知方可补不足~SQL为大数据引入分区表

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一些概念

分区表在oracle和sqlserver中都上存在的，当数据表的数据量过大时，上千万，上亿的数据，在进行数据查询时需要显得比较慢，性能很差，这时是时候引入分区表了，分区表顾名思义，就是把物理表用一些文件NDF进行分块存储，以缓减ＩＯ的压力，因为当你的ＳＱＬ文件过大的，这其实对系统的ＩＯ影响是最大的，这种分区表我感觉类似于数据的分片(mongodb)，它将有效的利用服务器的ＣＰＵ多核资源，并行去处理你的请求，所以在大数据情况下，分区表是很好的一种选择！

我们通常也把电脑的磁盘分成若干的区，其中一种考虑也是为了性能，安全等

sql的分区表于若干的文件组组成，它们可以被理解成依照某个条件（分区函数）来进行划分的文件块，当你进行curd操作时，ＳＱＬ会把它同时响应到对应的块上去，文件组里至少包含一个文件，当然可以是多个，它们也可以在不同的磁盘上。

说干就干

下面来一步一步的实现一下分区表的建立逻辑

--建立两个文件组
ALTER DATABASE Test ADD FILEGROUP BEFORE2000
ALTER DATABASE Test ADD FILEGROUP AFTER2000
ALTER DATABASE Test ADD FILEGROUP AFTER2010

--创建文件
ALTER DATABASE Test ADD FILE
(Name=N'Before2000',filename='c:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\Before2000.ndf',size=5mb,maxsize=100Mb,filegrowth=5mb) 
TO FILEGROUP Before2000
ALTER DATABASE Test ADD FILE
(Name=N'After2000',filename='c:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\After2000.ndf',size=5mb,maxsize=100Mb,filegrowth=5mb) 
TO FILEGROUP After2000
ALTER DATABASE Test ADD FILE
(Name=N'After2010',filename='c:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\After2010.ndf',size=5mb,maxsize=100Mb,filegrowth=5mb) 
TO

上面代码在磁盘上建立了两个文件组，用来存储2000年以前，2000-2010年，以2010年以后的数据，而ndf是分区表文件的类型，一个分区表文件组可以由多个ndf文件构成

--编写分区函数
CREATE PARTITION FUNCTION RangeTime (DATETIME) AS RANGE LEFT FOR VALUES ('2000-01-01','2010-01-01')
--编写分区方案,  分区方案也就是将分区函数与文件组进行一个关联
CREATE PARTITION SCHEME RangeSchema_CreateTime
AS PARTITION RangeTime
TO

上面分区函数说明以哪里依据进行分区，而分区方案是将它与分区文件组进行接合，或者和数据表进行打通，以后我们用的时候，直接用分区函数（表名）即可。

--创建分区表，先建表，再设主键，否则会出错
CREATE TABLE Order
    (
      ID VARCHAR(50) ,
      UserId VARCHAR(50) ,
      CreateTime DATETIME
    )
ON

上面代码建立一张表，并进行分区的配置，注意，在建立表后，再建立主键，我们填充一些数据就可以测试了，下面介绍几个常用的命令　

返回2001-2-2日这条数据会被分配到哪个分区了

--测试某个对象放在哪个分区里
SELECT  $PARTITION.RangeTime('2001-2-2')

查看指定分区内的数据

--查看某个分区表里存放的数据
SELECT  *
FROM    shop
WHERE   $PARTITION.RangeTime(CreateTime) = 1

查看某个分区里，记录的个数

--查看某个分区表的个数
SELECT  $PARTITION.RangeTime(CreateTime) AS 分区编号 ,
        COUNT(id) AS 记录数
FROM    shop
GROUP BY

当数据量达到一定指数时，我们必须要进行调整，而选择哪种方法是靠技术决策人的，我们每个开发人员都应该把自己当成是技术的决策人，对自己的代码和自己的人生负责！

感谢您的阅读！

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作者：仓储大叔，张占岭，
荣誉：微软MVP