下面我分别对这四种分区方法的概念，他们的使用场景，以及各种分区方法做一个性能比较。
一、概念
1、Range Partitioning
这是最常用的一种分区方法，基于COLUMN的值范围做分区，最常见的是基于时间字段的数据的范围的分区，比如：对于SALE表，可以对销售时间按照月份做一个Range Partitioning。这种分区在数据仓库里用的比较多，以下是
CREATE STATMENT
CREATE TABLE sales_range
（salesman_id NUMBER（5），
salesman_name VARCHAR2（30），
sales_amount NUMBER（10），
sales_date DATE）
COMPRESS
PARTITION BY RANGE（sales_date）
（PARTITION sales_jan2000 VALUES LESS THAN（TO_DATE（'02/01/2000','DD/MM/YYYY'）），
PARTITION sales_feb2000 VALUES LESS THAN（TO_DATE（'03/01/2000','DD/MM/YYYY'）），
PARTITION sales_mar2000 VALUES LESS THAN（TO_DATE（'04/01/2000','DD/MM/YYYY'）），
PARTITION sales_apr2000 VALUES LESS THAN（TO_DATE（'05/01/2000','DD/MM/YYYY'）））；
对于COMPRESS关键字的理解，将在后续的压缩分区讲到
2、Hash Partitioning
Hash Partitioning映射数据到基于HASH算法的分区上，HASH算法将应用你指定的分区关键字，平均的分那些在Partitions中的行。给每一个分区近似相同的大小，要保证数据能平均分配，分区数一般是2N。比如说，需要insert sales_hash 一条数据，ORACLE会通过HASH算法处理salesman_id，然后找到对于的分区表进行insert。Hash Partitioning 是为跨越设备的分布式数据提供了一种理想的方法，HASH算法也很容易转化成RANGE分区方法，特别是当被分区的数据不是历史数据时。
CREATE TABLE sales_hash
（salesman_id NUMBER（5），
salesman_name VARCHAR2（30），
sales_amount NUMBER（10），
week_no NUMBER（2））
PARTITION BY HASH（salesman_id）
PARTITIONS 4;