1、分区表与普通表（加索引）对比
2、分区表（加非聚集索引）与普通表（加索引）对比
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1、分区表与普通表（加索引）对比
接第二章最后的补充例子，测试数据为10000条。表a依然是我们分了3个区的分区表，我们把普通表b的id字段设置成主键（同时设置了聚集索引），如图1所示：
然后我们进行表a（分区表）和表b（添加索引表）的对比，代码如下：
set statistics io on select * from a where id=9999 select * from b where id=9999 set statistics io off /* (1 行受影响) 表 'a'。扫描计数 1，逻辑读取 44 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。 (1 行受影响) 表 'b'。扫描计数 0，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。 */执行计划如图2所示：
图2
我们可以看到，有聚集索引的表b比分区表a查询开销要少。
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2、分区表（加非聚集索引）与普通表（加索引）对比
（聚集索引：一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。
非聚集索引:一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。）
首先我们应该知道的是分区表是不可以添加聚集索引的，因为聚集索引是要对表中数据确定物理顺序的，这与分区冲突。所以我们为分区表a设置主键（自动生成了非聚集索引）。
设置之后，如图3所示：
图3
执行代码如下：
set statistics io on select * from a where id=9999 select * from b where id=9999 set statistics io off /* (1 行受影响) 表 'a'。扫描计数 0，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。 (1 行受影响) 表 'b'。扫描计数 0，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。 */ 执行计划如图4所示：
图4
我们看到，加了非聚集索引的分区表a新能提升了一些。
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结论：表分区并不是最好的优化方案，要在适当的需求下、适当的环境中来使用表分区。