概述
数据分区主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。
orcale的分区
1.range分区：就是区域分区
在数据库创建分区
CREATE TABLE TEST
(
ID VARCHAR2(5),
COUNT NUMBER(10,2),
DATE TIMESTAMP
)
PARTITION BY RANGE (COUNT)
(
PARTITION P1 VALUES TEST THAN (1000) TABLESPACE CUS_TS01,
PARTITION P2 VALUES TEST THAN (2000) TABLESPACE CUS_TS02
) select * from user_tab_partitions; --查询所有分区情况
select * from TEST partition(p1); --查询某表的某一分区数据
分区后，新增数据的COUNT字段如果小于1000就存储到P1分区中，如果1000到2000存储到P2分区中。
但是这时如果我们新增的一条数据的COUNT字段值大于2000，将无法存储到表中。我们可以扩展分区，语法如下：
alter table TEST add partition p4 values less than(maxvalue); --大于2000的都会存到此分区中，当然也可以增加更多的分区
删除分区的语法如下：
alter table TEST drop partition p4; --注意：删除分区会把分区内已有的数据同时删除
如果现在update分区p1中的COUNT值为1500，需要在update前增加以下语句：
alter table TEST enable row movement; --使其row能移动
这样再update就可以成功了
2.分区索引
分区索引大体上分为两大类，一类叫做local，一类叫做global。
local：在每个分区上建立索引
global：一种在全局上建立索引
创建语法
create index idx_count on TEST(count) local;--建立分区索引，在sale表的每个分区都建立了索引
select * from user_ind_partitions;--查询所有分区索引情况
3.list分区
该分区的特点是某列的值只有几个，基于这样的特点我们可以采用列表分区。
4.hash分区
这类分区是在列值上使用散列算法，以确定将行放入哪个分区中。当列的值没有合适的条件时，建议使用散列分区。
散列分区为通过指定分区编号来均匀分布数据的一种分区类型，因为通过在I/O设备上进行散列分区，使得这些分区大小一致。
5.复合分区
这种分区是基于范围分区和列表分区，表首先按某列进行范围分区，然后再按某列进行列表分区，分区之中的分区被称为子分区。
6.间隔分区（工作中常用）
是一种分区自动化的分区，可以指定时间间隔进行分区，这是oracle11g的新特性，实际工作中很常用。实际上是由range分区引申的，最终实现了range分区的自动化
按月语法
create table interval_sale
(sid int,sdate timestamp)
partition by range(sdate)
interval (numtoyminterval(1,'DAY'))
(
partition p1 values less than (TIMESTAMP '2018-05-09 00:00:00.00')
)按天创建
create table interval_sale
(sid int,sdate timestamp)
partition by range(sdate)
interval (NUMTODSINTERVAL(1,'DAY'))
(
partition p20180509 values less than (TIMESTAMP '2018-05-09 00:00:00.00')
)
