2.2.2.1. Khái niệm phân mảnh dọc
Liên quan đến vấn đề này , theo Phạm Thế Quế [8]: Phân mảnh dọc quan hệ R sinh ra các mảnh R1, R2,..., Rr, sao cho mỗi mảnh chứa một tập con các thuộc tính của quan hệ R và khoá của nó. Mục đích của phân mảnh dọc là phân chia quan hệ R thành tập các quan hệ nhỏ hơn để có nhiều ứng dụng có thể chỉ cần thực hiện trên một mảnh. Mảnh tối ưu là mảnh sinh ra một lược đồ phân mảnh cho phép giảm tối thiểu thời gian thực hiện của ứng dụng trên mảnh đó.
Kỹ thuật phân mảnh dọc phức tạp hơn so với kỹ thuật phân mảnh ngang, vì số lựa chọn phân hoạch rất lớn. Để có được các lời giải tối ưu cho bài toán phân mảnh dọc rất không hiệu quả, phải sử dụng hai phương pháp Heuristic cho phân mảnh dọc các quan hệ toàn cục:
1. Nhóm thuộc tính: Bắt đầu gán mỗi thuộc tính cho một mảnh và trong mỗi bước, nối một số mảnh lại với nhau cho đến khi thỏa điều kiện.
2. Tách mảnh: Bắt đầu bằng một quan hệ và quyết định cách phân chia dựa trên hành vi truy nhập của các ứng dụng trên các thuộc tính.
Kỹ thuật tách mảnh thích hợp với phương pháp thiết kế từ trên xuống. Các mảnh không gối chồng lấn lên nhau (không phải là khoá chính). Ngược lại, với phương pháp nhóm thuộc tính thường tạo ra các mảnh gối chồng lên nhau. Trong các hệ CSDL phân tán, các mảnh không gối chồng lên nhau được quan tâm, nghiên cứu.
Việc nhân bản các thuộc tính khóa tại mỗi trạm sẽ bảo đảm tính toàn vẹn ngữ nghĩa và làm giảm đi quá trình trao đổi dữ liệu.
2.2.2.2. Thông tin cần thiết của phân mảnh dọc
Do phân hoạch dọc đặt vào một mảnh các thuộc tính thường được truy xuất chung với nhau, chúng ta cần có một giá trị đo nào đó để định nghĩa chính xác hơn về khái niệm “chung với nhau”. Số đo này gọi là tụ lực hay lực hút (Affinity) của thuộc tính, chỉ ra mức độ liên đới giữa các thuộc tính.