本文演示了 SQL Server 2005 分区表分区切换的三种形式:1. 切换分区表的一个分区到普通数据表中:Partition to Table;2. 切换普通表数据到分区表的一个分区中:Table to Partition;3. 切换分区表的分区到另一分区表:Partition to Partition。 并指出了在分区表分区切换过程中的注意事项。
-- 创建分区函数 create partition function PF_Orders_OrderDateRange(datetime) as range right for values ( '1997-01-01', '1998-01-01', '1999-01-01' ) go -- 创建分区方案 create partition scheme PS_Orders as partition PF_Orders_OrderDateRange to ([primary], [primary], [primary], [primary]) go -- 创建分区表 create table dbo.Orders ( OrderID int not null ,CustomerID varchar(10) not null ,EmployeeID int not null ,OrderDate datetime not null ) on PS_Orders(OrderDate) go -- 创建聚集分区索引 create clustered index IXC_Orders_OrderDate on dbo.Orders(OrderDate) go -- 为分区表设置主键 alter table dbo.Orders add constraint PK_Orders primary key (OrderID, CustomerID, OrderDate) go -- 导入数据到分区表 insert into dbo.Orders select OrderID, CustomerID, EmployeeID, OrderDate from dbo.Orders_From_SQL2000_Northwind --(注:数据来源于 SQL Server 2000 示例数据库) go -- 查看分区表每个分区的数据分布情况 select partition = $partition.PF_Orders_OrderDateRange(OrderDate) ,rows = count(*) ,minval = min(OrderDate) ,maxval = max(OrderDate) from dbo.Orders group by $partition.PF_Orders_OrderDateRange(OrderDate) order by partition go
一、切换分区表的一个分区到普通数据表中:Partition to Table
首先建立普通数据表 Orders_1998,该表用来存放订单日期为 1998 年的所有数据。
create table dbo.Orders_1998 ( OrderID int not null ,CustomerID varchar(10) not null ,EmployeeID int not null ,OrderDate datetime not null ) on [primary] go create clustered index IXC_Orders1998_OrderDate on dbo.Orders_1998(OrderDate) go alter table dbo.Orders_1998 add constraint PK_Orders_1998 primary key nonclustered (OrderID, CustomerID, OrderDate) go
开始切换分区表 Orders 第三个分区的数据(1998年的数据)到普通表 Orders_1998
alter table dbo.Orders switch partition 3 to dbo.Orders_1998
值得注意的是,如果你想顺利地进行分区到普通表的切换,最好满足以下的前提条件:1. 普通表必须建立在分区表切换分区所在的文件组上。2. 普通表的表结构跟分区表的一致;3. 普通表上的索引要跟分区表一致。4. 普通表必须是空表,不能有任何数据。
二、切换普通表数据到分区表的一个分区中:Table to Partition
上面我们已经把分区表 Orders 第三个分区的数据切换到普通表 Orders_1998 中了, 现在我们再切换回来:
alter table dbo.Orders_1998 switch to dbo.Orders partition 3
但是,此时有错误发生:
Msg 4982, Level 16, State 1, Line 1 ALTER TABLE SWITCH statement failed. Check constraints of source table 'Sales.dbo.Orders_1998' allow values that are not allowed by range defined by partition 3 on target table 'Sales.dbo.Orders'.
这就奇怪了,能把数据从分区切换进来却切换不出去。出错信息中提示我们是普通表的check constraint 跟分区表不一致。于是在普通表上建立 check constraint:
alter table dbo.Orders_1998 add constraint CK_Orders1998_OrderDate check (OrderDate>='1998-01-01' and OrderDate<'1999-01-01')
再次进行切换,成功!
看来,切换普通表数据到分区,除了满足上面的 4 个条件外,还要加上一条: 普通表必须加上和分区数据范围一致的 check 约束条件。
三、切换分区表的分区到另一分区表:Partition to Partition
首先建立分区表 OrdersArchive,这个表用来存放订单历史数据。
-- 创建分区函数 create partition function PF_OrdersArchive_OrderDateRange(datetime) as range right for values ( '1997-01-01', '1998-01-01', '1999-01-01' ) go -- 创建分区方案 create partition scheme PS_OrdersArchive as partition PF_OrdersArchive_OrderDateRange to ([primary], [primary], [primary], [primary]) go -- 创建分区表 create table dbo.OrdersArchive ( OrderID int not null ,CustomerID varchar(10) not null ,EmployeeID int not null ,OrderDate datetime not null ) on PS_OrdersArchive(OrderDate) go -- 创建聚集分区索引 create clustered index IXC_OrdersArchive_OrderDate on dbo.OrdersArchive(OrderDate) go -- 为分区表设置主键 alter table dbo.OrdersArchive add constraint PK_OrdersArchive primary key (OrderID, CustomerID, OrderDate) go
然后,切换分区表 Orders 分区数据到 OrdersArchive 分区:
alter table dbo.Orders switch partition 1 to dbo.OrdersArchive partition 1 alter table dbo.Orders switch partition 2 to dbo.OrdersArchive partition 2 alter table dbo.Orders switch partition 3 to dbo.OrdersArchive partition 3
最后,查看分区表 OrdersArchive 各分区数据分布情况:
-- 查看分区表每个分区的数据分布情况 select partition = $partition.PF_OrdersArchive_OrderDateRange(OrderDate) ,rows = count(*) ,minval = min(OrderDate) ,maxval = max(OrderDate) from dbo.OrdersArchive group by $partition.PF_OrdersArchive_OrderDateRange(OrderDate) order by partition
实际上,分区表分区切换并没有真正去移动数据,而是 SQL Server 在系统底层改变了 表的元数据。因此分区表分区切换是高效、快速、灵活的。利用分区表的分区切换功能, 我们可以快速加载数据到分区表。卸载分区数据到普通表,然后 truncate 普通表, 以实现快速删除分区表数据。快速归档不活跃数据到历史表。