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上面介绍了如何在创建表的时候进行分区,但往往我们需要的是将现有的普通表在数据保留的情况下进行分区。
普通表一般都有主键,同时还是聚集索引。分区是以某个字段为条件进行的,而除了这个字段其他字段是不可以创建聚集索引的。所以需要先删除表中的聚集索引,再新建一个聚集索引。
--删除主键,自动同时删除索引 alter table newTable drop constraint PK_newTable --创建主键,但不创建聚集索引 alter table newTable add constraint PK_newTable primary key nonclustered --非聚集 ( id asc ) on [primary] --然后给我们亲爱的时间创建一个聚集索引 create clustered index CT_newTable on newTable(createTime) on schemeFenqu(createTime) --并调用分区方案 --然后再查询分区,发现数据保留情况下,已经将数据按规则进行分区了 select $partition.fenqu(createTime) as 分区,count(id) as 数量 from newTable group by $partition.fenqu(createTime)
向上面只分了3个区,而15年以后的都存在第三个分区中,到16年还是会存在这个分区中,这时候需要再新加一个16年的分区。
添加新的分区意味着要新建一个文件组和文件来存放这个分区表,然后在分区方案中用到这个文件组,最后再修改一下分区函数的规则即可。文件组和分区数量要保持一致。
--创建文件组 alter database webDB add filegroup group2016 --添加数据库文件 alter database webDB add file ( name='web2016', filename='D:\web2016.ndf', size=5mb, filegrowth=5mb ) to filegroup group2016 --修改分区方案 alter partition scheme SchemeFenqu next used group2016 --修改分区函数 alter partition function fenqu() split range('2016-01-01') --添加2016年数据 insert into newTable (name,createTime) values ('16年小明','2016-03-05') --查看分区及统计 select $partition.fenqu(createTime) as 分区,count(id) as 数量 from newTable group by $partition.fenqu(createTime)
删除分区就是将分区函数中多余的边界值删除。
如:2013,2014,2015,2016 现在需要将13年和14年进行合并,删除13年的分区。
--查看分区及统计 select $partition.fenqu(createTime) as 分区,count(id) as 数量 from newTable group by $partition.fenqu(createTime) --分区 数量 --1 4 --2 1 --3 3 --4 1 --删掉该边界值 alter partition function fenqu() merge range('2014-01-01') --再次查询 select $partition.fenqu(createTime) as 分区,count(id) as 数量 from newTable group by $partition.fenqu(createTime) --分区 数量 --1 5 --2 3 --3 1
有的时候某一分区中数据量过大,需要将这个分区再次拆分为多个分区,以加快访问速度。
拆分分区的操作其实与添加分区类似,首先要添加文件组、文件、修改分区方案、修改分区函数(新增一个边界值)。
如:2014,2015,2015年6月份以上一个 6月份一下一个。
--查看分区及统计 select $partition.fenqu(createTime) as 分区,count(id) as 数量 from newTable group by $partition.fenqu(createTime) --分区 数量 --1 5 --2 3 --3 1 --创建文件组 alter database webDB add filegroup group2014_2015 --添加数据库文件 alter database webDB add file ( name='web2014_2015', filename='D:\web2014_2015.ndf', size=5mb, filegrowth=5mb ) to filegroup group2014_2015 --修改分区方案 alter partition scheme SchemeFenqu next used group2014_2015 --修改分区函数 alter partition function fenqu() split range('2015-06-01') --查看分区及统计 select $partition.fenqu(createTime) as 分区,count(id) as 数量 from newTable group by $partition.fenqu(createTime) --分区 数量 --1 5 --2 2 --3 1 --4 1
--修改分区函数 将边界值都删除 alter partition function fenqu() merge range('2013-01-01') alter partition function fenqu() merge range('2014-01-01') alter partition function fenqu() merge range('2015-01-01') alter partition function fenqu() merge range('2015-06-01') select $partition.fenqu(createTime) as 分区,count(id) as 数量 from newTable group by $partition.fenqu(createTime) --这时只有一个分区了 --分区 数量 --1 9
这样虽然只有一个分区了,但是查看数据表存储位置,是否进行分区:True,分区数1.
--重新建立聚集索引 create clustered index CT_newTable on newTable(createTime) with(drop_existing=on) --如果存在则删除 on [primary]
删除分区索引后,重新建立聚集索引,这时再此查看数据表的存储位置,是否分区:Flase。