SQL SERVER分区具体例子详解

在平常工做中,咱们会遇到如下的状况,一个表每日数万级的增加,而查询的数据一般是在本月或今年,之前的数据偶尔会用到,但查询和插入的效率愈来愈慢,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不少我这里就不在累赘,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。sql

提出问题

需解决问题:有一个数据表数据很大,咱们一般的查询是在一个季度中。咱们须要将以往年份的数据按不一样年份存在文件组里,当年的数据分为4个季度存,若是到了新的一年,将以前4个季度的合并到一年中,新的一年又按4个季度分区。数据库

解决问题

好了咱们将一步步的开始解决问题。编程

创建模拟环境

1.首先创建数据库,和建立表。函数

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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。测试

2.建立模拟数据。3d

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天天一天数据。此时表的属性以下,文件组Primary,未分区。code

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创建分区文件

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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,这里咱们将文件都放在了同一个文件夹,若是条件容许,放在不一样的磁盘上会增长读写效率。blog

创建分区函数

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索引

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')

创建分区方案

这个分区函数将分为6个文件组qt

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

创建好的分区函数和分区方案以下:
image_1b71rqjgjq4o14ng1nv5ga01hop1g.png-14kB

创建分区索引完成分区

分区索引必须是汇集索引,咱们建标时用SQL里的主键设置会自动将ID设置为汇集索引这里咱们须要把原先的主键改成分汇集索引,在创建分区索引。

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。

image_1b71sp0u91re5v0i1gsj18tpqtq1t.png-31.2kB

查询分区中的数据

咱们能够查下在不一样分区中的数据,语句以下:

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

这样查询全部2015年的数据。

分区新增和合并

如今 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,如今要将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
image_1b71thvts1f1vo5c31042pnsk2n.png-26.9kB

2.分区合并
先将全部季度文件组都合并,这样2017年数据以前都在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');

能够在分区方案上查看建立SQL语句,这时的分区方案已经更改成:

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') ;

如今查看分区函数和分区方案的建立语句以下:

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')

分区记录以下:
image_1b72dnkoe18v32es14cu3o81jbv3u.png-4.5kB

若是分区变更比较大不推荐用合并和删除的方法,由于容易出错,若是分12个月建议像下面同样,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,并无编程普通表

image_1b720tecrbn710ln11vn6go1qtn34.png-64.3kB

2.在原有分区索引字段,创建普通索引

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

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