水平分區常用的方法是根據時期和使用對數據進行水平分區。例如本文例子，一個短信發送記錄表包含最近一年的數據，但是只定期訪問本季度的數據。在這種情況下，可考慮將數據分成四個區，每個區只包含一個季度的數據。

　　2.1 創建文件組

　　建立分區表先要創建文件組，而創建多個文件組主要是為了獲得好的 i/o 平衡。一般情況下，文件組數最好與分區數相同，并且這些文件組通常位于不同的磁盤上。每個文件組可以由一個或多個文件構成，而每個分區必須映射到一個文件組。一個文件組可以由多個分區使用。為了更好地管理數據(例如，為了獲得更精確的備份控制)，對分區表應進行設計，以便只有相關數據或邏輯分組的數據位于同一個文件組中。使用 alter database，添加邏輯文件組名：

　　alter database [deandb] add filegroup [fg1]

　　deandb為數據庫名稱，fg1文件組名。創建文件組后，再使用 alter database 將文件添加到該文件組中：

　　alter database [deandb] add file ( name = n'fg1', filename = n'c:deandatafg1.ndf' , size = 3072kb , filegrowth = 1024kb ) to filegroup [fg1]

　　類似的建立四個文件和文件組，并把每一個存儲數據的文件放在不同的磁盤驅動器里。

　　2.2 創建分區函數

　　創建分區表必須先確定分區的功能機制，表進行分區的標準是通過分區函數來決定的。創建數據分區函數有range “left | / right”兩種選擇。代表每個邊界值在局部的哪一邊。例如存在四個分區，則定義三個邊界點值，并指定每個值是第一個分區的上邊界 (left) 還是第二個分區的下邊界 (right)[1]。代碼如下：

　　create partition function [sendsmspf](datetime)　as range right for values ('20070401', '20070701', '20071001')

　　2.3 創建分區方案

　　創建分區函數后，必須將其與分區方案相關聯，以便將分區指向至特定的文件組。就是定義實際存放數據的媒體與各數據塊的對應關系。多個數據表可以共用相同的數據分區函數，一般不共用相同的數據分區方案。可以通過不同的分區方案，使用相同的分區函數，使不同的數據表有相同的分區條件，但存放在不同的媒介上。創建分區方案的代碼如下：

　　create partition scheme [sendsmsps] as partition [sendsmspf] to ([fg1], [fg2], [fg3], [fg4])

　　2.4 創建分區表

　　建立好分區函數和分區方案后，就可以創建分區表了。分區表是通過定義分區鍵值和分區方案相聯系的。插入記錄時，sql server會根據分區鍵值的不同，通過分區函數的定義將數據放到相應的分區。從而把分區函數、分區方案和分區表三者有機的結合起來。創建分區表的代碼如下：

　　create table sendsmslog

　　([id] [int] identity(1,1) not null,

　　[idnum] [nvarchar](50) null,

　　[sendcontent] [text] null

　　[senddate] [datetime] not null,

　　) on sendsmsps(senddate)

　　2.5 查看分區表信息

　　系統運行一段時間或者把以前的數據導入分區表后，我們需要查看數據的具體存儲情況，即每個分區存取的記錄數，那些記錄存取在那個分區等。我們可以通過$partition.sendsmspf來查看，代碼如下：

　　select $partition.sendsmspf(o.senddate)

　　as [partition number]

　　, min(o.senddate) as [min senddate]

　　, max(o.senddate) as [max senddate]

　　, count(*) as [rows in partition]

　　from dbo.sendsmslog as o

　　group by $partition.sendsmspf(o.senddate)

　　order by [partition number]

　　在查詢分析器里執行以上腳本，結果如圖1所示：

　　圖1　分區表信息

　　2.6 維護分區

　　分區的維護主要設計分區的添加、減少、合并和在分區間轉換。可以通過alter partition function的選項split，merge和alter table的選項switch來實現。split會多增加一個分區，而megre會合并或者減少分區，switch則是邏輯地在組間轉換分區。

　　3 性能對比

　　我們對2650萬數據，存儲空間占用約4g的單表進行性能對比，測試環境為ibm365，cpu 至強2.7g*2、內存 16g、硬盤 136g*2，系統平臺為windows 2003 sp1+sql server 2005 sp1。測試結果如表1：

　　表1：分區和未分區性能對比表(單位：毫秒)

　　測試項目 分區 未分區

　　1 16546 61466

　　2 13 33

　　3 20140 61546

　　4 17140 61000

　　說明：

　　1：根據時間檢索某一天記錄所耗時間

　　2：單條記錄插入所耗時間

　　3：根據時間刪除某一天記錄所耗時間

　　4：統計每月的記錄數所需時間

　　從表1可以看出，對分區表進行操作比未分區的表要快，這是因為對分區表的操作采用了cpu和i/o的并行操作，檢索數據的數據量也變小了，定位數據所耗時間變短。

　　4 結束語

　　對海量數據的處理一直是一個令人頭痛的問題。分離的技術是所有設計者們首先考慮的問題，不管是分離應用程序功能還是分離數據訪問，如果加以了合理規劃，都能十分有效的解決大數據表的運行效率低和維護成本高等問題。sql server 2005新增的表分區功能，可以對數據進行合理分區，當用戶在訪問部分數據時，sql server最佳化引擎可以根據數據的實體存放，找出最佳的執行方案，而不至于大海撈針。