DB2分区里数据怎么不均匀，导致性能差，想办法重新调整分布的那些事

想象一下，你管理着一个巨大的仓库，这个仓库被分成了好几个大小相同的区域，这就是DB2里的表分区，你的本意是好的，把不同的货物按照生产日期（比如按月份）放进不同的区域，这样，当有人来查询2023年11月的货物时，你只需要去“2023年11月”那个区域找就行了，不用翻遍整个仓库，速度自然快很多,这就是分区带来的好处。

问题来了，由于业务的特点，某些月份的货物特别多，双十一”所在的11月，货物堆积如山，把那个分区塞得满满当当，几乎要爆仓；而像2月这种淡季，分区里却空空荡荡，这就是所谓的“数据倾斜”或“数据分布不均匀”，这时候，那个最忙、数据最多的分区就成了整个系统的“短板”。（来源：基于DB2数据库管理中的常见性能问题场景）

当数据库需要执行一个涉及全表的查询时（比如年底盘点），数据库引擎会同时调动所有分区一起工作，理想情况下，每个分区工作量差不多，同时干完，效率最高，但现在，其他分区很快就扫描完了自己那点数据，然后只能干等着那个数据量巨大的“11月”分区慢吞吞地干活，整个查询的完成时间，不取决于最快的分区，而取决于最慢的那个，这就导致了整体性能急剧下降，这就像一场团体赛跑，队伍的成绩取决于跑得最慢的那个人。（来源：对DB2并行查询原理的通俗化解释）

不仅如此，那个热点分区所在的物理磁盘I/O压力会非常大，读写操作都集中在那里，很容易形成瓶颈，数据库维护操作，比如备份、重组、跑统计信息，也会因为这一个分区的“臃肿”而变得异常缓慢。

发现问题后，我们该怎么办呢？不能眼睁睁看着系统越来越慢，核心思路就是“重新分货”，让每个区域的工作量重新变得均衡,有几种常见的办法：

第一种办法，也是最根本的，重新划分分区策略”，当初我们按月份分，发现不均匀，那能不能换一种分法？不按自然的月份了，而是按数据量的预估来划分，假设我知道每年“双十一”期间的数据量大概是平时的三倍，那我可以在设计分区时，把11月的数据拆分成三个分区：11月1-10日一个分区，11月11-20日一个分区，11月21-30日一个分区，而对于数据量少的2月，可能整个月作为一个分区就够了，通过调整分区键（partition key）和分区范围（partitioning range），从源头上让数据分布更合理，但这通常需要重建表，是个大手术，需要在业务低峰期谨慎进行。（来源：DB2官方文档关于表分区设计的最佳实践）

第二种办法，适用于已经存在的数据倾斜，叫做“数据重新分布”，DB2提供了像REDISTRIBUTE DATABASE PARTITION GROUP这样的工具命令，这个命令的作用，就是在不改变现有分区逻辑定义的情况下，强制性地将数据在各个物理分区之间进行“搬运”，直到每个分区上的数据量达到平衡，这个过程就像是仓库管理员发现11月分区太满后，主动把里面的一部分货物搬移到2月那个空闲的分区里去，虽然它们还是属于11月的货，但物理上存放在别处，以减轻单个分区的压力，这个操作同样对系统资源消耗很大，但比重建表的影响要小一些。（来源：DB2管理指南中关于重新分布分区组数据的说明）

第三种办法，是“引入更灵活的分布键”，这通常发生在DPF（数据库分区特性）环境中，也就是数据不仅按范围分，还可能分布在多台服务器上，这时候，除了时间，我们还可以结合其他字段，比如客户ID、订单ID等，作为额外的分布键（distribution key），这样，即使某个时间点的数据量大，但这些数据也会因为客户ID的不同而被散列（Hash）到不同的物理节点上，从而避免单个节点成为热点，这相当于在按日期分区域的基础上，在每个区域内又按照客户姓氏的首字母进行了二次分柜,进一步分散了压力。

除了这些主动调整的方法，日常的监控也至关重要，需要定期查看系统目录视图，比如SYSCAT.DATAPARTITIONS，监控每个分区的大小和记录数，一旦发现某个分区显著大于其他分区，就要引起警觉,提前规划调整方案。

DB2的分区是个强大的功能，但用不好也会带来麻烦，数据分布不均匀是导致分区表性能差的常见原因，解决之道在于识别出热点分区，然后通过调整分区策略、执行数据重分布或优化分布键等方式，努力让数据在各个分区上“雨露均沾”，这样才能让并行的优势真正发挥出来，避免让整个数据库系统被一个“胖”分区拖了后腿，这个过程需要持续的关注和调整,没有一劳永逸的解决方案。