DM6水平分区简介

　　对于大型数据库管理系统而言，一个表中的数据量可能有上千万。这样大规模的数据表，就难以进行有效的管理，甚至进行查询、更新等操作的性能和速度都会受到不利的影响，那么此时你就可以尝试利用水平分区功能以提高性能。

　　达梦数据库DM6提供对表的分区方法有两种：

　　1、范围分区：范围分区就是对表中的某个值的范围进行分区，根据某个值的范围，决定将该数据存储在哪个分区上。

　　2、HASH分区：HASH分区是通过指定分区编号来均匀分布数据的一种分区类型，因为通过在I/O设备上进行散列分区，使得这些分区大小一致。

　　除了对表进行分区，还可以对索引进行分区。达梦数据库DM6支持下面三种类型的分区索引：

　　1、本地索引：其分区方式与其所在基础表的分区方式一模一样的索引。本地索引的每个分区仅对应于其所在基础表的一个分区。

　　2、全局分区索引：使用不同于其所在表的分区键进行分区的索引，其所在表可以是分区表或非分区表。

　　3、全局非分区索引：全局非分区索引基本上和非分区表的索引一样。索引结构是不分区的。

　　本次我们探讨的主要是对表的水平分区，这实际上是将一个表分为多个子表，这样，每个表包含的列数相同，但是行更少。例如，一个表可能包含最近三年的数据，但是只定期访问本年度的数据。在这种情况下，可考虑将数据分区成三个表，每个表只包含一年的数据。下面，按照这个思路实验一下使用水平分区的性能提升情况。

　　1、非分区表

　　先建数据表，表结构如下：

　　CREATETABLETABP(

　　ID INTIDENTITY(1,1),

　　AUTHOR VARCHAR(10),

　　PUBLISH_DATE DATE);

　　向表中插入1000万条数据，表中的数据按照PUBLISH_DATE列中的日期分为2007年、2008年、2009年三年的数据，数据分布情况如下：

查询全部2009年的数据，执行以下语句：

　　SELECT*FROMTABP WHEREPUBLISH_DATE BETWEEN'2008-1-1'AND'2008-12-31'

　　执行结果，耗时10秒。

　　2、分区表

　　在非分区表的基础上增加水平分区：

　　CREATETABLETABP(

　　ID INTIDENTITY(1,1),

　　AUTHOR VARCHAR(10),

　　PUBLISH_DATE DATE)

　　PARTITION BYRANGE(PUBLISH_DATE) LEFTFORVALUES('2007-12-31','2008-12-31');

　　可以看到，定义PUBLISH_DATE列为水平分区，LEFT指定每个值为每个分区的上边界，分区结果如下：

同样向表中插入1000万条记录，数据分布和非分区表一样。

　　同样查询2009年的数据。

　　SELECT*FROMTABP WHEREPUBLISH_DATE BETWEEN'2008-1-1'AND'2008-12-31'

　　执行结果，耗时3秒167毫秒。

　　通过上组实验可以看到，尽管没有用到索引等其它优化手段，只是利用了水平分区功能，查询效率就提供了近70%，效果非常明显。由此，水平分区功能为我们今后的优化工作又提供了一个有效的手段。