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随着当今数据库的容量越来越快的朝着在大型数据库或超大型数据库的发展，对于数据库中的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运行环境变得尤为重要，SQL server从SQL server 7.0的分区视图到SQL server 2000中的分区视图中到SQL server 2005所使用的分区表，不断改善大型表所面临的性能、阻塞、备份空间、时间、运营成本等。当表和索引非常大的时候，通过分区表的实现，可以将数据分为更小，更易于管理，获得更好的可操作性能。本实验介绍基于已存在的表来如何创建分区，管理分区。
一、实验目的：对于已经存在的表且不断增大的情况下构建分区表，管理分区表，提高其性能。
二、主要步骤：对于已经存在的表，我们可以采取以下步骤来对其创建分区表
1.创建分区函数
2.创建分区架构并关联到分区函数
3.删除已经存在的聚集索引
4.基于分区架构重建聚集索引
三、实验环境：
1. windows xp pro (英文版) + sp2
2. SQL server 2005 Developer + sp3
3.实验数据库Performance,此数据库参照实验二：SQL server 2005高可用性之----数据库镜像
中的生成脚本生成数据库，本实验对其数据库的存放做了调整，将数据和日志文件存放在D:/SQL_Data/Performance目录下。
4.对已存在要创建的分区表为：Performance数据库下的Orders表.
5.对Orders表中的orderdate列按年进行水平分区
四、具体试验步骤：
1.创建分区函数
确定分区的数目及分区的列，列的数据类型。本例将Orders表的orderdate按年份水平分五个区，则需要定义四个边界点值。如下，
use Performance;
go
Create partition function
Part_func_orders(datetime) as
range left
for values('20021231 23:59:59.997',
'20031231 23:59:59.997',
'20041231 23:59:59.997',
'20051231 23:59:59.997');
go
--或者使用range right来创建分区函数
Create partition function
Part_func_orders(datetime) as
range right
for values('20030101 00:00:00.000',
'20040101 00:00:00.000',
'20050101 00:00:00.000',
'20060101 00:00:00.000');
go
/*分区值的表示范围(使用range left)
–infinity < x1 <= 20021231
20030101 < x2 <= 20031231
20040101 < x3 <= 20041231
20050101 < x4 <= 20051231
20060101 < x5 <= +infinity
infinity本应当为20020101或20061231，此处仅用于说明表示范围
----------------------------------------------------------
分区值的表示范围(使用range right)
–infinity < x1 < 20030101
20030101 <= x2 < 20040101
20040101 <= x3 < 20050101
20050101 <= x4 < 20060101
20060101 <= x5 < +infinity
通过以上分析表明当range中使用left时，分区的范围右边为小于等于values所指定的值，
当range中使用right时，分区范围左边为大于等于values所指定的值。
规律：在使用 LEFT 分区函数时，第一个值将作为第一个分区中的上边界。在使用 RIGHT 分区函数时，第一个值将作为第二个分区的下边界*/
2. 添加文件组和文件
针对所创建的分区来创建文件组和文件，我们可以创建五个文件组，五个不同的ndf文件来存放不同年份的orders，可以放置于不同的磁盘来减少I/O的开销，也可以在一个文件组中创建多个文件来存放不同年份的orders,本例创建了四个文件组，其中有一年的orders放置到了Primary组中。
alter database Performance
add filegroup [FG1];
go
alter database Performance
add filegroup [FG2];
go
alter database Performance
add filegroup [FG3];
go
alter database Performance
add filegroup [FG4];
go
alter database Performance
add file
(name = FG1_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG1_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG1];
alter database Performance
add file
(name = FG2_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG2_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG2];
alter database Performance
add file
(name = FG3_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG3_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG3];
alter database Performance
add file
(name = FG4_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG4_data.ndf',size = 3MB)
to filegroup [FG4];
go
3. 创建分区架构并关联到分区函数
Create partition scheme Part_func_orders_scheme
as partition Part_func_orders
to ([FG1],[FG2],[FG3],[FG4],[Primary]);
go
4.重建索引（删除聚集索引以及需要分区字段的索引后重建该类索引，表被按分区值将分配到各文件组）
EXEC sp_helpindex N'orders' --查看orders中使用的索引
drop index idx_cl_od
on orders;
go
create clustered index idx_cl_od
on orders(orderdate)
on Part_func_orders_scheme(orderdate);
go
5. 查看分区的相关情况
--查看分区及分区范围的情况
select * from sys.partitions where object_id = object_id('orders');
select * from sys.partition_range_values;
--查看分区架构情况
select * from sys.partition_schemes;
--查看某一特定分区列值属于哪个分区
select Performance.$partition.Part_func_orders('20050325') as partition_num;
--查看某一特定分区的记录
select * from orders where Performance.$partition.Part_func_orders(orderdate) = 2
--查看各分区所包含的记录数
select $partition.Part_func_orders(orderdate) as partition_num,
count(*) as record_num
from orders
group by $partition.Part_func_orders(orderdate)
order by $partition.Part_func_orders(orderdate);
6.分区的管理
--增加分区值,增加分区之前应先增加或设置新分区使用的文件组
alter database Performance
add filegroup [FG5];
go
alter database Performance
add file
(name = FG5_data,filename = 'D:/SQL_Data/Performance/FG5_data.ndf',size = 3MB )
to filegroup [FG5];
go
alter partition scheme Part_func_orders_scheme
next used [FG5];
go
alter partition function Part_func_orders()
split range('20061231 23:59:59.997')
go
insert into orders
select 10000001,'C0000012906',213,'I','20070101','a'
union all select 10000002,'C0000019995',213,'I','20070109','a'
union all select 10000003,'C0000019996',410,'I','20070512','a';
go
select * from orders where Performance.$partition.Part_func_orders(orderdate) = 6
--合并分区
--合并分区后，以下将新增的三条记录放到了第5个分区中
alter partition function Part_func_orders()
merge range('20061231 23:59:59.997');
go