第十三章——表和索引分区（2）——使用拆分删除和加载大数据
前言：
很多时候需要对大数据量进行归档或者删除，并周期性加载大数据量到一个大表中，现在来做个简单的例子，你经常需要删除大数据量表中的大量数据。同时，你想加载大量数据到这个表中，当表中数据有数十亿时，这个操作可能消耗几个小时，但是如果你的表有分区，那么执行起来会很有效。
本文将模拟删除一个季度的数据，并加载整个季度到现有表，其中使用了拆分（splitting）、合并（merging）和切换分区（switching）。
假设我们需要存储季度数据，并且每个季度存放在一个分区。现在需要清除最久的季度和加载最新的季度数据，比如分区中包含：
1、 季度1：2011年1月到2011年3月
2、 季度2：2011年4月到2011年6月
3、 季度3：2011年7月到2011年9月
4、 季度4：2011年10月到2011年12月
现在需要删除季度1并加载2012年第一季度的数据到一个新的分区中。为了实现这个功能，可以使用在date和time列上针对每个季度创建分区。可以合并两个分区或者拆分现有有分区。
本文将演示使用滑动窗口实现，在滑动窗口中，可以清除最久的分区。
步骤：
1、 打开SQLServer
2、 执行下面脚本，创建一个分区函数，并使用RANGE RIGHT，然后创建一个分区架构：
6、 现在先移除2011年第一个季度也就是分区1的数据：
9、 现在，把分区2与分区1合并，设置下一个使用分区架构的文件组到PRIMARY并验证数据：
11、 现在加载数据到tbl_MyData，为了实现这个步骤，需要生成一些数据并插入到分期表tbl_MyStagingData：
分析：
本文使用了CREATEPARTITION FUNCTION命令，首先创建了一个分区函数pf_Quaterly_RangeRight，通过定义RecordDateTime来做分区列，使得20110101~20120101进行分区。然后使用CREATE PARTITION SCHEME命令创建分区架构ps_Quaterly_RangeRight，映射所有分区到PRIMARY文件组。通过一些列的操作处理分区中的数据。
扩展知识：
本文显示了一个简单的例子，可以在生产环境中配置周期性实现。重点是脚本要足够智能化和动态化。
