DPF

dpf搭建过程中，整个流程已记录并验证通过。

以DB2 V9为基准，文章概述了分区特性。虽然内容较浅，但涵盖了主要方面。

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

DB2 DPF 分区库搭建和迁移，听起来是不是挺复杂？其实只要跟着手册的步骤走，遇到的麻烦就会少多。本文主要记录了在 AIX 环境下迁移 DB2 DPF 分区库的全过程，里面有多实际操作中的错误和方案，挺实用的。而且，如果你需要在 Linux 环境下操作，手册也了相应的参考。比如，磁盘划分、用户和权限设置、以及如何优化操作系统，都会在这里详细。如果你是在做数据库迁移，手册中提到的备份、恢复命令都会帮你事半功倍。，最重要的是，它没有忽略实际操作中出现的各种报错，避免你在搬迁的过程中掉进坑里。这个手册可以你更高效、更顺利地完成数据库的迁移工作，值得一试。

步骤：1. 创建数据库2. 创建 DPF3. 创建分区4. 为分区配置数据

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

深入比较IBM DB2的分布式并行设施（DPF）与Oracle的实时应用集群（RAC）两种数据库架构。从技术原理、体系结构、并行处理能力、扩展性、高可用性和数据一致性等多个角度进行详细分析。DPF采用非共享架构，支持节点间独立数据处理，提升了大规模数据处理效率。而RAC则采用共享存储的集群架构，通过全局事务服务和全局锁管理器保证跨节点事务一致性。两者在应对复杂查询和大数据集处理方面各具特色，为数据库管理员和技术决策者提供深入的技术参考。