Teradata Multi-level Partitioning

Full Scan量を減らしてパフォーマンスを向上させるというのはTeradataもExadata同じです。

Multi-level Partitioningの例　Teradata Magazine-September 2008より

CREATE TABLE Sales
    (storeid INTEGER NOT NULL,
     productid INTEGER NOT NULL,
     salesdate DATE FORMAT 'yyyy-mm-dd' NOT NULL,
     totalrevenue DECIMAL(13,2),
     totalsold INTEGER,
     note VARCHAR(256))
UNIQUE PRIMARY INDEX (storeid, productid, salesdate)
   PARTITION BY (
      RANGE_N(salesdate BETWEEN
          DATE '2002-01-01' AND DATE '2008-12-31'
          EACH INTERVAL '1' YEAR),
      RANGE_N(storeid BETWEEN 1 AND 300 EACH 100),
      RANGE_N(productid BETWEEN 1 AND 400 EACH 100));

TeradataではOracleでいうところのHash Partitioningされた状況でデータは保存されている。
テーブル内の各行は社員ID（Primary Index)をキーにして各AMP(Access Module Processor)に分散される。AMPは管理する(受け持つ)物理ディスクが決められていて各AMPのメモリ上にもディスク内のデータを保持することから「仮想ディスク｣とも呼ばれる。

このハッシュ分散にレンジの概念を取り込むのがPartition Primary Index(PPI)です。
Teradataデータベースアーキテクチャ概説より

ここまで書くとOracleのHash PartitioningにLocal Indexを付けただけ？と勘違いしてしまいそうです。しかし、この図から解るようにAMP内で（複数の）セカンダリ・インデックスがソートされ管理されるのがTeradataのインデックスでOracleのB-Treeインデックスとは違い、Hash Subtable型になっている。