測試大型資料表的 Horizontal Partitioning 水平切割

FileGroup 檔案群組 :
一個「資料庫(database)」可對應一或多個 FileGroup，一個 FileGroup 可由一或多個 file (.ndf) 構成。 FileGroup 可讓 SQL Server 彈性地調整空間大小，亦可達到讓不同的磁碟 I/O，來幫助分流、提升效能，例如筆數極大的「資料表(table)」，可用 FileGroup 做「水平資料分割 (Horizontal Partitioning)」，內地稱為「表分區」。 Horizontal Partitioning 的相關指令如下 :

alter database NORTHWND add filegroup FileGroup1;
alter database NORTHWND add filegroup FileGroup2;
alter database NORTHWND add filegroup FileGroup3;

alter database NORTHWND add file(name=FG11, filename='C:\test\FG11.ndf') to filegroup FileGroup1;
alter database NORTHWND add file(name=FG21, filename='C:\test\FG21.ndf', size=10MB),
                                (name=FG22, filename='C:\test\FG22.ndf', size=10MB) to filegroup FileGroup2;
alter database NORTHWND add file(name=FG31, filename='C:\test\FG31.ndf') to filegroup FileGroup3;

--依「訂單日期」欄位，自動將 record 儲存至不同的 FileGroup、實體 file
create partition function partitionFunction_OrderDate(datetime) as range RIGHT for values('1997/01/01','1998/01/01','1999/01/01');

--1997/01/01 之前的舊 record，存至 FileGroup1 (FG11.ndf)
--1997/01/01~1998/12/31 的 record，存至 FileGroup2 (FG21.ndf、FG22.ndf)
--1999/01/01 及之後的 record，存至 FileGroup3 (FG31.ndf)
create partition scheme partitionScheme_OrderDate as partition partitionFunction_OrderDate to (FileGroup1, FileGroup2, FileGroup2, FileGroup3);

create table Orders2(
OrderID int not null,
OrderDate datetime not null default getdate(),
CustID varchar(6),
EmpID varchar(6)) ON partitionScheme_OrderDate(OrderDate)

--從 Orders 資料表，匯入測試用資料 (都是早期年份，2000 年之前的記錄)
INSERT INTO Orders2(OrderID, OrderDate, CustID, EmpID) SELECT OrderID, OrderDate, CustomerID, EmployeeID FROM Orders
--新增幾筆 OrderDate 較新的資料，供測試用 (2014 年份)
INSERT INTO Orders2(OrderID, OrderDate, CustID, EmpID) VALUES(12001, getdate(), '2014/7', '2014/7')
INSERT INTO Orders2(OrderID, OrderDate, CustID, EmpID) VALUES(12002, getdate(), '2014/8', '2014/8')
INSERT INTO Orders2(OrderID, OrderDate, CustID, EmpID) VALUES(12003, getdate(), '2014/9', '2014/9')

--檢查 Orders2 資料表中的資料，其水平切割、分組情形，或者由 sys.partitions 檢視表中查詢每個 partition 的資料筆數
SELECT index_id, partition_number, rows FROM sys.partitions
WHERE object_id = OBJECT_ID('Orders2') ORDER BY index_id, partition_number;

--測試日後新增 partition 時 (模擬企業在每年進入新的年份，都要持續新建 partition，供搬移歷史舊資料)
alter database NORTHWND add filegroup FileGroup4;
alter database NORTHWND add file(name=FG41, filename='C:\test\FG41.ndf') to filegroup FileGroup4;

--split 新 partition (以 2000/01/01 年為分界點)
alter partition scheme partitionScheme_OrderDate NEXT USED [FileGroup4];
alter partition function partitionFunction_OrderDate() SPLIT range ('2000/01/01');

--create partition scheme partitionScheme_OrderDate as partition partitionFunction_OrderDate to (FileGroup1, FileGroup2, FileGroup2, FileGroup3);

--split 新 partition 之後，既有的記錄 (2000/01/01 之後的記錄) 會自動搬移 (視 OrderDate 欄位的年份自動對應)，不用資訊人員手動搬移
SELECT index_id, partition_number, rows FROM sys.partitions
WHERE object_id = OBJECT_ID('Orders2') ORDER BY index_id, partition_number;

--日後再 insert 的記錄 (2000/01/01 之後的記錄)，會自動改寫至 FileGroup4
INSERT INTO Orders2(OrderID, OrderDate, CustID, EmpID) VALUES(12005, getdate(), '2014/9', '2014/9')

--SELECT index_id, partition_number, rows FROM sys.partitions
--WHERE object_id = OBJECT_ID('Orders2') ORDER BY index_id, partition_number;

--SELECT * FROM Orders2 ORDER BY OrderDate desc

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當經費不足，無法購置 SAN / 硬體 RAID 時，亦可考慮 FileGroup，但非不得已才棄 RAID 而就 FileGroup，因後者的效能不如前者，且前者才有「快取(cache)」，後者不支援「容錯」。

FileGroup 的原理，是靠多顆硬碟同時存取，將資料打散在多顆硬碟上、存取時多顆硬碟一起運作，可提升效能 (參考圖片)。如下圖，可透過 FileGroup 的設定，將不同種類的資料，放在不同的實體硬碟上。如左下方的 C 槽，可放系統資料表，或常要維護(寫入)的一般常用資料 (.mdf)。下方的 D 槽，可存放純供查詢用的歷史性資料 (OrderHistory1.ndf、OrderHistory2.ndf、...、OrderHistoryX.ndf)。而 Log 檔 (.ldf) 可放右下方的 E 槽上。

當然，若公司的經費充足，也可透過多台 RAID，再搭配 FileGroup 一起使用，如此一來，既能容錯，又兼顧效能。

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讀書隨手筆記-其他 (系統資料庫 tempdb) :

* 系統資料庫 tempdb 可改放置在快速的磁碟上，或分散到多部磁碟上，與存放一般資料的資料庫放在不同的磁碟，以確保效能。
* 可為 tempdb 資料庫，建立多個 file，數目可與伺服器 CPU 數目相同，減少 CPU 存取 tempdb 時的資源衝突，以確保效能。

相關 SQL 指令 (書中有附實際可執行程式碼) :
可透過 ALTER DATABASE tempdb MODIFY FILE 指令，將 tempdb 移至不同位置 (.mdf、.ldf)。
可透過 ALTER DATABASE tempdb ADD FILE 指令，增加、建立多個 file (.mdf、.ldf)，但需要重新啟動 SQL Server。

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參考書籍 :
SQL Server 2005 Performance Tuning 效能調校 (作者: 胡百敬、劉承修... 等人, 台灣書籍)
SQL Server 2012 Performance Tuning 效能調校 (作者: 胡百敬、劉承修... 等人, 台灣書籍)
http://www.tenlong.com.tw/items/9865740419?item_id=892851
SQL Server 效能調校 (作者: 陳祥輝... 等人, 台灣書籍)
http://www.tenlong.com.tw/items/9862019026?item_id=889295