MSSQL索引分区储存模型 实现数据优化（mssql 索引分区储存）

MSSQL索引分区储存模型（Partition Storage Model）是一种由Microsoft用来改进MSSQL的性能的一种机制。这种机制允许在总索引中分割数据，将原本互相关联的数据分割成几部分，这样就能够有效地减少查询负载，无论是分析还是普通查询都能更快执行。

MSSQL分区储存模型可以增加索引的查询效率，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分区储存模型的优势：

1. 可以更高效地维护性能：在大型数据库中，数据的地址分布不均匀会导致性能的瓶颈，即使是非常磨合的查询，如果查询的每一行都在不同的磁盘地址上，系统仍然会有明显的查询性能瓶颈。MSSQL 分区储存模型可以有效地减少此类性能瓶颈，因为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销。

2. 更容易的数据管理：MSSQL 分区储存模型可以有效地将“死”数据和“活”数据区分开来，而不是把它们混到一块。由于活动数据已经在一个独立的区域，可以更容易地实现数据优化，而不需要担心相关操作是否会影响到“死”数据。

MSSQL分区储存模型对于MSSQL来说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索引分区储存模型，可以有效地减少数据查询的时间，减少数据管理的成本，提高查询的性能，提高MSSQL的性能。