MSSQL Server 创建分区表

本文详细介绍了如何在SQL Server中创建分区表及其索引的过程。从创建文件组开始,到定义分区函数、分区架构,直至最终创建分区表及插入测试数据。通过分区能够显著提升大型表的性能。

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分区表的主要目的:
是为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。


分区一方面可以将数据分为更小、更易管理的部分,为提高性能起到一定的作用;
另一方面,对于如果具有多个CPU的系统,分区可以是对表的操作通过并行的方式进行。


2. 创建分区表或分区索引的步骤
可以分为以下步骤:
1. 确定分区列和分区数


2. 确定是否使用多个文件组


3. 创建分区函数


4. 创建分区架构


5. 创建分区表


6. 创建分区索引




第一、创建分区表的第一步,先创建数据库文件组,但这一步可以省略,因为你可以直接使用PRIMARY文件。
为了方便管理,还是可以先创建几个文件组,这样可以将不同的小表放在不同的文件组里,既便于理解又可以提高运行速度。
创建文件组的方法很简单,打开SQL Server Management Studio,找到分区表所在数据库,
右键单击,在弹出的菜单里选择“属性”。然后选择“文件组”选项,再单击下面的“添加”按钮


第二,创建了文件组之后,还要再创建几个数据库文件。
因为分区的小表必须要放在硬盘上的文件里. 
再说,文件组中没有文件,文件组就是多余的了.
选择“文件”选项,然后添加几个文件。在添加文件的时候要注意:
1、不要忘记将不同的文件放在文件组中。当然一个文件组中也可以包含多个不同的文件。
2、如果可以的话,将不同的文件放在不同的硬盘分区里,最好是放在不同的独立硬盘里。
要知道IQ的速度往往是影响SQL Server运行速度的重要条件之一。
将不同的文件放在不同的硬盘上,可以加快SQL Server的运行速度。




-- 第三、创建分区函数, 
-- 创建分区函数的目的是告诉SQL Server以什么方式对分区表进行分区。
-- 若分区函数存在则先drop掉
-- 创建分区函数给后面的分区方案使用,分区函数就是指定一个范围确定在某个值为什么的时候放在那个分区上
IF  EXISTS (SELECT * FROM sys.partition_functions WHERE name = N'partf_hc')
DROP PARTITION FUNCTION [partf_hc]


CREATE PARTITION FUNCTION partf_hc (datetime)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('2015-01-01', '2016-01-01')
--1、CREATE PARTITION FUNCTION意思是创建一个分区函数。
--2、partfunSale为分区函数名称。
--3、AS RANGE RIGHT为设置分区范围的方式为Right,也就是右置方式。
--4、FOR VALUES ('2015-01-01', '2016-01-01')为按这几个值来分区。




-- 第四、创建分区架构.
-- 分区方案的作用是将分区函数生成的分区映射到文件组中去。告诉SQL Server将已分区的数据放在哪个文件组中。
-- 看分区方案是否存在,若存在先drop掉
IF  EXISTS (SELECT * FROM sys.partition_schemes WHERE name = N'parts_hc')
DROP PARTITION SCHEME [parts_hc]
GO
--创建分区方案,分区方案需要指定一个分区函数,并指定在分区函数中分的区需要放在哪一个文件组上
create partition scheme parts_hc 
AS 
PARTITION [partf_hc] TO (HC2014,HC2015,HC2016)
GO
-- 1、CREATE PARTITION SCHEME意思是创建一个分区方案。
-- 2、parts_hc 为分区方案名称。
-- 3、AS PARTITION partf_hc 说明该分区方案所使用的分区函数为partf_hc。
-- 4、TO后面的内容是指partf_hc分区函数划分出来的数据对应存放的文件组。




--创建分区表
if object_id('hitcount','U') is not null
drop table hitcount;
go
create table hitcount
(
[hitdate] [datetime] NOT NULL,
[songid] [nvarchar](20) NOT NULL,
[hitcount] [int] NULL
) on parts_hc(hitdate) --在此处指定该表要使用的分区方案,并将指定分区依据列
go
-- 1、跟创建普通数据表差不多,需要注意的是不能再创建聚集索引, 
-- 因为聚集索引可以将记录在物理上顺序存储的,
-- 而分区表是将数据分别存储在不同的表中,这两个概念是冲突的
-- 2、on parts_hc说明使用名为 parts_hc 的分区方案。
-- 3、(hityear)表示用于分区条件的字段是hityear。




