SQL SERVER分区具体例子详解

在日常工作中,我们会遇到以下的情况,一个表每日数万级的增长,而查询的数据通常是在本月或今年,以前的数据偶尔会用到,但查询和插入的效率越来越慢,用数据库分区会有助于解决这个问题。关于分区的理论知识网上很多我这里就不在累赘,我从一个实际例子出发,看如何将一个已经运行了很长时间的普通表进行分区。

提出问题

需解决问题:有一个数据表数据很大,我们通常的查询是在一个季度中。我们需要将以往年份的数据按不同年份存在文件组里,当年的数据分为4个季度存,如果到了新的一年,将之前4个季度的合并到一年中,新的一年又按4个季度分区。

解决问题

好了我们将一步步的开始解决问题。

建立模拟环境

1.首先建立数据库,和创建表。

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新建个数据库,新建测试表。数据文件放在一个好找的文件夹内,方便分区文件一并放在其中。

2.创建模拟数据。

我用C#程序模拟插入了一些数据,时间从2015-9-1号到2017-4-1每天一天数据。此时表的属性如下,文件组Primary,未分区。

image_1b71qu75c1r7irig11sg1fhotu9m.png-25.7kB

建立分区文件

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新建5个文件组,对应5个数据库文件,Y2015存放2015年的数据,Q1,Q2,Q3,Q4存放4个季度的数据,这里我们将文件都放在了同一个文件夹,如果条件允许,放在不同的磁盘上会增加读写效率。

建立分区函数

分区函数RANGE有区分LEFT和RIGHT
LEFT是第一个分区小于等于边界,第二个分区大于
RIGHT是第一个分区小于边界,第二个分区大于等于

CREATE PARTITION FUNCTION [PartitionFunc](datetime) AS RANGE RIGHT FOR VALUES (N'2016-01-01T00:00:00', N'2016-04-01T00:00:00',N'2016-07-01T00:00:00',N'2016-10-01T00:00:00',N'2017-01-01T00:00:00')

建立分区方案

这个分区函数将分为6个文件组

CREATE PARTITION SCHEME [PartitionScheme] AS PARTITION [PartitionFunc] TO ([Y2015], [Q1],[Q2],[Q3],[Q4],[PRIMARY])

建立好的分区函数和分区方案如下:
image_1b71rqjgjq4o14ng1nv5ga01hop1g.png-14kB

建立分区索引完成分区

分区索引必须是聚集索引,我们建标时用SQL里的主键设置会自动将ID设置为聚集索引这里我们需要把原先的主键改为分聚集索引,在建立分区索引。

CREATE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex_CreateDate] ON [dbo].[SchemTest]
(
	[CreateDate]
)WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF) ON [PartitionScheme]([CreateDate])

这样表分区就完成了。

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查询分区中的数据

我们可以查下在不同分区中的数据,语句如下:

select $PARTITION.PartitionFunc(CreateDate) as 分区编号,count(ID) as 记录数 from SchemTest group by $PARTITION.PartitionFunc(CreateDate)  

image_1b71t7v1t2orpsp18pp6rcvag2a.png-3.2kB

select * from SchemTest where $PARTITION.PartitionFunc(CreateDate)=1  

这样查询所有2015年的数据。

分区新增和合并

现在 2015年的数据在2015文件组,2016年数据在4个季度的文件组,2017年数据在Primary的文件组,现在要将2016年的数据放在新增的2016文件组,4个季度的文件组放2017年的数据,Primary放2018年后的。

1.新建2016的文件组
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2.分区合并
先将所有季度文件组都合并,这样2017年数据之前都在2015文件组

ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc() MERGE RANGE (N'2016-01-01T00:00:00');
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc() MERGE RANGE (N'2016-04-01T00:00:00');  
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc() MERGE RANGE (N'2016-07-01T00:00:00');  
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc() MERGE RANGE (N'2016-10-01T00:00:00');  

可以在分区方案上查看创建SQL语句,这时的分区方案已经更改为:

CREATE PARTITION SCHEME [PartitionScheme] AS PARTITION [PartitionFunc] TO ([Y2015], [PRIMARY])

3.分区新增

首先将2016年的数据放在Y2016文件组

--选择文件组
ALTER PARTITION SCHEME PartitionScheme  
NEXT USED [Y2016] ;
--修改分区函数  
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc()  
SPLIT RANGE (N'2016-01-01T00:00:00.000') ;

同理将2017年的数据分别放在2017年的各个季度中

ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc()  MERGE RANGE (N'2017-01-01T00:00:00');
ALTER PARTITION SCHEME PartitionScheme  NEXT USED [Q1] ;
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc()  SPLIT RANGE (N'2017-01-01T00:00:00.000') ;
ALTER PARTITION SCHEME PartitionScheme  NEXT USED [Q2] ; 
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc()  SPLIT RANGE (N'2017-04-01T00:00:00.000') ;
ALTER PARTITION SCHEME PartitionScheme  NEXT USED [Q3] ;
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc()  SPLIT RANGE (N'2017-07-01T00:00:00.000') ;
ALTER PARTITION SCHEME PartitionScheme  NEXT USED [Q4] ;
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc()  SPLIT RANGE (N'2017-10-01T00:00:00.000') ;
ALTER PARTITION SCHEME PartitionScheme  NEXT USED [PRIMARY] ;
ALTER PARTITION FUNCTION PartitionFunc()  SPLIT RANGE (N'2018-01-01T00:00:00.000') ;

现在查看分区函数和分区方案的创建语句如下:

CREATE PARTITION SCHEME [PartitionScheme] AS PARTITION [PartitionFunc] TO ([Y2015], [Y2016], [Q1], [Q2], [Q3], [Q4], [PRIMARY])
CREATE PARTITION FUNCTION [PartitionFunc](datetime) AS RANGE RIGHT FOR VALUES (N'2016-01-01T00:00:00.000', N'2017-01-01T00:00:00.000', N'2017-04-01T00:00:00.000', N'2017-07-01T00:00:00.000', N'2017-10-01T00:00:00.000', N'2018-01-01T00:00:00.000')

分区记录如下:
image_1b72dnkoe18v32es14cu3o81jbv3u.png-4.5kB

如果分区变动比较大不推荐用合并和删除的方法,因为容易出错,如果分12个月建议像下面一样,先将分区表转换为普通表,再把普通表分区。

将分区表转换成普通表

1.删除分区索引

删除分区索引后,并没有编程普通表

image_1b720tecrbn710ln11vn6go1qtn34.png-64.3kB

2.在原有分区索引字段,建立普通索引

CREATE CLUSTERED INDEX [IX_SchemTest]  ON SchemTest(CreateDate) ON [Primary]

image_1b72celrr1s8cl5n1ub01h7r1k733h.png-50.8kB

posted @ 2017-01-22 14:32  歌神的卖  阅读(6089)  评论(3编辑  收藏  举报