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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
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]