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?

????? 隨著當(dāng)今數(shù)據(jù)庫的容量越來越快的朝著在大型數(shù)據(jù)庫或超大型數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，對于數(shù)據(jù)庫中的大型表以及具有各種訪問模式的表的可伸縮性和可管理性運行環(huán)境變得尤為重要，SQL server從SQL server 7.0的分區(qū)視圖到SQL server 2000中的分區(qū)視圖中到SQL server 2005所使用的分區(qū)表，不斷改善大型表所面臨的性能、阻塞、備份空間、時間、運營成本等。當(dāng)表和索引非常大的時候，通過分區(qū)表的實現(xiàn)，可以將數(shù)據(jù)分為更小，更易于管理，獲得更好的可操作性能。本實驗介紹基于已存在的表來如何創(chuàng)建分區(qū)，管理分區(qū)。

一、實驗?zāi)康模簩τ谝呀?jīng)存在的表且不斷增大的情況下構(gòu)建分區(qū)表，管理分區(qū)表，提高其性能。

二、主要步驟：對于已經(jīng)存在的表，我們可以采取以下步驟來對其創(chuàng)建分區(qū)表
??? 1.創(chuàng)建分區(qū)函數(shù)
??? 2.創(chuàng)建分區(qū)架構(gòu)并關(guān)聯(lián)到分區(qū)函數(shù)
??? 3.刪除已經(jīng)存在的聚集索引
??? 4.基于分區(qū)架構(gòu)重建聚集索引

三、實驗環(huán)境：
??? 1. windows xp pro (英文版) + sp2

??? 2. SQL server 2005 Developer + sp3
??? 3.實驗數(shù)據(jù)庫Performance,此數(shù)據(jù)庫參照 實驗二：SQL server 2005高可用性之----數(shù)據(jù)庫鏡像 中的生成腳本生成數(shù)據(jù)庫，本實驗對其數(shù)據(jù)庫的存放做了調(diào)整，將數(shù)據(jù)和日志文件存放在D:/SQL_Data/Performance目錄下。
??? 4.對已存在要創(chuàng)建的分區(qū)表為：Performance數(shù)據(jù)庫下的Orders表.
??? 5.對Orders表中的orderdate列按年進行水平分區(qū)

四、具體試驗步驟：?????
??? 1.創(chuàng)建分區(qū)函數(shù)
?????? 確定分區(qū)的數(shù)目及分區(qū)的列，列的數(shù)據(jù)類型。本例將Orders表的orderdate按年份水平分五個區(qū)，則需要定義四個邊界點值。如下，

use Performance;
go?????
Create partition function
Part_func_orders(datetime) as
range left
for values('20021231 23:59:59.997',
???????????????? '20031231 23:59:59.997',
??????????????? ?'20041231 23:59:59.997',
???????????????? '20051231 23:59:59.997');
go
--或者使用range right來創(chuàng)建分區(qū)函數(shù)
Create partition function
Part_func_orders(datetime) as
range right
for values('20030101 00:00:00.000',
??????????????? ?'20040101 00:00:00.000',
??????????????? ?'20050101 00:00:00.000',
???????????????? '20060101 00:00:00.000');
go
/*分區(qū)值的表示范圍(使用range left)
–infinity < x1 <= 20021231
?20030101 < x2 <= 20031231
?20040101 < x3 <= 20041231
?20050101 < x4 <= 20051231
?20060101 < x5 <= +infinity
infinity本應(yīng)當(dāng)為20020101或20061231，此處僅用于說明表示范圍
----------------------------------------------------------
分區(qū)值的表示范圍(使用range right)
–infinity < x1 < 20030101
?20030101 <= x2 < 20040101
?20040101 <= x3 < 20050101
?20050101 <= x4 < 20060101
?20060101 <= x5 < +infinity
通過以上分析表明當(dāng)range中使用left時，分區(qū)的范圍右邊為小于等于values所指定的值，
當(dāng)range中使用right時，分區(qū)范圍左邊為大于等于values所指定的值。?

