原文一共有三篇（参考文末链接），概括了一下作者的主要观点整理成一篇，有删改。
一、 分区的优势
Oracle最早的分区版本，就已经定义了分区的原则：段segment的分割。传统的分区实现了两个功能，一是人为的在数据对象定义层面，将其划分为多个逻辑存储部分，第二是确定了数据记录归属原则，什么样的数据，放在哪个分区中。
传统的认识中，一个数据表或者索引作为独立的段对象，占据磁盘存储空间并且单独进行计量。而分区技术的出现，改变了这个情况。分区表被分割在多个数据逻辑segment中，如果条件允许，这些Segment是可以分布在多个表空间、以至到多个物理存储设备上的。分区提供了在定义阶段确定的一种数据存储规划策略。
Oracle分区Partition技术的原始出发点是应对海量数据表，这也就是Partition至今归属在Oracle DW（Data Warehouse）产品技术序列的原因。从根本上看，Oracle Partition技术带给我们的是两方面的好处：性能和管理。
性能提升，可能是大多数开发架构师和数据库设计人员选择Partition的初衷。好像一张数据表大了之后，我们只要分区了，就可以多少倍的提升性能。但是，很多时候事与愿违。在Oracle的世界中，同样没有“Silver Bullet”。一项技术的引入，必然有前提和适应范围。如果使用正确，分区配合适当的索引方案的确可以提高性能。
管理优势其实并不算Oracle Partition的初衷。但是随着版本的升级，Oracle对于分区管理手段支持提供了更多的功能特性。管理方面的优势已经在很多方面超越性能，成为我们选择分区技术的首要因素。管理优势具体来说包括：管理便捷性（Ease of Administration）、数据删除（Data Purge）、数据归档（Data Archive）、数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）和高效备份（Efficiency Backup）几个层面。
二、 分区与性能提升
分区对于性能的提升，主要体现在分散IO和分区裁剪（partition pruning）两个方面。
1. 分散IO
一般来说，存储设备的上限TPS是硬件参数，没有过高的超越空间存在。解决的方法之一就是并行，将一个SQL的IO过程分散在多个磁盘设备上同时进行。如果总线或者网络条件允许的话，并行是可以超过单个IO盘的吞吐量的。
如果将一个数据表拆分为多个段segment结构，进而放在不同的表空间，最后放在不同的磁盘上。针对数据表不同分区的访问就可以实现IO分散的效果，总体上就可以实现性能提升。
但是，随着技术的发展，这样的优势已经不存在，或者说已经基本不需要了。硬件层面，RAID技术的不断发展，特别是条带化（Stripe），已经实现了数据分散在多个存储设备上，获取硬件资源提升。软件层面上，OS提供的Logical Volume、Oracle ASM都是将数据“打散”的技术。
2. 分区裁剪
分区裁剪的基本思想在于：原先需要访问全部表数据才能确定的结果，借用分区规则带来的规律性，可以仅访问需要的分区，节省一部分IO。
分区裁剪案例参考：https://blog.csdn.net/Hehuyi_In/article/details/110676138
在分区表情况下，要使用分区裁剪，就只能顺应分区键约束。如果应用的SQL语句是和分区键无关的，那么SQL成本通常是更高的。
我们说：数据是由业务活性的。无论是业务分区、还是时间，很多这种活性都是我们选择分区键，加入SQL语句的依据。但是困难在于两个方面：一个是分区键的选择，设计人员是否可以预见到应用中SQL语句必然加入的条件？第二个是如何保证所有的开发都自觉将分区条件加入到SQL语句，即使很多时候不是很需要？
另一方面，使用分区裁剪，大部分情况下需要Local Index的配合。我们在实际中经常遇到这样的现象，分区之后的数据表SQL：要不就出现了分区裁剪，在单个分区中进行FTS（全表扫描），要不就只走了创建的global索引，浪费了分区“地利”。在很多时候，我们的确是需要借用Local Index来同时发挥分区+索引的优势。分区表对应的通常是海量表，生产环境上一个分区都是几个G左右，一个分区的全表扫描也是很可怕的。所以要进行多层次、多角度的优化，才能综合形成结果。
Partition的提出，最初就是为了性能。但是应该说随着硬件技术的发展，IO方面已经有了很好的提升。而分区裁剪在侧重一方面性能提升的情况下，是可能会限制其他访问方式的SQL性能的。相当于无形之中，数据表的使用被人为加入很多限制。而且，分区裁剪在很多时候要求开发设计人员具有一定的基础知识。相对于性能方面的优势，管理方面的优势是近年来更加受到侧重选择的方面。
三、 分区与数据管理
1. 仅操作分区对象
借助分区，可以将大对象划分为一系列小对象进行单独处理。也就是将一个大操作转变为一系列的小规模操作进行，从而减少对其他正在运行作业的影响。
可以单独move分区至不同表空间：
SQL> alter table t_part move partition p1 tablespace users;
Table altered
SQL> select partition_name, tablespace_name from dba_segments where owner='SYS' and segment_name='T_PART';
PARTITION_NAME TABLESPACE_NAME
------------------------------ ------------------------------
P1 USERS
P2 SYSTEM
P3 SYSTEM针对分区索引，如果出现失效的情况，也可以进行部分rebuild。
SQL> select partition_name, status from dba_ind_partitions where index_owner='SYS' and index_name='IDX_T_PART_IDP';
PARTITION_NAME STATUS
------------------------------ --------
P1 UNUSABLE
P2 USABLE
P3 USABLE
SQL> alter index idx_t_part_idp rebuild partition p1;
Index altered数据删除
alter table t_part drop partition p3;Drop Partition是一个DDL过程，这个过程中，数据并没有被删除，而是数据表的分区定义发生了变化，让Oracle“不再承认”分区的存在。这种方法删除数据和Truncate Table有相似之处。优点是速度快，适合大数据分区表的删除动作。
