概述
本文討論數據倉庫中數據分區的作用。關系型數據倉庫和分析服務多維數據集都支持數據分區。分區的邏輯概念在 Microsoft® SQL Server™ 的兩個引擎中是相同的：通過鍵（例如日期）對數據進行水平分區。在關系型數據庫中，分區是通過創建單獨的物理表（例如為每個月的數據創建一個表）並且定義一個成員表的聯合視圖來實現的。與此類似，SQL Server Enterprise Edition 中的分析服務支持顯式的多維數據集分區。在關系型數據庫和聯機分析處理 (OLAP) 引擎中，物理存儲的復雜性對於分析用戶是不可見的。
數據倉庫分區的優點：
大大縮短查詢時間。
減少加載時間，改善數據庫的可維護性。
解決從活動數據庫中刪除舊數據時出現的數據修剪問題。
該技術需要創建比非分區系統更復雜的數據分階段應用程序。本文介紹設計、實現和維護水平分區數據倉庫的最佳方法。
因為有效的分區計劃可以極大地改善查詢性能，所以我們極力建議您對大型分析服務系統進行分區。盡管對於某些特定的數據倉庫維護問題，對關系型數據倉庫進行分區是有效的解決方案，但通常不推薦您這樣做。
在 SQL Server 2000 關系型數據倉庫中使用分區
分區視圖聯接來自一組成員的水平分區數據，使數據看起來象來自同一張表。SQL Server 2000 區分本地分區視圖和分布式分區視圖。在本地分區視圖中，所有相關表和視圖駐留在 SQL Server 的同一實例上。在分布式分區視圖中，相關表中至少有一張表駐留在其他某個（遠程）服務器上。建議您不要將分布式分區視圖用於數據倉庫應用程序。
矢量數據倉庫圍繞事實（標量）和矢量構建，從物理上通常表示為星形架構和雪花形架構，極少有同時包含事實和矢量的完全非正交化的平面表。由於矢量架構是最常見的關系型數據倉庫結構，本文集中討論這類架構的分區。下面的建議也適用於其他通用數據倉庫架構。
分區的優點
數據修剪
許多數據倉庫管理員會定期將陳舊的數據歸檔。例如，一個單擊流數據倉庫可能只將詳細數據聯機保留三至四個月。其他常見的規則可能是聯機保留 13 個月、37 個月或 10 年，當舊數據不在活動窗口中時就歸檔並從數據庫中刪除。這種滾動窗口結構是大數據倉庫通常采取的做法。
在沒有分區表的情況下，從數據庫中刪除舊數據的進程需要一個很大的 DELETE 語句，例如：
DELETE FROM fact_table
WHERE date_key < 19990101
執行該語句開銷會非常大，可能比同一張表的加載進程需要更多的時間。相反，對於分區表，管理員重新定義 UNION ALL 視圖以排除最舊的表，然後將該表從數據庫中刪除（假設已確保備份該表），這個過程幾乎可以在瞬間完成。
後面我們會討論到，維護分區表的費用也很高。如果數據修剪是采用分區的唯一原因，設計者應考慮以數據分解的方式從未分區的表中刪除舊數據。在低優先級進程上連續運行一個每次刪除 1000 行（用“set rowcount 1000”命令）的腳本，直至刪除所有希望刪除的數據。該技術可在大系統上有效運用，比創建必要的分區管理系統更為直接。根據加載量和系統使用狀況，該技術適合於某些系統，並應該考慮在系統上進行基准測試。
