【转】SQL Server 2005分区表和分区函数

Anthor:Terry Li

Link: http://terryli.blog.51cto.com/704315/163315

在谈论分区表这个话题之前，先和大家分享一个案例：

2008年秋天的某天，我的团队接到成都市XX局一个SQL调优的ESS单子。客户反映查询统计一次各地市局上报的数据汇总，需要6到15秒才能获得真正想要的数据，当我和销售人员赶到客户数据中心现场后，发现里面布置了很多柜式服务器，每台服务器都是8核16G内存。和相关技术负责人沟通以及演示业务系统之后，可以肯定不是服务器性能的问题，我详细分析了他们的数据库，统计慢的几张表往往一周的上报数据便会增加1百多万行，导致他们这个系统刚上线没多久，某些表产生的数据已经在2000万行以上，最终我提出了优化方案，业务逻辑层采用存储过程代替普通的SQL语句，并启用相关开发平台的缓存技术；数据库系统中采用增强索引和规划分区表进行优化，最终问题解决。

事实上数据库性能优化是每个优秀的数据库工程师必须具备的素质之一，而这一节讨论的分区表便是性能调优的一种技术。在企业级应用系统中，一个表存储2千万行的数据很常见，不可预期的数据也会在逐渐增长，所以数千万级别的表DBA会常常碰到，而TB级别的数据最终也在所难免，因此了解和掌握性能调优的18般兵器非常重要。

 

我计划用三篇博文介绍分区表这个主题，分别为：

1，    分区表理论解析

2，    实战分区表

3，    分区表前传

 

 

大凡在应用系统和数据库系统中行走江湖多年的朋友，都会面临数据统计、分析以及归档的问题，企业信息化进程加速了各种数据的极具增长，商务智能(BI)的出现和实施着实给信息工作者和决策者带来了绝妙的体验，但从 OLTP 向 OLAP 系统加载数据是很头疼的事，常常需要数分钟或数小时,解决这一问题的技术之一便是分区表，一旦实施了分区表，这样的操作往往只需几秒钟，太让人兴奋了。而大型表或索引经过分区后更容易进行管理，因为这样可以快速高效地管理和访问数据子集，同时维护数据集合的完整性。分区表的数据分布于一个数据库中的多个文件组单元中，数据是按水平方式分区的（数据分区的多种方式会在分区表前传中阐述），因此一个表的某些行映射到某个分区，而另外一些行映射到另外某个分区，以此类推。当对数据进行查询或更新时，表将被视为单个逻辑实体，所以在数据访问层你会感觉和访问普通表一样，而好处就在于可以查询想要的某个分区，而不必扫描整个表。有一点必须明白，单个表的所有分区都必须位于同一个数据库中。

分区表支持和标准表相关的所有属性和功能，包括约束、默认值、标识和时间戳值以及触发器等。决定是否实现分区主要取决于表当前的大小或将来的大小以及对表执行查询和维护操作的完善程度。

通常，如果某个大型表同时满足下列两个条件，则可能适于进行分区：

1，该表包含或将包含以多种不同方式使用的大量数据

2，维护开销超过了预定义的维护期

例如，如果对当前年份或当前月份的数据主要执行 SELECT 、INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作，而对以前年份或以前月份的数据主要执行 SELECT 查询，则如果按年份或月份对表进行分区，表的管理要容易些，因为此时对表的维护操作只针对一个数据子集。如果该表没有分区，那么就需要对整个数据集执行这些操作，这样就会消耗大量资源。

所以常常根据日期和分类对表进行分区，当然利用某个标识列ID也是很好的选择。例如，电子商务数据库的某张表可能包含了近6年的数据，但是只定期访问本年度或某个月的数据，那么就可以按年份或月份分区，而另外一张表包含了近几十种类型商品的订单，那么此时可以为每种类型商品分一个区。

一般而言，衡量大型表是以数据为标准的，但对于适合分区的大型表，衡量大型表更重要的是对数据访问的性能，如果对于某些表的访问和维护有较严重的性能问题，就可以视为大型表，就应该考虑通过更好的设计和分区来解决性能问题。

创建分区表必须经过如下三个步骤：

1，  创建分区函数

2，  创建映射到分区函数的分区方案

3，  创建使用该分区方案的分区表

 

分区函数

 

