整个数据库的dmp文件能拆分出表吗

可以。

数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分，另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）切分。垂直切分一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面， 垂直切分的优缺点介绍：

优点：拆分后业务清晰，拆分规则明确。系统之间整合或扩展容易。数据维护简单。

缺点：部分业务表无法join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。事务处理复杂。由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决。水平切分相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，水平切分的优缺点介绍：拆分规则抽象好，join *** 作基本可以数据库做。

不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。应用端改造较少。提高了系统的稳定性跟负载能力。拆分规则难以抽象。分片事务一致性难以解决。数据多次扩展难度跟维护量极大。跨库join性能较差。垂直切分和水平切分共同的特点和缺点有：引入分布式事务的问题。跨节点Join的问题。跨节点合并排序分页问题。多数据源管理问题。

1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分

2、把不同类型的分成几个表，纵向切分

3、常用联接的建索引

4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率

5、用优化器，优化你的查询

6、考虑冗余，这样可以减少连接

7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次

mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。

1、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。

2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长

3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘I/O性能。

4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模OLTP,SQL群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。

5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。

6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。

7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。

8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。

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