表空间和表设计考虑事项
记录尺寸和页尺寸
固定长度的记录比可变长度的记录要好，因为处理固定长度记录的DB2的代码经过了优化。如果记录是固定长度的，那么它就永远不需要从原来存储的页中被移动出来。然而，可变长度的记录可能增长到不再适合原来页的长度，因此它也就必须被移动到另一页。无论何时记录被顺序访问，都一定会出现一个额外的参考页。DB2 UDB V8中的一个新特性就是当你不确定未来的数据长度增长情况时，允许你根据需要改变列的尺寸，这样你就可以不再需要创建可变长度的记录。
每页中记录的数量也是需要考虑的内容。DB2提供了一些有关页尺寸的选项，例如4 KB, 8 KB, 16 KB和32 KB 。比较好的起点是选择默认的4KB，特别是当行的尺寸相对较小，或者是对数据的访问比较随机的情况下。然而，在一些情况下，也需要考虑较大的页尺寸。如果表中单个行的长度超过4KB，那么你就需要使用大一些的页尺寸，因为DB2不支持跨行的记录。
还有另一种情况是，当固定记录的总长度比二分之一的页（4KB）稍大一些的时候，一页中就只能放置一个记录。另外一种类似的情况是，固定记录的总长度略长于三分之一页、四分之一页，等。这样的设计不仅会浪费DASD空间，还会导致很多的DB2操作消耗更多的资源。因此，对于上面描述的记录而言，你需要考虑使用较大的页尺寸，这样就会相对地少浪费一些空间。
另外一些可能的页尺寸为8 KB, 16 KB和 32 KB。页的尺寸并不在创建表（CREATE TABLE）的语句中直接写明。相反，表中页的尺寸是由分配给包含这个表的表空间的缓冲池中的页尺寸决定的。要获得更详细的信息，你可以参考DB2 SQL 手册中有关创建表空间（CREATE TABLESPACE）语句的内容。
非标准化考虑事项
逻辑数据模型是数据的一个理想描述。物理数据模型则是数据在现实世界的实现。标准化只集中在数据的内涵上面，而不考虑可能访问数据的应用程序的性能需求。数据库设计的充分标准化会带来性能的挑战。
有关此类性能问题的一个非常常见的例子就是连接操作。通常情况下，标准化过程的结果是给各个独立的表赋予相互关联的信息。应用程序需要从这些表中访问数据。关系数据库提供了使用SQL语句来从多于一个的表中通过连接多个表去访问信息的能力。取决于表的数目和它们各自的尺寸，连接操作可能会消耗非常多的资源和时间。
因为在I/T中有如此多的事情需要考虑，于是出现了一个折中的想法。对那些包含被频繁访问列的多个表中的数据保存副本，与连接表的性能相比，成本高还是低呢？在逻辑数据库设计过程中，对你的数据模型尽量的执行标准化，之后再对其进行一定程度的非标准化，也许是进行潜在性能优化的一个选项。如果你决定进行非标准化了，要确保从头到尾地记录了文档：对某些细节的描述、执行非标准化步骤之后的推理，等。
设计较大的表
访问很大的DB2表需要消耗相当多的资源：CPU，内存，I/O。当设计大表的时候，用户需要做的两件最重要的事情就是：
实现分区
创建有用的索引
以上两个问题将在下面进行详细讨论。
使用分段或者分区表空间
如果数据中包含了LOB，那么用户就必须创建LOB表空间。对于非LOB的数据，通常的选择是分段或者分区表空间，具体选择哪一个在很大程序上取决于你要存储的数据量，同时还需要考虑相关应用程序需求的数据访问类型。不太推荐使用单一的表空间。
分段表空间比单一的表空间具有更多的性能优势，如下所示：
对于包含多于一个表的表空间，当DB2在一个表上获得锁定时，那个锁定不影响其他表分段的访问。
当DB2扫描一个表时，只访问与那个表相联系的分段。此外，空分段的页不会被取出。
如果一个表被清除了，不需要执行REORG实用工具集，它的分段就立即在COMMIT点上变成可再次使用的状态。
如果一个表中的所有行被删除了（被称为块删除），不需要执行REORG实用工具集，所有的分段都立即在COMMIT点上变成可再次使用的状态。 块删除操作起来更加有效，并且书写相当少的记录信息。COPY（复制）实用工具集不复制由于块删除或者表清除所造成的空页。当表达到一个特定的尺寸，它们的可管理性和性能都可以通过分区表空间获得改善。如果你想获得这方面的进展，在设计和创建时，以分区的形式定义表空间是一个明智的做法。分区表空间的一些潜在优势列举如下：
并行性：你可以利用三种类型的并行性，它们目前正应用于DB2 UDB。DB2 V3引入了查询并行性（多个I/O路径）。DB2 V4则实现了CP并行性（多CP之上的多任务）。DB2 UDB V5更是引入了系统查询并行机制（多个DB2数据共享群之上的多任务）。DB2的发展进化，显著提高了DB2应用程序处理分区表空间的并行处理能力。由于CPU时间的增加，这些查询所消耗的时间也显著的减少了。