分区函数是数据库中的一个独立对象，它将表的行映射到一组分区，所以分区函数解决的是HOW的问题，即表如何分区的问题。创建分区函数时，必须指明数据分区的边界点以及分区依据列，这样便知道如何对表或索引进行分区。分区函数的创建语法如下：

CREATE PARTITION FUNCTION partition_function_name ( input_parameter_type )

AS RANGE [ LEFT | RIGHT ]

FOR VALUES ( [ boundary_value [ ,...n ] ] )

[ ; ]

分区函数语法的相关解释：

1，  创建一个分区函数和创建一个普通的数据库对象（例如表）没什么区别。所以根据标准语法走就OK了。

2，  partition_function_name是分区函数的名称。分区函数名称在数据库内必须唯一，并且符合标识符的规则。

3，  input_parameter_type是用于分区的列的数据类型，习惯把它称为分区依据列。当用作分区列时，除text、ntext、image、xml、timestamp、varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max)、别名数据类型或 CLR 用户定义数据类型外，其他所有数据类型均有效。分区依据列是在CREATE TABLE 或 CREATE INDEX 语句中指定的。

4，  boundary_value [ ,...n ]中的boundary_value是边界值（或边界点的值），n代表可以最多有n个边界值，即n指定 boundary_value 提供的值的数目，但n不能超过 999。所创建的分区数等于 n + 1。不必按顺序列出各值。如果值未按顺序列出，则 Database Engine 将对这些边界值进行排序，创建分区函数并返回一个警告，说明未按顺序提供值。如果 n 包括任何重复的值，则数据库引擎将返回错误。边界值的取值一定是和分区依据列相关的，所以只能使用 CREATE TABLE 或 CREATE INDEX 语句中指定的一个分区列。

5，  LEFT | RIGHT 指定boundary_value [ ,...n ] 的每个boundary_value属于每个边界值间隔的哪一侧（左侧还是右侧）。如果未指定，则默认值为 LEFT。

例如我们可以依据某个表的int列来创建分区函数:

create partition function MyPF1(int)

range left    --默认是left，所以可以省略left

for values(500000,1000000,1500000)

很明显，这个分区函数创建了4个分区，因为此时n=3,所以分区总数是n+1=4。而那个int分区依据列表明将要分区的那个表里面一定有一列是int类型，是分区依据列。这个分区函数我们用的是range left，各个分区的取值范围如下表：

分区	取值范围
1	(负无穷,500000]
2	[500001,1000000]
3	[1000001,1500000]
4	[1500001,正无穷)

 

如果换成range right，即创建分区函数时代码如下：

create partition function MyPF1(int)

range right

for values(500000,1000000,1500000)

那么各个分区的取值范围如下表：

分区	取值范围
1	(负无穷,499999]
2	[500000,999999]
3	[1000000,1499999]
4	[1500000,正无穷)

 

我们还可以根据日期列创建分区函数，例如：

create partition function MyPF2(datetime)

range right

for values('2008/01/01', '2009/01/01')

这个分区函数非常适合查询和归档某一年的数据。各个分区的取值范围如下表：

分区	取值范围
1	<=2007/12/31
2	[2008/01/01,2008/12/31]
3	>=2009/01/01

当然我们也可以根据月份分区，而分区依据列支持的数据类型非常多，参照项目的实际情况选择最能表示分区的列类型。

分区方案

对表和索引进行分区的第二步是创建分区方案。分区方案定义了一个特定的分区函数将使用的物理存储结构（其实就是文件组），或者说是分区方案将分区函数生成的分区映射到我们定义的一组文件组。所以分区方案解决的是Where的问题，即表的各个分区在哪里存储的问题。分区方案的创建语法如下：

CREATE PARTITION SCHEME partition_scheme_name

AS PARTITION partition_function_name

[ ALL ] TO ( { file_group_name | [ PRIMARY ] } [ ,...n ] )

[ ; ]

 

分区方案语法的相关解释：

1，  创建分区方案时，根据分区函数的参数，定义映射表分区的文件组。必须指定足够的文件组来容纳分区数。可以指定所有分区映射到不同文件组、某些分区映射到单个文件组或所有分区映射到单个文件组。如果您希望在以后添加更多分区，还可以指定其他“未分配的”文件组。在这种情况下，SQL Server 用 NEXT USED 属性标记其中一个文件组。这意味着该文件组将包含下一个添加的分区。一个分区方案仅可以使用一个分区函数。但是，一个分区函数可以参与多个分区方案。

