表分区的阴暗面说明-原创手记-慕课网

如我们所知，大家在介绍表分区的时候一直在歌颂其好处。但一句古谚语说的好，每个人都有其阴暗面，表分区也会在特定情况下反而降低其性能。

例如：

CREATE TABLE dbo.Orders
    (
      Id INT NOT NULL ,
      OrderDate DATETIME NOT NULL ,
      DateModified DATETIME NOT NULL ,
      Placeholder CHAR(500)
        NOT NULL
        CONSTRAINT Def_Data_Placeholder DEFAULT 'Placeholder',
    );

CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_Orders_Id
ON dbo.Orders(ID);

然后插入测试数据:

WITH    N1 ( C )
          AS ( SELECT   0
               UNION ALL
               SELECT   0
             )-- 2 rows
,       N2 ( C )
          AS ( SELECT   0
               FROM     N1 AS T1
                        CROSS JOIN N1 AS T2
             )-- 4 rows
,       N3 ( C )
          AS ( SELECT   0
               FROM     N2 AS T1
                        CROSS JOIN N2 AS T2
             )-- 16 rows
,       N4 ( C )
          AS ( SELECT   0
               FROM     N3 AS T1
                        CROSS JOIN N3 AS T2
             )-- 256 rows
,       N5 ( C )
          AS ( SELECT   0
               FROM     N4 AS T1
                        CROSS JOIN N4 AS T2
             )-- 65,536 rows
,       N6 ( C )
          AS ( SELECT   0
               FROM     N5 AS T1
                        CROSS JOIN N2 AS T2
                        CROSS JOIN N1 AS T3
             )-- 524,288 rows
,       IDs ( ID )
          AS ( SELECT   ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY ( SELECT NULL
                                                     ) )
               FROM     N6
             )
             SELECT * FROM IDs
    INSERT  INTO dbo.Orders
            ( ID ,
              OrderDate ,
              DateModified
            )
            SELECT  ID ,
                    DATEADD(second, 35 * ID, @StartDate) ,
                    CASE WHEN ID % 10 = 0
                     THEN DATEADD(second,
                                  24 * 60 * 60 * ( ID % 31 ) + 11200 + ID
                                      % 59 + 35 * ID, @StartDate)
                         ELSE DATEADD(second, 35 * ID, @StartDate)
                    END
            FROM    IDs;

插入测试数据的代码貌似复杂，其实只是通过递归CTE的办法生成自1开始的数字，然后为每一个行插入略微递增的日期。对于modifyDate列，每10个记录插入一个略微大的值。此时执行如下查询:

对应的，得到的统计信息:

(100 行受影响)
表 'Orders'。扫描计数 1，逻辑读取 310 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 
物理读取 0 次，lob 预读 0 次。


 SQL Server 执行时间:
   CPU 时间 = 15 毫秒，占用时间 = 756 毫秒。

我们DROP掉上面的索引后，重新进行表分区,如代码3所示:

--drop索引
DROP INDEX IDX_Orders_DateModified_Id ON dbo.Orders;
DROP INDEX IDX_Orders_Id ON dbo.Orders;
GO
--分区函数
CREATE PARTITION FUNCTION pfOrders(DATETIME)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES 
('2012-02-01', '2012-03-01',
'2012-04-01','2012-05-01','2012-06-01',
'2012-07-01','2012-08-01');
GO
--分区方案
CREATE PARTITION SCHEME psOrders 
AS PARTITION pfOrders
ALL TO ([primary]);
GO
--再次创建聚集索引
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_Orders_OrderDate_Id
ON dbo.Orders(OrderDate,ID)
ON psOrders(OrderDate);
GO
--再次创建非聚集索引
CREATE UNIQUE INDEX IDX_Data_DateModified_Id_OrderDate
ON dbo.Orders(DateModified, ID, OrderDate)
ON psOrders(OrderDate);

然后，我们通过代码2中的代码，再次插入测试数据。然后再次运行图1中所示查询，得到的结果如图2所示。

由执行计划可以看出，查询完全忽视了非聚集索引的存在，进行了表扫描。因此产生了巨大的消耗。

对应的统计信息，如下:

(100 行受影响)
表'Worktable'。扫描计数0，逻辑读取0 次，物理读取0 次，预读0 次，lob 逻辑读取0 次，lob 物理读取0 次，lob 预读0 次。
表'Orders'。扫描计数2，逻辑读取10071 次，物理读取0 次，预读2 次，lob 逻辑读取0 次，lob 物理读取0 次，lob 预读0 次。

 SQL Server 执行时间:
   CPU 时间= 219 毫秒，占用时间= 783 毫秒。

不难看出，性能下降的十分明显。

因此，不要在生产环境中数据量一大就想到表分区。在进行表分区之前，首先考虑一下对分区计划进行测试，否则在生产环境中出现上面的情况就悲剧了。