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前不久，曾经接手一个性能调优案例：这是一个报表系统，其基础数据主要存储于三张表中。表的大小已经很大了，最大一张接近100G。在生成报表时需要长时间才能返回结果，一些online查询甚至经常timeout。表中存储的是2万多个公司的数据，报表的生成也是以公司为单位的，因此，这一调优方案的思路比较明确：将表按公司分区。但是，这中间却存在一些麻烦：每个公司的数据并不是均衡的。其中近200家公司属于VIP用户，他们的数据量最大，每个公司差不多是十几万到几十万的数据量，其总量占了全部数据的30%左右;而其它非VIP用户的数据基本上每个都在1万以内。而我们的主要目标就是要优先保证VIP用户获取到最佳的性能(由于其数据量，当前最大的性能问题恰恰就出在这些VIP用户上)。因此，我们提出了2中分区方案：
基于Company Id的Hash分区;
基于Company Id的List分区;
但是，这两种方案各有优缺点：
对于Hash分区，分区的大小更加均衡，因而性能也更加均衡。但是，可能出现一些无法控制的极端现象：Hash分区仅仅是对Company Id使用Hash函数进行分组，它能做到每个分区分配基本相当数量的Company Id，但是每个Company Id对应的数据量并不考虑在内，因此可能出现某些分区集中的都是VIP数据或者都是非VIP数据，造成分区过大或过小;另外一个缺点就是我们很难直接干预某个公司的性能。例如，可能有某个非VIP用户成为了VIP用户，其数据量激增，它又正好处于一个大的分区上，这时，我们很难将其从这个分区剥离出来，除非它所在分区正好出在一个即将分裂的分区上。
对于List分区，VIP用户的性能能够得到保证。我们可以将每个VIP用户单独存储在一个分区上，但是，不可能将非VIP用户单独存储开(不仅增加维护难度，且增加整个表的大小)，只能将非VIP用户存储在几个分区上。但是这样还是造成DDL语句非常复杂，并且非VIP的分区很大(每个都在10G左右，而VIP分区最大才200M)。
由于List分区更加接近我们的优化目的，最终还是采用了List分区。
其实，期间我们曾经考虑过使用复合分区。在10g中(我们的生产库是10g)，仅支持2种复合分区：Range-List和Range-Hash。我们的解决方案是：为表增加一个数字类型的ID字段，VIP用户对应的数字大于100,000，非VIP用户的ID小于100,000。每个VIP用户被单独放置在一个Range分区中，所有非VIP用户被放置在一个Range分区中，然后再对非VIP分区通过Hash划分子分区。这样，即能保证VIP用户的性能，也能均衡非VIP用户的性能。但是，由于这种方案需要增加一个非业务的字段，以及其它一些原因，最终被否决了。
到11g中，Oracle的分区策略更加灵活了。首先，11g支持更多方式的组合分区，除10g支持的两种之外，还支持Range-Range、List-Range、List-List、List-Hash的组合分区策略。对于我们上述这个案例，就可以通过List-Hash的组合分区来解决。以下就是一个List-Hash分区的演示：
SQL代码
SQL> create table par_test
2 partition by list (owner)
3 subpartition by hash (owner)
4 store in (example)
5 (partition p1 values ('SYS'), 6 partition p2 values ('PUBLIC'),
7 partition def values (default)
8 subpartitions 4
9 )
10 as select * from dba_objects
11 /
Table created.
SQL> analyze table par_test compute statistics;
Table analyzed. SQL> select partition_name, subpartition_name, num_rows, blocks from dba_tab_subpartitions
2 where table_name = 'PAR_TEST';
PARTITION_NAME SUBPARTITION_NAME NUM_ROWS BLOCKS
------------------------------ ------------------------------ ---------- ----------
P2 SYS_SUBP154 26604 434
DEF SYS_SUBP158 4529 70
DEF SYS_SUBP157 2783 45
DEF SYS_SUBP156 2422 39
系统简介：冰兔BToo网店系统采用高端技术架构，具备超强负载能力，极速数据处理能力、高效灵活、安全稳定；模板设计制作简单、灵活、多元；系统功能十分全面，商品、会员、订单管理功能异常丰富。秒杀、团购、优惠、现金、卡券、打折等促销模式十分全面；更为人性化的商品订单管理，融合了多种控制和独特地管理机制；两大模块无限级别的会员管理系统结合积分机制、实现有效的推广获得更多的盈利！本次更新说明：1. 增加了新
DEF SYS_SUBP155 2854 47
P1 SYS_SUBP153 29770 437
6 rows selected.
顺便再提一下11g新增的其他分区策略。
针对Range Partition，11g有了一种更加灵活的方式：Interval Partition。例如，我们一些分区表是依赖于时间做的范围分区：每个月的数据存放到一个分区中。随着数据的增长，还需要有一个作业来增加新的分区以满足上述策略。而在11g中，通过Interval Parition，就无需这中人为的维护作业了，Oracle会为新的数据自动增加分区：
SQL代码
SQL> create table par_test2 (a number, b date)
2 partition by range (b)
3 interval (numtoyminterval(1,'MONTH'))
4 store in (example)
5 (
6 partition values less than (to_date('2009-09-01','yyyy-mm-dd'))
7 )
8 ;
Table created. SQL> insert into par_test2 values(1, sysdate); 1 row created.
SQL> commit;
Commit complete. SQL> select partition_name, high_value from dba_tab_partitions
2 where table_name = 'PAR_TEST2';
PARTITION_NAME HIGH_VALUE
------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------
SYS_P164 TO_DATE(' 2009-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIA ' SQL> insert into par_test2 values(1, to_date('2009-10-01','yyyy-mm-dd')); 1 row created.
SQL> commit;
Commit complete. SQL> select partition_name, high_value from dba_tab_partitions
2 where table_name = 'PAR_TEST2';
PARTITION_NAME HIGH_VALUE
[1] [2]
