DB2 的 DPF 分区机制，真的是大数据时的好帮手。你想啊，一堆数据压到一个库上，不爆才怪。而 DPF 就是把数据拆成一小块一小块，分给不同机器去跑，各自带着 CPU、内存和磁盘，互不干扰，跑起来还挺带劲的。

Hash 分布的方式让数据分得挺均匀，不像以前碰运气那种。查询的时候，也不是傻等一个节点慢吞吞地返回，协调节点一发指令，各个分区齐上阵，完了再把结果合并，整个过程对你写的 SQL 是透明的，写起来和单机一样简单。

说实话，像那种动辄上亿行的大表、批量导入数据的操作，intra-partition和inter-partition parallelism这种双并行策略效果。不只是快，关键是负载也分散了，不怕高峰期。

比如你要搞实时装载、定时备份、统计信息收集这些活，DPF 可以让多个分区一起干，大大缩短时间，响应也快。维护也简单，分区独立性高，谁出事不拖全场。

哦对了，最多支持1000 个分区，想扩就扩。逻辑分区也行，物理分区也行。你按自己硬件情况来安排就好。唯一需要注意的就是，部署前一定得规划好，不期调整代价蛮大的。

如果你平时在高并发、高吞吐场景，比如金融、电商、BI 之类，建议一定要上手试试。顺便一提，有几个文章也挺有参考价值的：

如果你手里正好有大型 OLAP 系统或者 ETL 流程，可以把 DPF 用上试试，性能真能上一个台阶。