SQL Server 2005中处理表分区问题

核心提示： 我将检查更深入了一步，通过分别检查同一条返回所有行的、简单SELECT语句在分区表和非分区表上的执行计划，SQL Server 2005中处理表分区问题(3)，返回的数据范围通过WHERE语句来指定，同一条语句在这两个不同的表上有不同的执行计划，同时被转移的数据必须在同一个文件组中，即使受

我将检查更深入了一步，通过分别检查同一条返回所有行的、简单SELECT语句在分区表和非分区表上的执行计划，返回的数据范围通过WHERE语句来指定。同一条语句在这两个不同的表上有不同的执行计划。对于分区表的查询显示出一个嵌套的循环和索引的扫描。从本质上来说，SQL Server将两个分区视为独立的表，因此使用一个嵌套循环将它们连接起来。对非分区的表的同一个查询则使用索引扫描来返回同样的列。当你使用同样的分区策略创建多个表，同时在查询中连接这些表，那么性能上的提升会更加明显。

你可以使用下面的查询来了解每一个分区中的行的个数：

SELECT $PARTITION.TimeEntryDateRangePFN(time_entry_date) AS Partition,
COUNT(*) AS [COUNT] FROM fact_time_entry
GROUP BY $PARTITION.TimeEntryDateRangePFN(time_entry_date)
ORDER BY Partition

表分区对交易环境和数据仓库环境来说，都是一个重要的特征。数据仓库用户最主要的抱怨是移动事实表(fact table)会花费太多时间。当装载数据到事实表的时候，用户查询(立方体处理查询)的性能会明显下降，甚至是完全无法成功。因此，装载大量的数据到事实表的时候常常需要停机。如果使用表分区，就不再出现这样的情况——确切的讲，你一眨眼的工夫就可以移动事实表。为了演示这是如何生效的，我使用上面例子中相同的分区函数和表结构来创建一个新的表，这个表叫做fact_time_entry2。表的主键从五千万开始，这样fact_time_entry2就不会包含表fact_time_entry中已经有的数据。

现在我把2007年的数据移动到这张fact_time_entry2中。同时让我们假设fact_time_entry表中包含着2007年之前的数据。在fact_time_entry2表完成数据的转移，我执行下面的语句：

ALTER TABLE fact_time_entry2
SWITCH PARTITION 8 TO fact_time_entry PARTITION 8

这条语句将编号为8的分区，这个分区恰好包含着2007年的数据，从fact_time_entry2移动到了fact_time_entry表中，在我的笔记本电脑上，这个过程只花费了3毫秒。在这短短的3毫秒中，我的事实表就增加了五百万条记录!的确，我需要在交换分区之前，将数据移动到中间表，但是我的用户不需要担心——事实表随时都可以查询!在这幕后，实际上没有数据移动——只是两张表的元数据发生了变化。

我可以使用类似的查询删除事实表中不在需要的数据。例如，假设我们决定我们不再关心2004年的记录。下面的语句可以将这些记录转移到我们创建的工作表中：

ALTER TABLE fact_time_entry
SWITCH PARTITION 2 TO fact_time_entry2 PARTITION 2

这样的语句依旧在毫秒级内完成了。现在，我可以删除fact_time_entry2或者将它移到其他的服务器上。我的事实表不会包含2004年的任何记录。这个分区还是需要在目的表中存在，而且它必须是空的。你不能将分区转移到一个包含重复数据的表中。源表和目的表的分区必须一致，同时被转移的数据必须在同一个文件组中。即使受到这么多的限制，转换分区和无需停机就可以移动数据表的功能必将让数据仓库的实现变的前所未有的轻松。