DB2 最佳实践: 物理数据库设计最佳实践，第 2 部分：MDC、数据库分区、视图以及后设计工具介绍

查询：

select　*　from　sales　
where　sales_date>　”　2006/03/03　”　and　date<　“　2007/01/01　”　..

编译器会生成附加的谓词：

month>=200603　and　month<=200701

为了减少空间浪费，可以指定一个更小的表空间扩展数据块，这会减少你的 MDC 块大小。

不要选择太多的维度。很少有设计能在 MDC 有 3 个以上的维度却不产生过多的存储需求。

你拥有的维度越多，单元基数就会以指数级相应的增长。这使得控制表膨胀率 10% 的设计目标变得几乎不可能实现。如果表过度膨胀（例如超过两倍大小）不仅需要更多的存储，同时也会因为部分填充块的 I/O 增加而使集群失去优势。

一个简单的例子：考虑一个有三个维度适合集群的表，每个有 10,000 唯一值。如果这些列彼此之间没有相互关联，那么对所有三个维度的集群就没有 coarsification，这会产生 10,000 x 10,000 x 10,000 个单元，每个单元有一个部分填充块。如果每块是 1MB，那么这个设计上的疏忽产生的代价就将是 500,000TB ！

考虑只有一个维度的 MDC 。和传统单维度集群索引相比，单个维度的 MDC 仍然有相当多的优点。有如下理由：

集群是有保证的。

MDC 表中的索引是用block创建的，而非row。这种索引大小只有传统基于行的索引的 1/1000 。

用 MDC 转出数据，提高了 DELETE 性能。 DB2 9.5 中在 MDC 上的 RID 索引更新是异步的。

MDC 可以很方便的转入数据。

使用单维 MDC（如果需要可以 coarsification）强制进行集群来替代集群索引。集群索引需要付出很大的努力（不能保证集群质量）来集群数据，而且随着时间的推移，数据将变得不再集群。与之相比，MDC 保证了数据集群性，避免了重组数据的需求（见上面“ MDC Scenario ”章节中的 coarsification）。