2，  partition_scheme_name 是分区方案的名称。分区方案名称在数据库中必须是唯一的，并且符合标识符规则。

3，  partition_function_name 是使用当前分区方案的分区函数的名称。分区函数所创建的分区将映射到在分区方案中指定的文件组。partition_function_name 必须已经存在于数据库中。

4，  ALL 指定所有分区都映射到在 file_group_name 中提供的同一个文件组，或映射到主文件组（如果指定了 [PRIMARY]）。如果指定了 ALL，则只能指定一个 file_group_name。

5，  file_group_name | [ PRIMARY ] [ ,...n] 代表n个文件组。和分区函数中的各个分区对应。文件组必须已经存在于数据库中。 如果指定了 [PRIMARY]，则分区将存储于主文件组中。如果指定了 ALL，则只能指定一个 file_group_name。分区分配到文件组的顺序是从分区 1 开始，按文件组在 [,...n] 中列出的顺序进行分配。在 [,...n] 中，可以多次指定同一个文件组。如果 n 不足以拥有在分区函数中指定的分区数，则 CREATE PARTITION SCHEME 将失败，并返回错误。

6，  如果分区函数生成的分区数少于创建分区方案时提供的文件组数，则分区方案中第一个未分配的文件组将被标记为 NEXT USED，并且出现显示命名 NEXT USED 文件组的信息。如果指定了 ALL，则单独的文件组将为该分区函数保持它的NEXT USED 属性。如果在 ALTER PARTITION FUNCTION 语句中创建了一个分区，则 NEXT USED 文件组将再接收一个分区。若要再创建一个未分配的文件组来拥有新的分区，请使用 ALTER PARTITION SCHEME。

分区方案例子1：下面的代码先创建一个分区函数，然后再创建这个分区函数使用的分区方案，这个分区方案将每个分区映射到不同文件组。代码如下：

create partition function MyPF1(int)

as range left

for values(500000,1000000,1500000)

go

create partition scheme MyPS1

as partition MyPF1

to (fg1, fg2, fg3, fg4)

文件组、分区和分区边界值范围之间的关系如下表：

文件组	分区	取值范围
fg1	1	(负无穷,500000]
fg2	2	[500001,1000000]
fg3	3	[1000001,1500000]
fg4	4	[1500001,正无穷)

 

分区方案例子2：下面的代码先创建一个分区函数，然后再创建这个分区函数使用的分区方案，这个分区方案将多个分区映射到同一个文件组。代码如下：

create partition function MyPF2(int)

as range left

for values(500000,1000000,1500000)

go

create partition scheme MyPS2

as partition MyPF2

to (fg1, fg1, fg1, fg2)

文件组、分区和分区边界值范围之间的关系如下表：

文件组	分区	取值范围
fg1	1	(负无穷,500000]
Fg1	2	[500001,1000000]
Fg1	3	[1000001,1500000]
Fg2	4	[1500001,正无穷)

 

分区方案例子3：下面的代码先创建一个分区函数，然后再创建这个分区函数使用的分区方案，这个分区方案将所有分区映射到同一个文件组。代码如下：

create partition function MyPF3 (int)

as range left

for values(500000,1000000,1500000)

go

create partition scheme MyPS3

as partition MyPF3

all to (fg1)

文件组、分区和分区边界值范围之间的关系如下表：

文件组	分区	取值范围
fg1	1	(负无穷,500000]
Fg1	2	[500001,1000000]
Fg1	3	[1000001,1500000]
Fg1	4	[1500001,正无穷)

 

分区方案例子4：下面的代码先创建一个分区函数，然后再创建这个分区函数使用的分区方案，这个分区方案指定了“NEXT USED”文件组。代码如下：

create partition function MyPF4(int)

as range left

for values(500000,1000000,1500000) --4个分区

go

create partition scheme MyPS4

as partition MyPF4

to (fg1, fg2, fg3, fg4, fg5)   --5个文件组

那么文件组fg5将自动被标记为“NEXT USED”文件组。

分区方案例子5：下面的代码先创建一个分区函数，然后再创建这个分区函数使用的分区方案，这个分区方案指定了“[primary]”文件组。代码如下：

create partition function MyPF5(datetime)

range right

for values('2008/01/01', '2009/01/01')

go

create partition scheme MyPS5

as partition MyPF5

to([primary], fg1, fg2)