-- 插入测试数据
insert into hitcount values ('2013-01-01 00:00:00', '001102', 1); -- 这条数据在1分区上
insert into hitcount values ('2014-01-01 00:00:00', '001102', 1); -- 这条数据在1分区上
insert into hitcount values ('2015-01-01 00:00:00', '001102', 1); -- 这条数据在2分区上
insert into hitcount values ('2016-01-01 00:00:00', '001102', 1); -- 这条数据在3分区上
insert into hitcount values ('2017-01-01 00:00:00', '001102', 1); -- 这条数据在3分区上


-- 查看全部纪录
select * from hitcount
-- 查看纪录分部情况
select *, $partition.partf_hc(hitdate) as 分区 from hitcount
<think>好的,用户现在想了解SQL Server、MySQL和Oracle中分区表的差异,特别是实现方式和区别。之前我已经回答了它们表空间的不同,现在需要聚焦在分区表上。首先,我得回忆一下这三个数据库的分区机制。 根据用户提供的引用[1],MySQL的MyISAM分区表使用的是通用分区策略,由server层控制,性能有问题。这可能指的是旧版本的情况,现在InnoDB是否有所改进呢?需要确认当前MySQL版本的分区实现是否有变化。另外,引用[3]提到了日期字段的处理差异,虽然主要是语法上的,但可能影响分区策略的设计。 用户之前的问题是关于表空间的区别,现在转向分区表,这两者有关联。比如Oracle的分区表可以分配到不同表空间,而MySQL的分区可能涉及独立表空间。需要区分分区和表空间的概念,避免混淆。 接下来,我需要整理每个数据库的分区实现方式: 1. **Oracle**:应该支持范围、列表、哈希、复合分区,还有自动分区如间隔分区分区剪裁和性能优化比较成熟,可能和表空间结合使用,每个分区可以存储在不同表空间,方便管理和IO分散。 2. **SQL Server**:使用文件组来分布分区,常见的是水平分区,通过分区函数和方案。比如按日期范围分区,每个分区对应不同的文件组,可能利用列存储索引优化查询。 3. **MySQL**:虽然支持分区,但根据引用[1],MyISAM的分区server层控制,性能不佳。InnoDB是否有改进?比如,是否支持更高效的分区策略?MySQL的分区类型包括RANGE、LIST、HASH等,但实际应用中可能存在限制,比如所有分区必须同一存储引擎,无法跨磁盘等。 需要注意用户提供的引用中提到的问题,比如MySQL的通用分区策略性能问题,这可能影响使用场景。此外,用户可能关心性能差异、管理复杂度、适用场景等。 现在需要比较三者的实现差异,包括分区类型、管理方式、存储结构、性能优化手段等。同时,用户可能想知道实际应用中的选择建议,比如高并发OLTP适合哪个,大数据量分析适合哪个。 还要确保回答结构清晰,分点说明每个数据库的特点,然后对比差异,可能用表格总结,最后给出建议。需要引用用户提供的引用内容,比如引用[1]说明MySQL的分区问题,引用[3]在日期处理上的不同可能影响分区定义。 需要确认是否有遗漏的重要区别,比如分区键的限制、索引处理、维护操作(如分区的添加、删除、合并)是否方便,以及是否支持并行查询等高级功能。 最后,生成相关问题,引导用户深入探讨,比如分区表的性能优化策略,或者具体某个数据库中分区的实际案例。</think>### SQL Server vs MySQL vs Oracle 分区表实现与差异对比 --- #### 一、核心实现机制 1. **Oracle 分区表** - **实现基础**:基于表空间物理隔离,每个分区可分配到不同表空间,结合 *分区键* 实现数据逻辑划分[^1] - **分区策略**: - **范围分区**:按连续值划分(如日期范围 `PARTITION BY RANGE(order_date)`) - **列表分区**:按枚举值划分(如地区 `PARTITION BY LIST(region)`) - **哈希分区**:均匀分布数据(`PARTITION BY HASH(customer_id)`) - **复合分区**:多级组合(如先范围再哈希) - **高级特性**: - **间隔分区**:自动创建分区(如按月自动扩展) - **分区剪裁**:查询时自动跳过无关分区 - **分区交换**:快速加载/卸载数据(`ALTER TABLE ... EXCHANGE PARTITION`) 2. **MySQL 分区表** - **实现基础**:依赖存储引擎(InnoDB/MyISAM),但分区逻辑由 *Server层统一管理*,与引擎解耦[^1] - **分区策略**: - **RANGE/LIST**:语法与Oracle类似(`PARTITION BY RANGE(YEAR(order_date))`) - **HASH/KEY**:基于哈希函数或系统计算的分区 - **限制**: - 所有分区必须使用同一存储引擎 - 不支持全局索引(仅本地索引) - 分区键必须包含所有唯一约束字段(如主键) - **性能问题**: - 通用分区策略(Generic Partitioning)导致高频访问时性能下降,尤其是MyISAM引擎[^1] 3. **SQL Server 分区表** - **实现基础**:通过 *分区函数* 和 *分区方案* 映射到文件组,物理隔离依赖文件组[^2] - **核心流程**: 1. 