和压缩（Compression）相比，数据库分区（Partition）的操作更为复杂繁琐。而且与Compression一次操作，终身保持不同，分区是一项需要长期维护周期变更的操作。
分区的意义在于将大数据从物理上切割为几个相互独立的小部分，从而在查询时只取出其中一个或几个分区，减少影响的数据；另外对于置于不同文件组的分区，并行查询的性能也要高于对整个表的查询性能。
事实上，在SQL Server 2005中就已经包含了分区功能，甚至在2005之前，还存在一个叫做“Partitioned Views”的功能，能通过将同样结构的表Union在一个View中，实现类似现在分区表的效果。而在SQL Server 2008中，分区功能得到了显著加强，使得我们不仅能够对表和索引做分区，而且允许对分区上锁，而不是之前的全表上锁。
指定分区列
和Compression一样，在SQL Server 2008中也提供了分区的向导界面。在企业管理器中，需要分区的表上右键选择Storage-》Create Partition:
这里会列出该表所有的字段，包括字段类型、长度、精度及小数位数的信息，可以选择其中的任意一一列作为分区列（Patitioning Column），不仅仅是数字或者日期类型，即使是字符串类型的列，也可以按照字母顺序进行分区。而以下类型的列不可用于分区：text、ntext、image、xml、timestamp、varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max)、别名、hierarchyid、空间索引或 CLR 用户定义的数据类型。此外，如果使用计算列作为分区列，则必须将该列设为持久化列（Persisit）。
在列表下方，提供了两个选项：
- 分配到可用分区表：
这要求在同一数据库下有另一张已分好区的表，同时该表的分区列和当前选中的列的类型完全一致。
这样的好处是当两张表在查询中有关联时，并且其关联列就是分区列时，使用同样的分区策略会更有效率。 - 将非唯一索引和唯一索引的存储空间调整为与索引分区列一致：
这样会将表中的所有索引也一同分区，实现“对齐”。这是一个重要而麻烦的选项，具体需求请参阅MSDN（已分区索引的特殊指导原则）。
这样的好处是表和索引的分区一致，一方面查询时利用索引更为高效，而且在下文提到的移入移出分区也会更为高效。
注意：这里建议使用聚集索引列作为分区列。一方面索引结构本身就应与查询相关，那么分区列与索引一致会保证查询的最大效率；另一方面，保证索引对齐而且是聚集索引对齐是保证分区的移入移出操作顺畅的前提，否则可能会出现无法移入移出的情况，而分区的移入移出又是管理大数据的重要策略——滑动窗口（SlideWindow）策略的基础操作。另外，如果要进行索引对齐，需要所有索引和表的压缩模式一致。
分区函数与分区方案
选好分区列后，如果没有应用“分配到可用分区表”选项，接下来则会进入选择\创建分区函数以及分区方案的界面。其中分区函数会指定分区边界，而分区方案则规划了每个分区所存储的文件组。
向导操作界面如下：
其中Left boundary说明每个分区的边界值被包含在边界值左侧的分区中，也就是每个分区内的数据约束是<=指定的边界值，相应的，Right boundary则说明每个分区的边界值被包含在边界值右侧的分区中，每个分区内的数据约束是<指定的边界值。
在下方的列表中，列出了当前分区方案下现有的分区。其中文件组（Filegroup）指定了每个分区存放的位置，如果将分区放置于位于不同磁盘中的不同文件组中，由于不同磁盘的读写互不干扰，这将提高分区表并行处理的效率。一般情况下，将所有分区放置在同一个文件组是比较稳妥的做法。关于文件组的展开阅读可以参阅：SQL Server Filegroups。
注意，在这里最后一个分区是没有指定边界的，用于保存所有>(Left Boundary)或>=(Right boundary)最后一个分区边界的数据。
如果选择时间类型的字段作为分区列，可以通过Set按钮实现按条件分组：
这样可以很方便得通过设置起止时间将表按照指定时间段自动分区，但之后依然需要手动指定每个分区的文件组。
制定好分区方案之后可以通过Estimate sotrage预估每个分区的行数、空间占用情况，不过除非需要以占用空间或行数来规划你的分区策略，一般不建议在这里进行预估，因为如果对空表来说，预估的结果当然都是0，而如果表中已经包含大量数据，预估则会花费比较长的时间。
创建分区
通过以上设置，分区已经基本完毕，在向导的最后，可以选择是创建脚本还是立即执行分区操作。
我们可以查看在不同情况下创建分区的脚本的情况：
1.在表没有索引的情况下：
BEGIN TRANSACTION CREATE PARTITION FUNCTION [TestFunction](datetime) AS RANGE LEFT FOR VALUES (N'2010-01-01T00:00:00', N'2010-02-01T00:00:00',
N'2010-03-01T00:00:00', N'2010-04-01T00:00:00', N'2010-05-01T00:00:00', N'2010-06-01T00:00:00') CREATE PARTITION SCHEME [TestScheme] AS PARTITION [TestFunction] TO ([PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY],
[PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY]) CREATE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex_on_TestScheme_634025264502439124] ON [dbo].[Account] ( [birthday] )WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF) ON [TestScheme]([birthday]) DROP INDEX [ClusteredIndex_on_TestScheme_634025264502439124] ON [dbo].[Account] WITH ( ONLINE = OFF ) COMMIT TRANSACTION
这里先创建Partition Function以及Partition Scheme，之后在分区列上创建聚集索引并按照分区方案分区，最后删除了这一索引。</>
2.在表有索引的情况下：
如果原先没有聚集索引：
CREATE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex_on_TestScheme_634025229911990663] ON [dbo].[Account] ( [birthday] )WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF) ON [TestScheme]([birthday]) DROP INDEX [ClusteredIndex_on_TestScheme_634025229911990663] ON [dbo].[Account] WITH ( ONLINE = OFF )
这和没有索引的情况一样，如果表原先存在聚集索引，则脚本变为：
CREATE CLUSTERED INDEX [IX_id] ON [dbo].[Account] ( [id] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = ON,
ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [TestScheme]([birthday])
可以看到原有的聚集索引（IX_id）在分区方案上被重建了。
如果选择了“对齐索引”选项，则会对所有索引都应用分区：
CREATE CLUSTERED INDEX [IX_id] ON [dbo].[Account] ( [id] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = ON,
ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [TestScheme]([birthday]) CREATE NONCLUSTERED INDEX [UIX_birthday] ON [dbo].[Account] ( [birthday] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = ON,
ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [TestScheme]([birthday]) CREATE NONCLUSTERED INDEX [UIX_name] ON [dbo].[Account] ( [name] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = ON,
ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON)
这里不仅对聚集索引IX_id进行了分区，也对非聚集索引UIX_name和UIX_birthday进行了分区。
注意事项
- 对一张表分好区后不可以进行再次分区，同时也没有直接取消表分区的方法。
- 如果要查看已分区表的分区状态以及每个分区中的行数和占用空间，可以通过Storage-》Management Compression查看。同时可以在这里为每个分区指定压缩方式。
- 如果分区表索引没有对齐，则不可以对该表进行切入切出（Switch in/out）操作，同样也不能执行滑动窗口操作。
- 分区实际上是在每个分区表都添加了约束，相应的插入操作的性能也会受到影响。
- 即使进行了分区，如果查询的条件字段和分区列并没有关联，性能也未必会得到提升。
附：对分区并行查询的说明
由于我在实际操作中主要考虑并行查询方面的效率，所以文章里只是略略带过，但评论中有人提到，所以摘录整理一些资料在下面：
- 并行查询肯定需要多核支持，单核下并行是不可能的。
- 在2005中，如果有两个以上的Partition，一个线程对应一个Partition，所以如果有10个线程，却只有3个分区的话，就会有7个线程被浪费。
- 在2008中，这一问题被改进，所有的线程都被投入到所有的Partition中。具体可以参看Partitioning enhancements in SQL Server 2008。
原文地址:http://www.cnblogs.com/smjack/archive/2010/02/23/1671943.html
本文转自温景良(Jason)博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/wenjl520/archive/2010/07/08/1773954.html，如需转载请自行联系原作者
