在当今信息大爆炸的时代，对海量数据的处理能力是衡量数据库数据处理能力的重要指标。为了提高数据库对大数据量进行处理的性能，达梦DM7采用了水平分区技术。水平分区技术可以更好地满足企业级应用对大数据量处理的性能需求。
　　支持三种水平分区方式
　　水平分区是指按照设定的边界值把数据行映射到不同的分区中。
　　达梦DM7支持三种水平分区方式，包括范围分区、哈希分区和列表分区，每种分区方式都有其适用的场景。技术人员可以根据系统数据分布的特征和应用需求，选用合适的分区方式，然后设置每个分区的存储参数，以满足均衡I/O、降低维护成本和提高查询性能的要求。
　　下面分别对DM7支持的三种水平分区方式进行阐述。
　　范围分区 范围分区是指按照分区列的范围值，把数据行映射到不同的分区。这种分区方式适用于数据行按照某种范围值进行分布的应用。例如，产品销售表可以将日期列按月、季度或年划分，然后把同一时间段的数据集中存储，这样便于进行统计分析。
　　哈希分区 哈希分区是指按照分区列的哈希值来确定数据行映射到哪个分区。这种分区方式适用于数据分布没有规律，并且需要数据均匀分布的应用。用户通过在不同的I/O设备上进行散列分区，可以使得每个分区的大小基本保持一致，从而达到均衡I/O的目的。此外，用户还可以指定每个分区的名字，或直接指定数目来创建分区。
　　列表分区 列表分区是指按照分区列的离散值集，把数据行映射到不同的分区。这种分区方式适用于数据分布不连续，且数据行在分区列的部分值集中分布的应用。产品销售表可以把地区列作为分区列进行划分，比如将直辖市(北京、上海、天津等)作为一个分区，或将省会城市(武汉、西安、成都等)作为一个分区，以此为依据来统计产品在不同区域的销售情况。
　　除了具有支持分区表的基本功能以外，DM7还对分区表的Alter操作也进行了扩展。分区表的DML操作通常包含一个或几个分区子表，各分区子表之间相互独立，如果能够并行处理分区子表，就可以提高对分区表的查询效率。基于性能优化的考虑，DM7实现了水平分区的并行查询。DM7可以根据服务器CPU的数目、分区表涉及到的子分区数目以及分区的成本来确定查询的并行度，无需用户干预即可实现并行查询，以满足用户对大数据量数据查询的性能需求。此外，对于数据库管理员（DBA）等有经验的用户，DM7也支持通过参数来控制并行度。
　　水平分区的三大优势
　　水平分区具有三大优势。第一，水平分区可以提高可用性。由于每个分区具有一定的独立性，如果某个分区损坏，其他分区仍是可用的。只要DML操作不涉及到损坏的分区，就不会影响系统运行。用户可以在空闲时间对损坏分区进行修复。
　　第二，水平分区可以降低维护成本。由于每个分区都是一个独立的对象，用户可以单独处理，对大表的维护也可转换为对小分区的维护，从而大大降低维护成本。对于大数据表来说，如果对单个子分区进行备份和恢复，就可以大大减少数据备份和恢复的时间，还可以实现更有针对性的数据维护。
　　第三，水平分区可以提高查询性能。当一个查询涉及多个分区扫描时，由于每个分区的扫描是相互独立的，DM7会启动并行执行扫描方式，即结合系统的一些运行参数和需要扫描的子表数目，生成适当的扫描子任务，然后放入任务队列中进行并发处理。水平分区表并行查询在性能方面有较大优势。测试结果显示，水平分区表并行查询的性能比普通表查询的性能平均提高26%，比水平分区无并行查询的性能平均提高30%。
　　例如，在TPC-H标准测试中，以Q6为例，对Lineitem表进行单表查询，包含4个过滤条件。在相同的测试环境下，普通表查询耗时996毫秒，水平分区表并行查询耗时420毫秒，水平分区表无并行查询耗时905毫秒。从测试结果可以看出，并行查询的性能比普通表查询的性能高57.8%，比水平分区无并行查询高53.6%。
　　总而言之，DM7支持范围、哈希、列表三种水平分区方式，可以满足实际应用对大数据表操作的性能需求，并且基于将数据分而治之的设计思想，使得水平分区表的管理和维护变得更简单。在分区表的DML操作中，结合并行查询技术，可以大大提升操作的性能。