規(guī)律：在使用 LEFT 分區(qū)函數(shù)時，第一個值將作為第一個分區(qū)中的上邊界。在使用 RIGHT 分區(qū)函數(shù)時，第一個值將作為第二個分區(qū)的下邊界*/

??? 2. 添加文件組和文件
??????? 針對所創(chuàng)建的分區(qū)來創(chuàng)建文件組和文件，我們可以創(chuàng)建五個文件組，五個不同的ndf文件來存放不同年份的orders，可以放置于不同的磁盤來減少I/O的開銷，也可以在一個文件組中創(chuàng)建多個文件來存放不同年份的orders,本例創(chuàng)建了四個文件組，其中有一年的orders放置到了Primary組中。

alter database Performance
add filegroup [FG1];
go
alter database Performance
add filegroup [FG2];
go
alter database Performance
add filegroup [FG3];
go
alter database Performance
add filegroup [FG4];
go
alter database Performance
add file
(name = FG1_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG1_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG1];
alter database Performance
add file
(name = FG2_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG2_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG2];
alter database Performance
add file
(name = FG3_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG3_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG3];
alter database Performance
add file
(name = FG4_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG4_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG4];
go

??? 3. 創(chuàng)建分區(qū)架構(gòu)并關(guān)聯(lián)到分區(qū)函數(shù)

Create partition scheme Part_func_orders_scheme
as partition Part_func_orders
to ([FG1],[FG2],[FG3],[FG4],[Primary]);
go

??? 4.重建索引（刪除聚集索引以及需要分區(qū)字段的索引后重建該類索引，表被按分區(qū)值將分配到各文件組）

EXEC sp_helpindex N'orders' --查看orders中使用的索引
drop index idx_cl_od
on orders;
go
create clustered index idx_cl_od
on orders(orderdate)

on Part_func_orders_scheme(orderdate);
go

?

??? 5. 查看分區(qū)的相關(guān)情況

--查看分區(qū)及分區(qū)范圍的情況
select * from sys.partitions where object_id = object_id('orders');
select * from sys.partition_range_values;

--查看分區(qū)架構(gòu)情況
select * from sys.partition_schemes;

--查看某一特定分區(qū)列值屬于哪個分區(qū)
select Performance.$partition.Part_func_orders('20050325') as partition_num;

--查看某一特定分區(qū)的記錄
select * from orders where Performance.$partition.Part_func_orders(orderdate) = 2

--查看各分區(qū)所包含的記錄數(shù)
select $partition.Part_func_orders(orderdate) as partition_num,
? count(*) as record_num
from orders
group by $partition.Part_func_orders(orderdate)
order by $partition.Part_func_orders(orderdate);

??? 6.分區(qū)的管理

--增加分區(qū)值,增加分區(qū)之前應(yīng)先增加或設(shè)置新分區(qū)使用的文件組
alter database Performance
add filegroup [FG5];
go

alter database Performance
add file
(name = FG5_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG5_data.ndf',size = 3MB )
to filegroup [FG5];
go

alter partition scheme Part_func_orders_scheme
next used [FG5];
go

?

alter partition function Part_func_orders()
split range('20061231 23:59:59.997')
go

?

insert into orders
select 10000001,'C0000012906',213,'I','20070101','a'
union all select 10000002,'C0000019995',213,'I','20070109','a'
union all select 10000003,'C0000019996',410,'I','20070512','a';
go

?

select * from orders where Performance.$partition.Part_func_orders(orderdate) = 6

--合并分區(qū)
--合并分區(qū)后，以下將新增的三條記錄放到了第5個分區(qū)中

alter partition function Part_func_orders()
merge range('20061231 23:59:59.997');
go

實驗三：SQL server 2005基于已存在的表創(chuàng)建分區(qū)