 

最后必须明白一点，一张表最多只能有1000个分区。

 

分区表

 

在分区函数和分区方案创建完成后，创建分区表的准备工作已经完成。我们看一个完整的例子，代码如下：

--创建分区函数

create partition function MyPF(datetime)

range right

for values('2007-1-1', '2008-1-1')

go

--创建分区方案

create partition scheme MyPS

as partition MyPF

to(fg1, fg2, fg3)

go

--创建分区表

create table orders

(

    OrderID int identity(1,1) primary key,

    OrderDate datetime,

    CustID varchar(10)

)

on MyPS(OrderDate)

 

更完整的例子请关注实战分区表，我会用一个完整的Demo来演示分区表这一技术。

下一节内容包裹：

1，  实战分区表

2，  查询某个分区

3，  增加分区

4，  删除分区

5，  归档数据

 

 

 

通过上2篇博文，我们了解了分区表的理论，这一节就开始实战。本篇博文的内容如下：

1，建立分区表

2，查询分区

3，归档数据

4，添加分区

5，删除分区

6，查看元数据

 

PS下：最近收到很多朋友的消息和邮件，大多是关于数据库的问题，没有一一答复，由于平时工作比较忙，博客更新的比较慢，在这里说声抱歉。

 

OK，我们以一个销售数据库场景开始分区表实战。

 

第一步：建立我们要使用的数据库，最重要的是建立多个文件组。

CREATE DATABASE Sales ON PRIMARY 
(    
  NAME = N'Sales',    
  FILENAME = N'C:\Sales.mdf',    
  SIZE = 3MB, 
  MAXSIZE = 100MB,    
  FILEGROWTH = 10%    
),    
FILEGROUP FG1    
(    
  NAME = N'File1',    
  FILENAME = N'C:\File1.ndf',    
  SIZE = 1MB,    
  MAXSIZE = 100MB,    
  FILEGROWTH = 10%    
),    
FILEGROUP FG2    
(    
  NAME = N'File2',    
  FILENAME = N'C:\File2.ndf',    
  SIZE = 1MB,    
  MAXSIZE = 100MB, 
  FILEGROWTH = 10%    
), 
FILEGROUP FG3    
(    
  NAME = N'File3',    
  FILENAME = N'C:\File3.ndf',    
  SIZE = 1MB,    
  MAXSIZE = 100MB,    
  FILEGROWTH = 10%    
)    
LOG ON    
(    
  NAME = N'Sales_Log',    
  FILENAME = N'C:\Sales_Log.ldf',    
  SIZE = 1MB,    
  MAXSIZE = 100MB,    
  FILEGROWTH = 10% 
) 
GO

 

第二步：建立分区函数，这里我们建立三个分区。 how（如何对数据进行分区）

USE Sales    
GO 
CREATE PARTITION FUNCTION pf_OrderDate (datetime)    
AS RANGE RIGHT    
FOR VALUES ('2003/01/01', '2004/01/01') --n不能超过 999，创建的分区数等于 n + 1 
GO

 

第三步：创建分区方案，关联到分区函数 。 where（在哪里对数据进行分区）

USE Sales    
GO    
CREATE PARTITION SCHEME ps_OrderDate    
AS PARTITION pf_OrderDate    
TO (FG1, FG2, FG3)    
GO

 

第四步：创建分区表。创建表并将其绑定到分区方案。这里我们建立2个表，表的结构一样。其中OrdersHistory表用于保存归档数据。

USE Sales    
GO    
CREATE TABLE dbo.Orders    
(    
  OrderID int identity(10000,1),    
  OrderDate datetime NOT NULL,    
  CustomerID int NOT NULL,    
  CONSTRAINT PK_Orders PRIMARY KEY (OrderID, OrderDate)    
)    
ON ps_OrderDate (OrderDate)    
GO    
CREATE TABLE dbo.OrdersHistory    
(    
  OrderID int identity(10000,1),    
  OrderDate datetime NOT NULL,    
  CustomerID int NOT NULL,    
  CONSTRAINT PK_OrdersHistory PRIMARY KEY (OrderID, OrderDate)    
)    
ON ps_OrderDate (OrderDate)    
GO

