• Sql Server2005 实现Oracle10g的hash表分区功能


      最近学习Oracle中,在其有hash表分区功能,就在想sql server 有类似分区吗,查了一些资料,发现没有介绍,在2005中目前只支持列表和范围分区。

            以前只知道Sql Server有hash索引,本文就在Sql Server中实现Oracle里的hash表分区。在oracle 10g的hash分区保持分区数据的均匀,分的区个数是2的倍数分区才可以实现。

            前段时间做了一个试验,实现了在sql server 2005的分区并保证了在hash分区中数据的分布均匀。

            现在我们看具体实例:

            Hash分区:将表数据均匀的分成4个区。

            建立分区函数:数据如何分区(逻辑设计)

             CREATE PARTITION FUNCTION [zping.com.PF](int) AS
            RANGE LEFT FOR VALUES (-1073741824, 0, 1073741824)

            注意:我们这里使用的int型数据,因为hash函数是checksum(id),这里根据int的最大长度进行分区,我们使用2,147,483,648/2=1073741824

            这里:Range left 意思: <=

                  Range right 意思: <

            创建分区方案:分区数据如何物理存放(逻辑设计)

             CREATE PARTITION SCHEME [zping.com.Ps] AS PARTITION [zping.com.PF] all TO ([PRIMARY])

            这里的all TO ([PRIMARY]) 意思是将分区数据将存储于主文件组中

            建立分区表:

             CREATE TABLE [dbo].[zping.com](
                [id] [varchar](32) NOT NULL,
                [sid] int,
                [hashid] AS (checksum([id])) PERSISTED
            )
            ON [zping.com.Ps] ([hashid])

            注意:1,这里我们使用了计算列的做为分区列,在SQL server 2005中,分区列如果是计算列,必须PERSISTED持久化

                  2,我们这里使用了checksum(列)这个哈希函数,该函数用来计算id的hash值,这个函数同时可以用来建立hash索引

            插入1万条测试数据:

             insert into [zping.com](id,sid)
            select replace(newid(),'-',''),1
            from (select top 100 * from syscolumns) a
            ,(select top 100 * from syscolumns) b

            查看数据的分布分区情况:

             SELECT
                $partition.[zping.com.PF](hashid)
                   AS 分区号,count(*) 数据条数
            FROM [zping.com]
            group by $partition.[zping.com.PF](hashid)

      查看结果

            这时发现,数据分布的比较均匀。按上面方法再插入1万条数据,看看数据分区:

            这时发现数据依旧比较均匀。

            这里我们完成了一个SQL server 2005的hash分区。

            建立hash分区的好处:

            1,提高可伸缩性和可管理性:在SQL server 2005中建立hash分区, 改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。

            2,提高性能,

               2.1,只有将数据分区分到不同的磁盘上,才会有较大的提升。

               2.2. 因为在运行涉及表间联接的查询时,多个磁头可以同时读取数据

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/happyday56/p/1564502.html
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