海量数据性能优化的一个基本的原则就是“分区”（也有叫“分片”的）。分区思想其实就是日常工作生活中的抽屉原理：我们把自己的物品按照某种逻辑归置到多个小抽
海量数据性能优化的一个基本的原则就是“分区”（也有叫“分片”的）。分区思想其实就是日常工作生活中的抽屉原理：我们把自己的物品按照某种逻辑归置到多个小抽屉中，一般会比混在一个大抽屉中好找；但是小抽屉太多了、或者逻辑混乱了，也可能效果适得其反。
Teradata的分区语法较为简洁，其中常用的是按时间分区，如下例只要添加到create table语句末尾就可以实现2013年全年一天一个分区了
更进一步，香港空间，其中如下面的语法元素：
my_field='A'
可以修改为类似于这样的形式：
SUBSTR(my_field,1,1) IN ('E','F','G')
在现实中，美国空间，因为访问数据从全表扫描变成了分区扫描的原因，香港服务器，某些步骤可以达成10-100倍的性能提升。对于复杂的耗时较长的大作业，也总是能够缩短一半以上的运行时间。非常有意思的现象是，即使是经验丰富的开发人员，对数据分区的掌握也不一定很好。数据分区理念是超越具体数据库的，无论是Teradata还是别的什么数据库，在我过去将近十年的职业生涯中，大多数性能问题都可以通过数据分区得以妥善解决。
本文出自 “iData” 博客，请务必保留此出处
