什么是数据表分区？
数据表分区是将大型数据表划分为更小、更可管理的部分的操作，这可以提高查询性能、数据可用性和存储效率。按照数据表的分区方法，可以将表的各个分区分布在不同的物理磁盘上。通过适当地设计分区策略，可以将数据物理地平衡在系统上，优化数据访问模式并减轻某些特定访问模式的瓶颈。
举个例子，例如有一个订单表，按照订单的发货地址所在省份进行分区，可以把各个省份的订单放在不同的分区上，加快查询和统计每个省份的订单数量，同时方便备份和恢复数据。
为什么要对数据表进行分区？
提高查询性能
当数据表体积过大时，查询数据表将需要更多的系统资源，例如CPU时间、磁盘I/O和网络传输时间等。查询性能将会受到影响，并且查询操作次数越多，响应时间越长。把数据表分区，可以通过分布式查询来减少查询操作的次数，提高查询性能。
提高数据可用性
如果一张数据表包含了整个系统的关键数据，那么当该数据表发生故障时，整个系统就会面临很大的风险。把数据表分区，可以将数据表的不同分区放在不同的磁盘上或者不同的物理服务器上，当某个磁盘或者某个服务器发生故障时，只需要处理受影响的分区，从而减少数据丢失和恢复时间。
提高存储效率
对于大型数据表，对整张表进行备份和恢复往往需要花费很长的时间。把数据表分区，可以把各个分区独立备份和恢复，缩短备份和恢复的时间，提高备份和恢复的效率。
如何在MSSQL中进行数据分区？
首先，创建分区函数
分区函数决定如何将数据分配到分区中，分区函数的返回值必须是一个整数。
CREATE PARTITION FUNCTION pf_order_date (datetime)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES (
'2019-01-01', '2020-01-01', '2021-01-01'
);
该分区函数将订单按照订单创建日期进行分区，根据创建日期在不同的时间段中选择不同的分区。例如创建日期在2019年1月1日到2020年1月1日之间的订单会被分配到第一个分区中。
其次，创建分区方案
分区方案决定数据表的分区方式，包括分区函数、分区列和分区数码等信息。
CREATE PARTITION SCHEME ps_order_date
AS PARTITION pf_order_date
TO (
[PRIMARY],
[OrderDate2019],
[OrderDate2020],
[OrderDate2021]
);
该分区方案使用之前创建的分区函数pf_order_date，将订单表分配到4个分区中。
最后，创建分区表
在创建表时，使用PARTITIONED BY子句指定分区列、分区方案和分区函数。
CREATE TABLE [dbo].[Order](
[OrderId] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[OrderDate] [datetime] NOT NULL,
[OrderAmount] [decimal](19, 4) NOT NULL,
[CustomerId] [int] NOT NULL
CONSTRAINT PK_Order_OrderId PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[OrderId] ASC,
[OrderDate] ASC
) ON ps_order_date([OrderDate])
) ON [PRIMARY];
该表根据订单创建日期进行分区，每个分区独立存储。在查询时，可以根据查询的日期范围来定位和查询分区，提高查询性能。
其他注意事项
1. 分区表的索引必须是分区索引，且必须包括分区列。
2. 添加和删除分区必须谨慎操作，因为这将涉及到数据的物理移动和重新分配，可能会导致数据丢失和性能下降。
3. 对于小型数据表，没有必要进行分区操作。只有当数据表的大小达到几十GB或者更大时，分区才具有实际意义。
总结
数据表分区是管理大型数据表的一种有效方法，可以提高查询性能、数据可用性和存储效率，同时减少故障风险，缩短备份和恢复时间。在MSSQL中，可以通过分区函数、分区方案和分区表来实现数据表分区操作。分区操作需要谨慎处理，避免数据丢失和性能下降。