我正在计划将 2TB 数据库实时迁移到分区表。该系统从广义上讲是一个文档存储，大部分空间分配给 50kb 到 500kb 之间的 LOB，一小部分在 500kb 到 1MB 范围内。部分迁移将涉及从旧数据库到新数据库的 BCPing 数据。
BCP 是首选方法，因为数据中的当前/历史划分允许在最终切换之前分阶段（在较安静的时期）提取较旧的数据，从而最大限度地减少对实时系统的影响。数据量和存储的可用性排除了对分区方案的就地重建。
由于 BLOB 内容，我怀疑通过尝试 KILOBYTES_PER_BATCH 而不是 ROWS_PER_BATCH 可能会获得一些性能提升。BCP 文档中建议SQL 可以基于此值优化操作。
我找不到关于这些优化的性质或从哪里开始测试的任何指导。在没有建议的情况下，我将在 4/8/16/32/64mb 边界处尝试短跑开始。
更改数据包大小（BCP -a 参数，而不是服务器级别设置）可能会带来一些好处，但除非有人有更公式化的方法，否则我倾向于将其提高到最大值 65535。
这不是对您的问题的直接回答，但有些文章您会从阅读它们中受益（以防您没有先找到它们:-)）。它们是关于使用 bcp/批量复制加载大量数据。我已经阅读了所有内容，但没有找到任何关于 KILOBYTES_PER_BATCH 的详细信息，它们都在使用 ROWS_PER_BATCH，但我相信您会找到其他有用的信息。
在不到 1 小时内加载 1TB（来自 SQL CAT 团队） - 来自此处的建议列表（引用）：
运行与可用 CPU 一样多的加载进程。如果您有 32 个 CPU，请运行 32 个并行加载。如果您有 8 个 CPU，请运行 8 个并行加载。
如果您可以控制输入文件的创建，请将它们的大小设置为可以被您要并行运行的加载线程数整除。如果要使用切换分区策略，还要确保所有记录都属于一个分区。
如果您在 SQL Server 计算机上运行进程，请使用 BULK insert 而不是 BCP。
使用表分区可以再增加 8-10%，但前提是您的输入文件必须保证与您的分区功能相匹配，这意味着一个文件中的所有记录必须位于同一个分区中。
使用 TABLOCK 避免一次锁定行。
如果要将多个流导入一个表，请使用 ROWS PER BATCH = 2500 或接近此值的值。
构建大型关系数据仓库的 10 大最佳实践（来自 SQL CAT 团队）- 建议（引用）：
在初始数据加载期间使用 SIMPLE 或 BULK LOGGED 恢复模式。
使用聚集索引创建分区事实表。
为每个分区创建非索引临时表，并为填充每个分区单独的源数据文件。
并行填充临时表（使用多个 BULK INSERT、BCP 或 SSIS 任务）
在每个临时表上构建一个聚集索引，然后创建适当的 CHECK 约束。
将所有分区 SWITCH 到分区表中。
在分区表上构建非聚集索引。
数据加载性能指南（来自 SQL CAT 团队）
将批量数据加载到分区表中 - SQL Server 最佳实践文章（Technet 文章）
SQL Server 2000 增量批量加载案例研究（Technet 文章）
大型快速通道 POC 的经验教训和发现（来自 SQL CAT 团队）
SQL Server BCP 的性能调优技巧（作者 Brad McGehee）
性能影响：寻找最佳批量大小（作者：Linchi Shea）
以及明显的 MSDN 参考资料：
以我个人的经验，我成功地使用并行加载和几个批量大小的测试来实现快速数据加载。我想只有个人测试适合你。希望您能在参考资料中找到一些好的建议。