DB2 的数据库分区特性（DPF）蛮适合那种数据量爆炸的场景，是你在做数据仓库或者商业智能系统的时候。它的非共享架构，一个节点挂了不影响其他的，扩展性也比较灵活，直接多加几个分区就能顶住更高的负载。

数据哈希分布的机制挺有意思，简单说就是把数据按哈希值均匀地扔到不同的分区上，这样并发查询起来效率高多。你写的SELECT语句，可以在多个节点上一起跑，响应也快。

还有个叫Fast Communication Manager的玩意儿，专门搞分区间通信的，负责保持数据一致性和协调。看着高级，其实你不需要太操心，用起来平滑。

有些朋友会问，DPF 和pureScale有啥区别？一个是非共享（DPF），一个是共享磁盘（pureScale）。前者适合数据重的业务，后者偏向高可用场景，各有千秋。

配置方面也不麻烦，像db2nodes.cfg这种配置文件，定义清楚哪个节点干什么，多个节点共享就行，基本上改好一次跑通了就稳定了。

哦对了，如果你玩过 MPP（Massively Parallel Processing），DPF 这个思路你会觉得挺熟的。想起Greenplum和MapReduce了吧？思路上有点像，不过 DB2 的实现算是老牌又稳当的。

如果你现在在搞 ETL 或者需要跑大表查询的项目，强烈建议你研究一下这个特性。顺手给你贴几个相关资料链接，按着这个顺序啃下来，理解就通了：

如果你正踩在性能瓶颈上，不妨用 DPF 来撑一撑，配置到位后，数据量翻倍都不慌。