 

通过以上四步，我们建立了分区表。接着我们要插入一些数据，来进行数据归档，分区查询等。

 

向数据表中写入2002年的范例数据

USE Sales    
GO    
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2002/6/25', 1000)    
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2002/8/13', 1000)    
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2002/8/25', 1000)    
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2002/9/23', 1000) 
GO

 

向数据表中写入2003年的范例数据

USE Sales    
GO 
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2003/6/25', 1000) 
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2003/8/13', 1000) 
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2003/8/25', 1000) 
INSERT INTO dbo.Orders (OrderDate, CustomerID) VALUES ('2003/9/23', 1000)    
GO

 

我们可以用下面的代码查询这2表：

SELECT * FROM dbo.Orders    
SELECT * FROM dbo.OrdersHistory

查询的结果是Orders里面有8行数据，而OrdersHistory还没有数据。因为我们还没归档数据，所以OrdersHistory表还没有数据。

 

插入完数据后，我们来做如下实验：

 

1，查询某个分区

这里我们要用到$PARTITION 函数，这个函数可以帮助我们查询某个分区的数据，还可以检索某个值所隶属的分区号。$PARTITION 函数的进一步细节可以查看MSDN

 

查询已分区表Order的第一个分区，代码如下：

SELECT * 
FROM dbo.Orders 
WHERE $PARTITION.pf_OrderDate(OrderDate) = 1

查询结果只包含2002年的数据，如下图：

 

如果想获得2003年的数据，需要如下的代码：

SELECT * 
FROM dbo.Orders 
WHERE $PARTITION.pf_OrderDate(OrderDate) = 2

 

我们还可以查询某个分区有多少行数据，代码如下：

SELECT $PARTITION.pf_OrderDate(OrderDate) AS Partition, 
COUNT(*) AS [COUNT]    
FROM dbo.Orders    
GROUP BY $PARTITION.pf_OrderDate(OrderDate)    
ORDER BY Partition ;

 

我们还可以通过$PARTITION 函数获得一组分区标示列值的分区号，例如获得2002属于哪个分区，代码如下：

SELECT Sales.$PARTITION.pf_OrderDate('2002')

很明显，2002年隶属于第1个分区，因为我们建立分区函数时用了RANGE RIGHT，所以返回1。你也可以把2002年换成2003，2004，2005，2009等等测试。你会发现，2003年属于第2个分区，2004年以后的都属于第3个分区。

 

2，归档数据

假如现在是2003年年初，那么我们就可以把2002年所有的交易记录归档到历史订单表HistoryOrder中。代码如下：

USE Sales    
GO    
ALTER TABLE dbo.Orders SWITCH PARTITION 1 TO dbo.OrdersHistory PARTITION 1 
GO

 

此时如果我们再执行如下代码：

SELECT * FROM dbo.Orders         
SELECT * FROM dbo.OrdersHistory

便会发现，Orders 表只剩2003年的数据，而OrdersHistory表中包含了2002年的数据。

 

当然如果到了2004年年初，我们也可以归档2003年的所有交易数据。代码如下：

USE Sales    
GO    
ALTER TABLE dbo.Orders SWITCH PARTITION 2 TO dbo.OrdersHistory PARTITION 2 
GO

 

3，添加分区

由于目前我们只有三分分区，而这三个分区的区间如下：

文件组	分区	取值范围
FG1	1	(过去某年, 2003/01/01)
Fg2	2	[2003/01/01, 2004/01/01)
Fg3	3	[2004/01/01,未来某年)

 

所以假如到了2005年年初，我们需要为2005年的交易记录准备分区，代码如下：

USE Sales    
GO    
ALTER PARTITION SCHEME ps_OrderDate NEXT USED FG2    
ALTER PARTITION FUNCTION pf_OrderDate() SPLIT RANGE ('2005/01/01') 
GO

 

ALTER PARTITION SCHEME ps_OrderDate NEXT USED FG2 用来指定新分区的数据存储在那个文件。这里NEXT USED FG2 代表我们将新分区的数据保存在FG2文件组中，当然我们也可以在原有数据库上新建一个文件组，把新分区的数据保存在新文件组当中，这里我们直接用FG2文件组。

