수직 파티셔닝은 대규모 테이블을 처리할 때 특히 유용합니다. 예를 들어, 주문 테이블의 경우 주문 상태, 주문 일자, 고객 ID와 같은 필드들을 따로 파티셔닝하여 데이터 검색 및 분석을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

수직 파티셔닝은 데이터를 물리적으로 분할하는 것이 아니라 논리적으로 분할하는 것이기 때문에, 파티셔닝된 열에 근거하여 실행 계획을 최적화할 수 있습니다. 또한 데이터 액세스 및 관리 업무를 분산시켜 성능을 향상시킬 수 있습니다.

수직 파티셔닝은 데이터의 접근 패턴을 고려하여 효율적으로 설계해야 하며, 데이터 분산의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 성능 향상 및 유지보수 측면에서 효율적인 수직 파티셔닝 전략을 수립하는 것이 중요합니다.