在数据的一部分上工作：分区表空间允许DB2应用程序一次运行数据的一个分区，因而使其能够同时运行另外分区上的另外的工作或者应用程序。以同样的方式，你可以将块UPDATE（更新）、DELETE（删除）或INSERT（插入）操作分解为独立的工作。除增加了可用性之外，这一技术也为完成这类DB2工作减少消耗的时间提供了可能。
更快的访问被频繁访问的数据：如果分区索引能够将更多的频繁访问的行从剩余的表中分离出来，然后将那些数据置于一个它自己的，并且应用更高速DASD设备的分区之内。 一般而言，表越大，就越应该将其创建为一个分区的表。但是也有一些实际例子表明为小表创建分区表空间是有利的。当查找表用于连接其他大分区表空间时，通过将查找表分区，你能够使并行性在连接中最大化。
当你在连接谓词中利用分区方法时，需要考虑一个决定性的因素。被连接在分区方法上的表应该具有相同的分区数，并且应该设定为相同的值。
数据压缩
DB2提供了压缩表空间或分区内数据的功能。通过指定CREATE TABLESPACE（创建表空间）语句中的 COMPRESS YES（压缩许可）选项，之后在表空间上同时执行LOAD或REORG实用工具集，即可完成该功能。数据的压缩是通过用更短的串来替换频繁出现的字符串实现的。系统还创建了一个字典，包含了原始字节串和它们的替代串之间的映射信息。
一定数量的CPU资源被用于在执行数据存储对其进行压缩，之后，当外部存储设备读取时，数据又被解压缩。然而，数据压缩也能够提供性能方面的好处，因为更多的数据存储在更小的空间内（在DASD上和缓冲池中）；同未经压缩的数据相比，这样可以产生更少的同时读取、更小的I/O等。接下来是当试图决定是否压缩一个表空间或分区时，需要考虑的一些事情：
行的长度：行越长（尤其是在接近页的尺寸时），压缩的有效性就越低。DB2的行不能够跨页，当一页上有多于一行的情况时，你也许不能获得足够的压缩。
表的尺寸：对于较大的表，压缩具有较好的效果。对于很小的表，压缩字典的大小（8KB到64KB）可能会抵消压缩节省下的所有空间。
数据中的模式：对于一个特定的表空间或分区，数据中重复出现的模式的频率，决定了压缩的效果。含有大量重复字符串的数据能够获得显著的压缩效果。
压缩估计：DB2提供了一个单独的实用工具集，DSN1COMP，它可以用来测定数据压缩将有怎样的效果。想获得有关运行该使用工具的额外信息，请参考DB2实用工具集指南和参考手册。
处理成本：在压缩和解压缩DB2数据时，会消耗一些CPU资源。如果你用IBM的同步数据压缩硬件特征，所消耗的CPU资源将比利用DB2软件仿真程序低得多（当DB2启动时，这决定了硬件压缩特征是否可用）。
更好的字典：当用LOAD使用工具集来建立压缩字典时，DB2用户用最初载入的n行（n取决于你能够压缩的数据量）来决定字典的内容。REORG采用取样技术来建立字典。它不仅使用最初载入的n行，还在实用工具执行UNLOAD（未载入）阶段的剩余时间里继续对数据行采样。
通常情况下，我们推荐你在自己的特定环境下，压缩那些DB2表空间和分区，这将会使你的环境受益；因为在更小的空间内存储更多的数据的性能优势，几乎总是在价值上超过压缩和解压缩数据所消耗的CPU资源。
载入大表
在处理大批量数据时，将数据初始载入表中可能会对系统性能产生挑战。为了在载入过程中实现并行性，你可以手动创建多个LOAD作业，每个分区建一个；或者作为另一个选择，你可以在一个LOAD程序中载入多个分区。每个分区都延伸至I/O子系统，这种方式可以更容易地实现最理想的并行性。
为了使性能卓越化，在LOAD语句中指定SORTKEYS参数也很重要。这个参数指示DB2将索引方法传递给内存中的分类程序，而不是将关键字写入或者再次读取DASD上的排序任务文件。SORTKEYS也能够实现载入和分类之间的交迭，因为分类是作为一个独立的任务运行的。
还有一些关于载入大表的额外的建议，如下：
一次LOAD一个表。如果可能的话，为你预期的任务赋予较高的优先级，来获得最高的消耗时间。在系统综合体上分配工作。
将二级索引分解为小段，以便获得并行性（见PIECESIZE内的讨论）。在数据的初始载入过程中，指定LOG NO（用于防止记录日志，它耗费了相当多的资源），在成功载入数据之后运行一个图像复制。