ALTER PARTITION FUNCTION pf_OrderDate() SPLIT RANGE ('2005/01/01') 代表我们创建一个新分区，而这里SPLIT RANGE ('2005/01/01')正是创建新分区的关键语法。

执行完上面的代码之后，我们就有了4个分区，此时的区间如下：

文件组	分区	取值范围
FG1	1	(过去某年, 2003/01/01)
Fg2	2	[2003/01/01, 2004/01/01)
Fg3	3	[2004/01/01, 2005/01/01)
Fg2	4	[2005/01/01, 未来某年)

 

4，删除分区

删除分区又称为合并分区，假如我们想合并2002年的分区和2003年的分区到一个分区，我们可以用如下的代码：

USE Sales    
GO    
ALTER PARTITION FUNCTION pf_OrderDate() MERGE RANGE ('2003/01/01') 
GO

 

执行完上面的代码，此时分区区间如下：

文件组	分区	取值范围
Fg2	1	[过去某年, 2004/01/01)
Fg3	2	[2004/01/01, 2005/01/01)
Fg2	3	[2005/01/01, 未来某年)

 

合并2002和2003年的数据到2003年之后，我们执行如下代码：

SELECT Sales.$PARTITION.pf_OrderDate('2003')

你会发现返回的结果是1。而原来返回的是2，原因是2002年以前数据所在的那个分区合并到了2003年这个分区中了。

假如此时我们执行如下代码：

SELECT * 
FROM dbo.OrdersHistory    
WHERE $PARTITION.pf_OrderDate(OrderDate) = 2

结果一行数据都没返回，事实就这样，因为OrdersHistory 表中只存储了2002和2003年的历史数据，在没有合并分区之前，执行上面的代码肯定会查询出2003年的数据，但是合并了分区之后，上面代码实际查询的是第二个分区中2004年的数据。

不过当我们改成如下的代码：

SELECT * 
FROM dbo.OrdersHistory    
WHERE $PARTITION.pf_OrderDate(OrderDate) = 1

便会查询出8行数据，包括2002年和2003年的数据，因为合并分区后2002年和2003年的数据都成了第1个分区的数据了。

 

通过图形我们来回忆下归档数据、添加分区、合并分区。

 

5，查看元数据

我们可以通过以下三个视图来观察我们创建的分区函数，分区方案，边界点值等。

select * from sys.partition_functions    
select * from sys.partition_range_values 
select * from sys.partition_schemes

查询的结果如下图：

本文出自 “李涛的技术专栏” 博客，请务必保留此出处http://terryli.blog.51cto.com/704315/169601

以下为来自网络收集的信息：
问题：SqlServer 分区表一定快吗？
数据库一个表比较大，所以想对该表进行分区。我的计划是对数据库分多个文件组和文件，但都存在一块硬盘的一个分区里（这个服务器只有一块硬盘，一个是C区，一个是D区）
查阅资料上说“若数据库服务器存在多个CPU，则为每个分区分配一个线程，并且分区对应的文件组分别存储在不同物理硬盘中，则每个CPU并行执行查询操作，从而提高效率”。
我想问下，若每个分区存储都是存在一个文件组中，或者多个文件组还是在 一个物理磁盘里，那是不是多个线程还是要串行查询的？
感觉资料上都说得比较笼统，没有事实的图文和理论来证明。
请大侠们帮忙解答下，谢谢！
回答：
１、如果分區表放在一塊硬盤中（一個分區或是多個分區），不會有太大提高，因為讀數據都是要從這塊硬盤來讀。
２、還要看查詢的語句，如果是：select * from 分區表，那分區比不分區可能還要慢。因為要讀出全部數據，分區表還要合併數據。（此處是指分區表放到一塊硬盤中，如果是放到多塊硬盤中，會快。）
３、如果有三個分區，分別放到三塊硬盤上，那讀數據時，按分區方法，有可能系統會有三個線程，在三個分區（三塊硬盤）同時讀，理論上說，速度會快三倍。
４、分區也可以減少索引層數。因為同一分區記錄數變少。
５、據說，好像如果硬盤做成RAID，會比分區表更好一些。

相关链接：
SQL Server 2005 中的分区表和索引
SQL Server 表分区注意事项