的數據記錄

---查看指定分區中的數據記錄
select * from bigorder where $partition.bgPartitionFun(orderid)=2

結果：數據從1000001開始到200W結束

分區的拆分與合並以及數據移動

1.拆分分區

在分區函數中新增一個邊界值，即可將一個分區變為2個。

--分區拆分
alter partition function bgPartitionFun()
split range(N‘1500000‘)  --將第二個分區拆為2個分區

註意：如果分區函數已經指定了分區方案，則分區數需要和分區方案中指定的文件組個數保持對應一致。

2.合並分區

與拆分分區相反，去除一個邊界值即可。

--合並分區
alter partition function bgPartitionFun()
merge range(N‘1500000‘)  --將第二第三分區合並

3.分區中的數據移動

你或許會遇到這樣的需求，將普通表數據復制到分區表中，或者將分區表中的數據復制到普通表中。

那麽移動數據這兩個表，則必須滿足下面的要求。

• 字段數量相同，對應位置的字段相同
• 相同位置的字段要有相同的屬性，相同的類型。
• 兩個表在一個文件組中

1.創建表時指定文件組

--創建表
create table <表名> (
  <列定義>
)on <文件組名>

2.從分區表中復制數據到普通表

--將bigorder分區表中的第一分區數據復制到普通表中
alter table bigorder switch partition 1 to <普通表名>

3.從普通標中復制數據到分區表中

這裏要註意的是要先將分區表中的索引刪除，即便普通表中存在跟分區表中相同的索引。

--將普通表中的數據復制到bigorder分區表中的第一分區
alter table <普通表名> switch to bigorder partition 1 

分區視圖

分區視圖是先建立帶有字段約束的相同表,而約束不同,例如,第一個表的id約束為0--100W,第二表為101萬到200萬.....依次類推。

創建完一系列的表之後，用union all 連接起來創建一個視圖，這個視圖就形成啦分區視同。

很簡單的，這裏我主要是說分區表，就不說分區視圖啦。。

查看數據庫分區信息

SELECT OBJECT_NAME(p.object_id) AS ObjectName,
      i.name                   AS IndexName,
      p.index_id               AS IndexID,
      ds.name                  AS PartitionScheme,   
      p.partition_number       AS PartitionNumber,
      fg.name                  AS FileGroupName,
      prv_left.value           AS LowerBoundaryValue,
      prv_right.value          AS UpperBoundaryValue,
      CASE pf.boundary_value_on_right
            WHEN 1 THEN ‘RIGHT‘
            ELSE ‘LEFT‘ END    AS Range,
      p.rows AS Rows
FROM sys.partitions                  AS p
JOIN sys.indexes                     AS i
      ON i.object_id = p.object_id
      AND i.index_id = p.index_id
JOIN sys.data_spaces                 AS ds
      ON ds.data_space_id = i.data_space_id
JOIN sys.partition_schemes           AS ps
      ON ps.data_space_id = ds.data_space_id
JOIN sys.partition_functions         AS pf
      ON pf.function_id = ps.function_id
JOIN sys.destination_data_spaces     AS dds2
      ON dds2.partition_scheme_id = ps.data_space_id 
      AND dds2.destination_id = p.partition_number
JOIN sys.filegroups                  AS fg
      ON fg.data_space_id = dds2.data_space_id
LEFT JOIN sys.partition_range_values AS prv_left
      ON ps.function_id = prv_left.function_id
      AND prv_left.boundary_id = p.partition_number - 1
LEFT JOIN sys.partition_range_values AS prv_right
      ON ps.function_id = prv_right.function_id
      AND prv_right.boundary_id = p.partition_number 
WHERE
      OBJECTPROPERTY(p.object_id, ‘ISMSShipped‘) = 0
UNION ALL
SELECT
      OBJECT_NAME(p.object_id)    AS ObjectName,
      i.name                      AS IndexName,
      p.index_id                  AS IndexID,
      NULL                        AS PartitionScheme,
      p.partition_number          AS PartitionNumber,
      fg.name                     AS FileGroupName,  
      NULL                        AS LowerBoundaryValue,
      NULL                        AS UpperBoundaryValue,
      NULL                        AS Boundary, 
      p.rows                      AS Rows
FROM sys.partitions     AS p
JOIN sys.indexes        AS i
      ON i.object_id = p.object_id
      AND i.index_id = p.index_id
JOIN sys.data_spaces    AS ds
      ON ds.data_space_id = i.data_space_id
JOIN sys.filegroups           AS fg
      ON fg.data_space_id = i.data_space_id
WHERE
      OBJECTPROPERTY(p.object_id, ‘ISMSShipped‘) = 0
ORDER BY
      ObjectName,
      IndexID,
      PartitionNumber
      
      

SQL Server單表已700w+將普通表轉換成分區表1