DB2 9.5 数据库分区管理及应用实践

核心提示： 数据通过 Hash 算法均允地散列到不同的分区内，每个分区只负责处理自己的数据，DB2 9.5 数据库分区管理及应用实践(5)，当用户发出 SQL 操作后，被连接的分区被称为 Coordinate Node，另外，我们还可以同时利用 inter-partition parallelism、

数据通过 Hash 算法均允地散列到不同的分区内，每个分区只负责处理自己的数据。当用户发出 SQL 操作后，被连接的分区被称为 Coordinate Node，它负责处理用户的请求，并根据 Partition key 将用户的请求分解成多个子任务交由不同分区并行处理，最后将不同分区的执行结果经过汇总返回给用户，分区对应用来说是透明的。

在 DB2 中，数据库分区可以部署在集群或 MPP 环境下，也就是说数据库分区分布在不同的机器上;数据库分区也可以部署在同一台 SMP 机器上，在同一台机器上的分区我们称为逻辑分区。同时，我们还可以在集群或 MPP 环境下部署多个分区，在集群或 MPP 每一个节点上部署多个逻辑分区。

DB2 数据库分区提供了强大的可扩展能力。由于采用 Share-nothing 体系结构，每个分区(节点)只处理它那一部分数据，分区之间尽可能独立，这就减少了节点间共享资源的争用，允许数据库有效地伸缩以支持更大的数据规模及更多的用户访问。DB2 数据库分区提供 scale up (垂直扩展)及 scale out (水平扩展)能力。垂直扩展是通过增加机器的物理资源如 cpu、磁盘、内存来实现的;水平扩展是通过增加物理机器来实现的，DB2 中，最多可以支持 1000 个分区。在规划 DB2 数据库分区时，我们需要考虑是通过增加逻辑分区还是物理分区来实现扩展能力。如果一台物理机器上有多个 CPU，其物理资源可以允许多个分区共享该资源，我们可以通过增加逻辑分区来实现扩展;如果一台物理机器上的物理资源不能满足应用需求，我们就需要通过增加机器，也就是物理分区来实现扩展能力。

DB2 数据库分区还提供了强大的并行处理能力。首先，它提供了 inter-partition parallelism 分区间的并行机制，通过hash算法将数据库请求分成多个任务在不同的分区上并行执行，同时，提供了 intra-partition parallelism 分区内的并行机制，将任务分解成不同的子任务，在不同的 CPU 上并行执行，另外，我们还可以同时利用 inter-partition parallelism、intra-partition parallelism 来实现完全的并行处理能力。DB2 数据库的查询操作、backup/restore/load 等实用程序及 I/O 操作都可以通过上述的并行处理能力来显著提高其性能。如下图所示：