对于drop partition操作，Global Index和Local Index的行为是有差异的。如果是Local Index，其他分区的变化并不影响本分区的索引作用。所以，Local Index还是valid的。但是，Global Index由于结构上的特殊性，需要进行额外的rebuild操作。当然，可以在drop partition的时候，连带加入update global indexes字句到drop partition命令中，实现自动的global索引重构。
alter table t_part drop partition p2 update global indexes;2. 数据归档
实际生产环境中，直接删除的情况是比较少的，大部分情况是需要保留一个备份数据。只是将这个备份数据Offline出系统范围。使用分区表，可以快速的进行归档动作，卸载数据。下面是一个例子：
SQL> create table t_part
2 partition by list (owner)
3 (
4 partition p1 values('SYS'),
5 partition p2 values('PUBLIC'),
6 partition p3 values(default)
7 )
8 as
9 select * from dba_objects;
Table created我们希望归档P2数据，可以先创建一个空数据表作为载体。
SQL> create table t_arch_p2 as select * from t_part where 1=0;
Table created交换分区
SQL> alter table t_part exchange partition p2 with table t_arch_p2;
Table altered
SQL> select count(*) from t_arch_p2;
COUNT(*)
----------
27703Exchange partition操作是一种非常强大的操作。语句基于操作定义层面的变化，将数据分区和数据表定义转换，操作速度是非常有优势的。将待归档数据拆分到t_arch_p2独立数据表之后，就可以将其导出或者备份到其他设备上。
3. 数据转移
海量数据一个很常见的模式就是ETL动作。数据分析的基础就是一系列的group汇总，从SQL角度看，group by是一个很消耗资源的动作。
比如，基础交易数据t_part，希望将其根据owner汇总为t_part_summary。最直接、最传统的做法就是简单的进行group by之后insert。
SQL> create table t_part_sum as select owner, sum(object_id) sum_value from t_part where 1=0 group by owner;
Table created
SQL> insert into t_part_sum select owner, sum(object_id) from t_part group by owner;
32 rows inserted这种方法潜在两个问题：
- insert 会瞬间产生大量的undo和redo数据，在生产环境下可能会引起一些性能问题。
- 第二个问题在于事务的规模。我们一次性的生成数据表全部数据，底层业务数据在group by的全过程中是要一次性读入并且汇总计算。这个操作时间是很难控制的，同时group by动作的调整和PGA调优、Temp空间调优紧密相关。我们经常遇到的一个场景，就是长时间的group by动作，最后以Temp空间耗尽告终。
解决的方法在于数据操作的平缓化。将一个海量的、不可知总量的操作转化为一系列可控的操作系列，是我们处理海量数据的最常规思路。
我们首先还是创建汇总表，但是这次的汇总表是一个分区表。
create table t_part_summary partition by list (owner)
(partition p0 values ('SYS'),
partition p1 values ('PUBLIC'),
partition p2 values (default))
as select owner, object_type, sum(object_id) sum_value
from t_part
where 1=0
group by owner, object_type;创建出一个临时表，按照分区的方式进行数据部分汇总动作。注意：这边一次性的操作只是在一个分区里面进行，带来的负载相对小。
create table t_part_sum_temp as select owner, object_type, sum(object_id) sum_value from t_part where owner='SYS' group by owner, object_type;最后，通过exchange方式进行替换。
alter table t_part_summary exchange partition p0 with table t_part_sum_temp including indexes;将insert+group by转化为一系列的group by和exchange partition，是可以适应海量数据维护工作的。
4. 数据生命周期管理
这种管理思路的基础在于一个假设：数据是有生命周期的，有明显的活性，即有明显的冷热数据之分。数据性能中，很大一个因素在于IO。IO直接是从成本决定的。如果我们有快的IO，还有慢的IO，就可以利用分区技术将不同活性的数据分散在不同的存储设备上，从而获得最优均衡。
详细参考 https://blog.csdn.net/Hehuyi_In/article/details/98775854
5. 数据备份
Partition能够优化备份工作，如果一个分区数据没有活性，不会发生变化了，一种好的做法是将其单独放在一个表空间里面，设置表空间为只读read only。
alter tablespace users read only;
Tablespace altered一旦表空间被设置为read only，Oracle进行备份识别的时候，只会备份这个表空间一次。在第二次进行备份的时候，这个表空间就不会进行备份了。
四、 结论
Partition是Oracle的一项重要技术，也是常见的优化手段。使用分区，首先要明确使用的目的。在实践中，分区可能会成为双刃剑。分区策略的选择，性能和管理，是需要设计人员明确的重要取舍。如果更关注性能，而且需求层面有明显的数据访问规律性，那么可以使用分区。如果更关注管理，数据活跃性是否明显也是我们考量的方面。
参考
http://blog.itpub.net/17203031/viewspace-1061774/