一. 概念
分区是将一个表或者索引物理地分解成多个更小的部分。对于访问数据库的应用来看，逻辑上看只有一个表或者索引，因为访问和普通表或索引一模一样。但物理上这个表可能被分成了数十个独立的分区，每一个分区都是独立的对象，可以独自处理。
二. 如何区分数据
分区主要有利于非常大的表和索引，将一个大表或者索引分成很多独立的小部分更容易进行处理。那么按照什么样的规则将数据进行分区？换言之，你怎么知道这条数据放A分区，那条数据放B分区。oracle中是根据分区键决定的，分区键有可能是通过某一个函数算出来的。
三. 分区的好处
1. 提高数据的可用性
这个很容易理解，数据被分成了多个独立的部分，假如某一分区的数据出现问题，不会影响整个数据的访问。因为假如我这次访问的数据不在这个问题分区，还是可以正常执行。
为了展示这种可用性的提高，我们将建立一个散列分区表，其中有两个分区，分别在单独的表空间中。这里将创建一个EMP表，它在EMPNO列上指定了一个分区键（EMPNO就是我们的分区键）SQL如下：
create table emp (empno int, ename varchar2(20) ) partition by hash(empno) (partition part_1 tablespace nnc_data01, partition part_2 tablespace nnc_data02 ); insert into emp select empno, ename from scott.emp; select * from emp partition(part_1); select * from emp partition(part_2);
我们会看到最后两个查询会查到两个分区都有数据，而且数据是随机地分布在每个分区上，没有什么规律。这主要采用的是散列分区方式，通过计算empno的散列值来确定将数据放在哪个分区。接着运行如下sql语句：
alter tablespace p1 offline; select * from emp; variable n number exec :n := 7844; select * from emp where empno = :n;
我们会看到最后一条查询语句能够执行成功，第二条查询语句执行失败。因为第二条查询语句需要访问分区p1，但是p1已经不可访问。最后一条查询语句只要访问p2分区，故p1分区可以不可以访问不会影响它的执行。
另外，分区还可以通过减少停机时间来提高可用性。例如，如果有一个100GB的表，它划分为50个2GB的分区，这样就能更快地从错误中恢复。如果某个2GB的分区遭到破坏，现在恢复的时间就只是恢复一个2GB分区所需的时间，而不是恢复一个100GB表的时间。
2. 减少管理负担
这是因为与在一个大对象上执行操作相比，在小对象上执行同样的操作从本质上讲更为容易、速度更快，而且占用的资源也更少。
例如，假设数据库中有一个10GB的索引。如果需要重建这个索引，而该索引未分区，你就必须将整个10GB的索引作为一个工作单元来重建。尽管可以在线地重建索引，但是要完全重建完整的10GB索引，还是需要占用大量的资源。至少需要在某处有10GB的空闲存储空间来存放两个索引的副本，还需要一个临时事务日志表来记录重建索引期间对基表所做的修改。另一方面，如果将索引本身划分为10个1GB的分区，就可以一个接一个地单独重建各个索引分区。现在只需要原先所需空闲空间的10%。另外请考虑以下情况：10GB索引的重建即将完成之前，如果出现系统或软件故障会发生什么。我们所做的全部努力都会付诸东流。如果把问题分解，将索引划分为1GB的分区，你最多只会丢掉重建工作的10%。
3. 改善语句性能
分区最后一个好处体现在改进语句（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、MERGE）的性能方面。我们来看两类语句，一种是修改信息的语句，另一种是只读取信息的语句。
1. 并行的修改语句（DML）
修改数据库中数据的语句有可能会执行并行DML（parallel DML，PDML）。采用PDML时，Oracle使用多个线程或进程来执行INSERT、UPDATE或DELETE， 而不是执行一个串行进程。在一个有充足I/O带宽的多CPU主机上，对于大规模的DML操作，速度的提升可能相当显著。在Oracle9i以前的版本中，PDML要求必须分区。如果你的表没有分区，在先前的版本中就不能并行地执行这些操作。后续版本放开了限制。
2. 查询性能
假如分区了，我们只需要查询感兴趣的分区，不感兴趣的分区就不查了，显然能提高查询速度