海量資料效能優化的乙個基本的原則就是「分割槽」（也有叫「分片」的）。分割槽思想其實就是日常工作生活中的抽屜原理：我們把自己的物品按照某種邏輯歸置到多個小抽屜中，一般會比混在乙個大抽屜中好找；但是小抽屜太多了、或者邏輯混亂了，也可能效果適得其反。
teradata的分割槽語法較為簡潔，其中常用的是按時間分割槽，如下例只要新增到create table語句末尾就可以實現2023年全年一天乙個分割槽了（為了省事，可以一次分5-10年）
：
partition by range_n(rcd_dt between
date
'2013-01-01'
and
date
'2013-12-31'
each interval '1'
day, no range
另外乙個常用（但是不容易掌握）的是按字串取值分割槽。在上述按時間分割槽中我們可以看到range_n關鍵字。按值分割槽採用case_n關鍵字，如下例所示：
partition by case_n((case
when (my_field='a') then (1) else (0) end)=1,
(case
when (my_field='b') then (2) else (0) end)=2,
(case
when (my_field='c') then (3) else (0) end)=3,
no case
or unknown);
更進一步，其中如下面的語法元素：
my_field='a'可以修改為類似於這樣的形式：
substr(my_field,1,1) in ('e','f','g')在現實中，因為訪問資料從全表掃瞄變成了分割槽掃瞄的原因，某些步驟可以達成10-100倍的效能提公升。對於複雜的耗時較長的大作業，也總是能夠縮短一半以上的執行時間。非常有意思的現象是，即使是經驗豐富的開發人員，對資料分割槽的掌握也不一定很好。資料分割槽理念是超越具體資料庫的，無論是teradata還是別的什麼資料庫，在我過去將近十年的職業生涯中，大多數效能問題都可以通過資料分割槽得以妥善解決。
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