成功的">数据仓库实现常常会导致用户和应用程序数量不断增加。可迅速执行向支持多个业务线应用程序的企业数据仓库 (EDW) 的过渡。
您可以扩展 IBM Smart Analytics System，以便在同一个数据库中容纳多个相关的应用程序，其中一些单独的数据集需要彼此交互。但是，不要使用单个 IBM Smart Analytics System 来支持多个数据库，也不要跨多个不同的数据仓库共享基础架构。不同的工作负载常常可能变得难以有效管理。相反，您可以实现多个系统。
图 2. 一个 IBM Smart Analytics System 中的多个数据库分区的示例 管理节点 数据节点 1 数据节点 2 数据节点 3 数据节点 4 管理 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 存储
DB2 WLM 数据的表空间 SDPG PDPG1 PDPG2 用于大型表的第一个表空间 用于大型表的第一个表空间 用于索引的第一个表空间 用于索引的第一个表空间 用户临时表空间 用户临时表空间
要将应用程序数据和关联的查询分离到分区数据库中的一个数据库分区子集中，可使用数据库分区组。数据库分区组用于对许多数据库分区进行分组。表空间（在创建时）必须分配到一个数据库分组组中，该表空间中的表分区到整个数据库分区组中。图 2 演示了分区数据库分区如何将 PDPG1 和 PDPG2 独立的表空间和表分组到一个数据库内的数据节点分组中。
此类型的扩展的不同之处在于：现有的分区表不会扩展到每个新的数据节点。相反，它会跨每个新数据节点创建一个新的数据库分区组，在新的数据库分区组中创建新的表空间。通过这种方式使新的数据节点上的表与现有数据节点上的表彼此保持分离。建议您采用分离的模式来进一步隔离数据。请注意，收集的查询只能在同一个数据库分区组中的表之间进行。
分离应用程序数据和关联的查询的优势在于，您能够：
基于您现有的基础架构。
最大程度地降低与新应用程序关联的成本。
软隔离两个数据集，以便将它们用于性能、维护、安全、扩展和分摊用途。
最大程度地减少投入生产的时间。
控制每个数据库分区组的数据量和数据增长。
可以安装另外一个用户模块来处理与新数据模块有关联的用户连接。现有的管理节点会继续拥有数据库目录。