निम्नलिखित केवल पागल पागल और पागल है ...
यदि आप एक तालिका में सभी डेटा छोड़ते हैं (कोई विभाजन नहीं), तो आपके पास कुंजी का उपयोग करके ओ (लॉग एन) खोज समय होगा। चलो दुनिया में सबसे खराब सूचकांक लेते हैं, बाइनरी ट्री। प्रत्येक ट्री नोड में एक कुंजी होती है। 268,435,455 (2 ^ 28 - 1) पेड़ के नोड्स के साथ एक पूरी तरह से संतुलित बाइनरी ट्री 28 की ऊंचाई होगी। यदि आप इस बाइनरी ट्री को 16 अलग-अलग पेड़ों में विभाजित करते हैं, तो आपको 16,777,215 (2: 24 - 1) के साथ प्रत्येक 16 बाइनरी पेड़ मिलते हैं। 24 की ऊंचाई के लिए ट्री नोड्स। खोज मार्ग 4 नोड्स, एक 14.2857% ऊंचाई में कमी है। यदि खोज समय माइक्रोसेकंड में है, तो खोज समय में 14.2857% की कमी शून्य से नगण्य है।
अब असली दुनिया में, BTREE इंडेक्स में कई कुंजियों वाले टरिनोड होंगे। प्रत्येक BTREE खोज पृष्ठ के भीतर बाइनरी खोज को किसी अन्य पेज में संभावित सभ्य के साथ प्रदर्शित करेगी। उदाहरण के लिए, यदि प्रत्येक BTREE पेज में 1024 कुंजियाँ होती हैं, तो 3 या 4 की एक पेड़ की ऊँचाई वास्तव में एक छोटी पेड़ की ऊँचाई होगी।
ध्यान दें कि तालिका का एक भाग बीटीआरईई की ऊंचाई को कम नहीं करता है जो पहले से ही छोटा है। 260 मिलीयन पंक्तियों के विभाजन को देखते हुए, समान ऊंचाई वाले कई BTREE होने की प्रबल संभावना है। एक कुंजी की खोज हर बार सभी रूट बीटीआरई पृष्ठों से गुजर सकती है। केवल एक ही आवश्यक खोज सीमा का मार्ग पूरा करेगा।
अब इस पर विस्तार करें। सभी विभाजन एक ही मशीन पर मौजूद हैं। यदि आपके पास प्रत्येक विभाजन के लिए अलग डिस्क नहीं है, तो आपके पास डिस्क I / O होगा और विभाजन खोज प्रदर्शन के बाहर एक स्वचालित अड़चन के रूप में धुरी घुमाव होगा।
इस मामले में, डेटाबेस द्वारा paritioning आपको कुछ भी नहीं खरीदता है अगर आईडी केवल एकमात्र कुंजी है जिसे utitlized किया जा रहा है।
डेटा का विभाजन समूह डेटा की सेवा करना चाहिए जो तार्किक और समान रूप से एक ही कक्षा में हैं। जब तक डेटा सही ढंग से समूहीकृत नहीं हो जाता, तब तक प्रत्येक विभाजन को खोजने की आवश्यकता मुख्य विचार नहीं है। एक बार जब आप तार्किक विभाजन प्राप्त कर लेते हैं, तो खोज समय पर ध्यान केंद्रित करें। यदि आप केवल आईडी द्वारा डेटा को अलग कर रहे हैं, तो यह संभव है कि डेटा की कई पंक्तियों को कभी भी पढ़ने या लिखने के लिए एक्सेस नहीं किया जा सकता है। अब, यह एक प्रमुख विचार होना चाहिए: सभी आईडी को सबसे अधिक बार एक्सेस किया गया और उसके द्वारा विभाजन का पता लगाएँ । सभी कम अक्सर एक्सेस की जाने वाली आईडी को एक बड़ी संग्रह तालिका में रहना चाहिए जो अभी भी 'ब्लू मून में एक बार' क्वेरी के लिए इंडेक्स लुकअप द्वारा सुलभ है।
समग्र प्रभाव में कम से कम दो विभाजन होने चाहिए: एक बार-बार एक्सेस किए गए आईडी के लिए, और बाकी आईडी के लिए अन्य परिच्छेद। यदि अक्सर एक्सेस की गई आईडी काफी बड़ी है, तो आप वैकल्पिक रूप से विभाजन कर सकते हैं।