未分区的表，相当于只有一个分区，只能存储在一个FileGroup中；对表进行分区后，每一个分区都存储在一个FileGroup，或分布式存储在不同的FileGroup中。对表进行分区的过程，实际上是将逻辑上完整的一个表，按照特定的字段拆分成多个分区，分散到相同或不同的FileGroup中，每一个部分叫做表的一个分区（Partition），一个分区实际上是一个独立的，内部的物理表。也就是说，分区表在逻辑上是一个表，而在物理上是多个完全独立的表。
一，分区对性能的提升分区对性能的提升，主要体现：系统的物理硬盘分担IO，把资源的争用局限在特定的分区中。
1，分摊IO
对表分区后，把表数据分散到不同的文件组中，每个文件组可以存放在不同的物理硬盘上，这就使得数据的查询可以分摊到不同的物理硬盘上，以并发方式调用各个硬盘的IO资源，也就是说，把数据分配给多个物理硬盘，这些物理硬盘同时读写数据，成倍提升数据读写的速度。
当查找的数据位于某一个分区内时，那么分区使得对数据的操作被局限在一个分区中，而不需要从整个数据集中进行读写，从而减少读写数据所需要的IO次数。
2，降低锁粒度
当表分区后，加锁的粒度从表级别降低到分区级别，这使得对一个分区执行更新操作，同时不会影响另一个分区的读取操作。因此，分区可以降低并发查询系统产生死锁和阻塞的概率，增加数据操作的并发度，从整体上提高系统的性能。
二，调整分区分区能够提升性能，就在于把数据分散，如果数据不能分散到不同的物理硬盘，那么对性能的提升将大打折扣，因此，在对表进行分区时，应尽量使得每个分区存储的数据相同。分区大小增加的速度跟文件组所在的硬盘空闲空间有关，空闲空间越大，SQL Server分配给该空间的数据量越大，导致该分区的大小增加越快。为了使每个分区的数量尽量均衡，应使得每个文件组的大小保持相同，不同的物理硬盘容量也尽量保持相同。
另外，数据访问的频次是不同的，有些数据可能被经常访问，而有些数据很少被访问。根据数据被访问的频次，可以把常用的数据切换到性能最好的文件组中，也就是说，该文件组中的文件创建在性能最好的硬盘上，把不常用的数据切换到性能较差的文件组中，这样，常用数据的访问会以最快的速度读写。对于那些归档的数据，可以使用分区切换到临时表，再转移到备用的数据库服务器中。
还有，要合理选择分区列，尽量把可能同时修改的数据分散到不同的分区中，减少资源争用，使互斥的操作在不同的分区同时进行，增加系统执行查询的并发度。
调整分区，不仅以来业务逻辑，还要对分区的统计数据有所了解。
1，查看分区
通过系统视图：sys.partitions 查看分区对象（Table或index）的基本信息，在该视图中，如果index_id=0，表示基础表（Underlying Table）是堆（Heap）结构，堆表是没有创建的聚集索引的存储结构；如果index_id=1，表示基础表是平衡树（B-Tree）结构，在堆表上创建聚集索引，可以把堆表结构转换为平衡树（B-Tree）结构；如果index_id>1，表示索引是非聚集索引。由于基础表要么是堆表结构，要么是B-Tree结构，因此，index_id只会是0，或者1，不可能同时存在1和0。
data_compression 字段表示每个分区的数据压缩类型，rows字段表示每个分区的近似的数据总行数。通过统计rows字段，能够快速统计基础表近似的总的数据行数量，设置条件 index<=1，表示只统计聚集索引或堆表的总数据行数量。
select sum(rows) as ApproximateTotalRows from sys.partitions where object_id=object_id(\'xx.yyy\',\'U\') and index_id<=1