1. 前言
随着业务量的增加，单表数据量逐渐变得不可控，在这种情况下表中数据查询和更新的效率都会受到一定的影响。因此，在实际开发项目中，需要对大型数据表进行分表处理，将数据划分到不同的表中存储，以提高查询和更新的效率。
本文主要介绍如何在MSSQL数据库中构建高效的分表方案，以最大化地提高查询和更新的效率。
2. 分表策略
分表的策略通常包括以下几种：
2.1. 范围分表
按照数据的某个范围对表进行分区，例如按照时间分区，每个分区对应一张数据表，常用于历史数据查询。
CREATE TABLE [dbo].[Order201801](
[OrderID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[ProductName] [varchar](50) NOT NULL,
[Amount] [numeric](18, 2) NOT NULL,
[OrderDate] [datetime] NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Order201801] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[OrderID] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PartitionScheme01](OrderDate)
上述代码创建了一个2018年1月订单的分区表，并将表的分区方案设置为OrderDate字段。通过设置分区方案，可以将表数据按照指定的字段的值进行分区，以方便数据的维护和查询。
2.2. 哈希分表
按照数据的哈希值进行分区，通常用于数据的均衡分布。
CREATE TABLE [dbo].[Order](
[OrderID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[ProductName] [varchar](50) NOT NULL,
[Amount] [numeric](18, 2) NOT NULL,
[UserID] [int] NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Order] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[OrderID] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PartitionScheme02]([UserID])
上述代码创建了一个订单表，将表的分区方案设置为UserID字段的哈希值，以保证数据的均衡分布。
2.3. 字母分表
按照字段的首字母进行分区，通常用于存储类似于姓名首字母或地区首字母这样的数据。
CREATE TABLE [dbo].[Employee](
[EmployeeID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[Name] [varchar](50) NOT NULL,
[Age] [int] NOT NULL,
[Salary] [numeric](18, 2) NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Employee] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[EmployeeID] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PartitionScheme03]([Name])
上述代码创建了一个员工信息表，将表的分区方案设置为Name字段的首字母，以方便数据的保存和查询。
3. 分区管理
3.1. 创建分区函数
要使用分区方案，必须先创建分区函数。分区函数定义了如何将表的数据分配到分区中。以下是一个示例分区函数:
CREATE PARTITION FUNCTION [PF_OrderDate](datetime)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES (
'2018-01-01',
'2018-02-01',
'2018-03-01',
'2018-04-01',
'2018-05-01',
'2018-06-01',
'2018-07-01',
'2018-08-01',
'2018-09-01',
'2018-10-01',
'2018-11-01',
'2018-12-01'
);
上述代码定义了一个将数据以时间为分区依据的分区函数，分别将数据按月分配到不同的分区中。
3.2. 创建分区方案
分区方案定义了表如何按照分区函数的结果，分布到不同的文件组或分区中。以下是一个示例分区方案:
CREATE PARTITION SCHEME [PartitionScheme01]
AS PARTITION [PF_OrderDate]
TO ([PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY],
[PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY],
[PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY]);
上述代码定义了一个将数据以时间为分区依据的分区方案，将分区结果映射到不同的文件组或分区中。
3.3. 创建分区表
使用分区方案创建分区表:
CREATE TABLE [dbo].[Order](
[OrderID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[ProductName] [varchar](50) NOT NULL,
[Amount] [numeric](18, 2) NOT NULL,
[OrderDate] [datetime] NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Order] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[OrderID] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PartitionScheme01](OrderDate)
) ON [PRIMARY]
上述代码创建了一个以时间为分区依据的订单表。我们可以将订单数据按月归档，以便管理历史数据。
4. 分区维护
对于分区表，我们需要进行定期维护，以保证查询和更新的效率。以下是一些维护操作:
4.1. 创建分区计划
创建分区计划，定期建立或者删除分区，依据业务的不同，可以选择按日、按周或者按月进行维护。
4.2. 统计分区数据
在分区表中，每个分区的数据量可能会不同，我们可以通过统计分区中的数据量，对数据分布状况有一个直观的了解，并为表的后续维护提供参考。
SELECT
p.partition_number,
fg.name,
p.partition_id,
rows = SUM(p.rows)
FROM
sys.partitions p
JOIN sys.indexes i ON p.index_id = i.index_id AND p.object_id = i.object_id
JOIN sys.destination_data_spaces DDS ON i.data_space_id = DDS.partition_scheme_id
JOIN sys.filegroups fg ON DDS.data_space_id = fg.data_space_id
WHERE
p.object_id = OBJECT_ID('dbo.Orders')
GROUP BY
p.partition_number,
fg.name,
p.partition_id
ORDER BY
partition_number;
4.3. 优化分区表查询性能
在查询分区表的时候，当WHERE子句中没有指定分区字段的值时，MSSQL服务器会扫描分区表中的所有分区，此时查询的效率较低。因此，在查询分区表时，必须指定分区字段。
5. 总结
本文主要介绍了MSSQL中构建高效分表方案的方法。在实际开发过程中，开发人员应该根据业务的实际情况选择不同的分表策略，并对分区表进行定期维护。