常用的两种数据分区方法(以Teradata为例)

海量数据性能优化的一个基本的原则就是“分区”（也有叫“分片”的）。分区思想其实就是日常工作生活中的抽屉原理：我们把自己的物品按照某种逻辑归置到多个小抽屉中，一般会比混在一个大抽屉中好找；但是小抽屉太多了、或者逻辑混乱了，也可能效果适得其反。

Teradata的分区语法较为简洁，其中常用的是按时间分区，如下例只要添加到create table语句末尾就可以实现2013年全年一天一个分区了（为了省事，可以一次分5-10年）：

1. PARTITION BY RANGE_N(  

2.     Rcd_Dt BETWEEN DATE '2013-01-01' AND DATE '2013-12-31'

3.     EACH INTERVAL '1' DAY, NO RANGE

4. ); 

另外一个常用（但是不容易掌握）的是按字符串取值分区。在上述按时间分区中我们可以看到RANGE_N关键字。按值分区采用CASE_N关键字，如下例所示：

1. PARTITION BY CASE_N(   

2.  (CASE WHEN (my_field='A') THEN (1) ELSE (0) END)=1,    

3.  (CASE WHEN (my_field='B') THEN (2) ELSE (0) END)=2,    

4.  (CASE WHEN (my_field='C') THEN (3) ELSE (0) END)=3,    

5. NO CASE OR UNKNOWN);

更进一步，其中如下面的语法元素：

1. my_field='A'

可以修改为类似于这样的形式：

1. SUBSTR(my_field,1,1) IN ('E','F','G') 

在现实中，因为访问数据从全表扫描变成了分区扫描的原因，某些步骤可以达成10-100倍的性能提升。对于复杂的耗时较长的大作业，也总是能够缩短一半以上的运行时间。非常有意思的现象是，即使是经验丰富的开发人员，对数据分区的掌握也不一定很好。数据分区理念是超越具体数据库的，无论是Teradata还是别的什么数据库，在我过去将近十年的职业生涯中，大多数性能问题都可以通过数据分区得以妥善解决。