创建分区函数定义边界(`CREATE PARTITION FUNCTION`) 2. 创建分区方案绑定文件组(`CREATE PARTITION SCHEME`) 3. 建表时指定分区方案 - **典型策略**: - **水平分区**:按范围拆分(如按年份划分订单表) - **列存储索引分区**:优化OLAP查询性能 --- #### 二、关键差异对比(表格形式) | **维度** | **Oracle** | **MySQL** | **SQL Server** | |-----------------------|-------------------------------------|------------------------------------|------------------------------------| | **物理存储** | 分区可独立分配表空间 | 所有分区在同一存储引擎文件中 | 分区映射到不同文件组 | | **索引支持** | 全局索引+本地索引 | 仅本地索引 | 支持分区对齐的聚集/非聚集索引 | | **自动化能力** | 间隔分区(自动创建分区) | 需手动维护分区 | 需手动或通过作业维护分区 | | **性能优化** | 分区剪裁、并行查询 | 分区过滤依赖查询优化器 | 列存储索引加速分析查询 | | **典型限制** | 分区键需显式定义 | 主键必须包含分区键 | 分区函数仅支持单列 | --- #### 三、操作示例对比 1. **创建范围分区表** - **Oracle**(按日期分区): ```sql CREATE TABLE sales ( sale_id NUMBER, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE(sale_date) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2024-01-01', 'YYYY-MM-DD')), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ); ``` - **MySQL**(按年份分区): ```sql CREATE TABLE sales ( sale_id INT PRIMARY KEY, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE(YEAR(sale_date)) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); ``` - **SQL Server**(绑定文件组): ```sql CREATE PARTITION FUNCTION pf_sales (INT) AS RANGE RIGHT FOR VALUES (2024); CREATE PARTITION SCHEME ps_sales AS PARTITION pf_sales TO (fg2023, fg2024); CREATE TABLE sales ( sale_id INT, sale_year INT ) ON ps_sales(sale_year); ``` 2. **动态管理分区** - **Oracle 添加分区**: ```sql ALTER TABLE sales ADD PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2026-01-01', 'YYYY-MM-DD')); ``` - **MySQL 重组分区**: ```sql ALTER TABLE sales REORGANIZE PARTITION p2024 INTO ( PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025), PARTITION p2025 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); ``` - **SQL Server 滑动窗口**: ```sql -- 归档旧数据并添加新分区 ALTER PARTITION SCHEME ps_sales NEXT USED [PRIMARY]; ALTER PARTITION FUNCTION pf_sales() SPLIT RANGE (2025); ``` --- #### 四、设计影响与选型建议 1. **Oracle** - **适用场景**:高频写入的OLTP系统(如金融交易表按月分区) - **优势**:分区剪裁减少I/O、全局索引加速查询 2. **MySQL** - **适用场景**:中小规模数据(如日志表按周分区) - **注意事项**:避免高频写入分区表,谨慎选择分区键[^1] 3. **SQL Server** - **适用场景**:大规模数据分析(如按日期分区+列存储索引) - **优势**:文件组隔离冷热数据,优化存储成本 --- ### 总结 - **Oracle**:功能最完备,适合企业级复杂分区需求 - **MySQL**:轻量化但限制多,需避免性能瓶颈[^1] - **SQL Server**:强于分析场景,与Windows生态深度整合 --- ### 相关问题 1. 如何评估Oracle分区表是否启用了分区剪裁? 2. MySQL分区表在哪些场景下性能可能反而不如单表? 3. SQL Server如何利用分区实现数据归档自动化?
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