为了方便根据数据的分布进行分区，DolphinDB提供了函数cutPoints(X, N, [freq])。这里X是一个数组，N指需要产生多少组, 而freq是X的等长数组，其中每个元素对应着X中元素出现的频率。函数返回具有(N + 1)个元素的数组，代表N个组，使得X中的数据均匀地分布在这N个组中。
下面的例子中，需要对股票的报价数据按日期和股票代码两个维度做数据分区。如果简单的按股票的首字母进行范围分区，极易造成数据分布不均，因为极少量的股票代码以U, V, X，Y，Z等字母开头。我们这里使用使用cutPoints函数根据2007.08.01这天的数据将股票代码划为128个分区，每个分区在这天含有相同数量的记录：
t = ploadText(WORK_DIR+"/TAQ20070801.csv") t=select count(*) as ct from t where date=2007.08.01 group by symbol buckets = cutPoints(t.symbol, 128, t.ct) dateDomain = database("", VALUE, 2017.07.01..2018.06.30) symDomain = database("", RANGE, buckets) stockDB = database("dfs://stockDBTest", COMPO, [dateDomain, symDomain])