MSSQL索引分区贮存模型 实现数据优化

MSSQL索引分区贮存模型（Partition Storage Model）是一种由Microsoft用来改进MSSQL的性能的一种机制。这类机制允许在总索引中分割数据，将本来相互关联的数据分割成几部份，这样就可以够有效地减少查询负载，不管是分析或者普通查询都能更快履行。

MSSQL分区贮存模型可以增加索引的查询效力，提高查询的性能。它的实现是要创建一个分区函数，将数据行分散到可以并行查询的分区中。下面是MSSQL分区贮存模型的优势：

1. 可以更高效地保护性能：在大型数据库中，数据的地址散布不均匀会致使性能的瓶颈，即便是非常磨合的查询，如果查询的每行都在区别的磁盘地址上，系统依然会有明显的查询性能瓶颈。MSSQL 分区贮存模型可以有效地减少此类性能瓶颈，由于它可以把数据均匀地存储在多块存储区里，从而减少机器的查询开消。

2. 更容易的数据管理：MSSQL 分区贮存模型可以有效地将“死”数据和“活”数据辨别开来，而不是把它们混到一块。由于活动数据已在一个独立的区域，可以更容易地实现数据优化，而不需要担心相关操作会不会会影响到“死”数据。

MSSQL分区贮存模型对MSSQL来讲是一个有用的优化技术。下面是creating partition function和creating partition scheme的代码示例：

“`sql

/* creating a partition function */

CREATE PARTITION FUNCTION PfnDates

(datetime)

AS RANGE LEFT

FOR VALUES

(‘2019-01-01’,

‘2019-02-01’,

‘2019-03-01’

)

/* creating a partition scheme */

CREATE PARTITION SCHEME PsDates

AS PARTITION PfnDates

ALL TO ([PRIMARY])

通过使用MSSQL索引分区贮存模型，可以有效地减少数据查询的时间，减少数据管理的本钱，提高查询的性能，提高MSSQL的性能。