Oracle分區(qū)是怎樣優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的？

Oracle的分區(qū)可以分為：列表分區(qū)、范圍分區(qū)、散列分區(qū)、復(fù)合分區(qū)。

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1、增強可用性：如果表的一個分區(qū)由于系統(tǒng)故障而不能使用，表的其余好的分區(qū)仍可以使用；

2、減少關(guān)閉時間：如果系統(tǒng)故障只影響表的一部分分區(qū)，那么只有這部分分區(qū)需要修復(fù)，可能比整個大表修復(fù)花的時間更少；

3、維護輕松：如果需要建表，獨自管理每個公區(qū)比管理單個大表要輕松得多；

4、均衡I/O：可以把表的不同分區(qū)分配到不同的磁盤來平衡I/O改善性能；

5、改善性能：對大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區(qū)來并行執(zhí)行，可使運行速度更快；

6、分區(qū)對用戶透明：最終用戶感覺不到分區(qū)的存在。

Oracle創(chuàng)建分區(qū)表操作

1、創(chuàng)建語句

create table p(id number)

partition by range(id)

(partition p1 values less than(100) tablespace t1,

partition p2 values less than(200) tablespace t2,

partition p3 values less than(300) tablespace t3);

2、添加分區(qū)

alter table p add partition p4 values less than (400) tablespace t4;

3、清除分區(qū)數(shù)據(jù)

alter table p trunc partition p1;

4、刪除分區(qū)

alter table p drop partition p1;

ORACLE表分區(qū)

一.表分區(qū)策略

1.識別大表

采用ANALYZE TABLE語句進行分析，然后查詢數(shù)據(jù)字典獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)量。

2.大表如何分區(qū)

可根據(jù)月份，季度以及年份等進行分區(qū)；

3.分區(qū)的表空間規(guī)劃

要對每個表空間的大小進行估計

二.創(chuàng)建表分區(qū)

a.創(chuàng)建范圍分區(qū)的關(guān)鍵字是'RANGE'

1.范圍分區(qū)

create table ware_retail_part --創(chuàng)建一個描述商品零售的數(shù)據(jù)表

(

id integer primary key,--銷售編號

retail_date date,--銷售日期

ware_name varchar2(50)--商品名稱

)

partition by range(retail_date)

(

--2011年第一個季度為part_01分區(qū)

partition par_01 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,

--2011年第二個季度為part_02分區(qū)

partition par_02 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,

--2011年第三個季度為part_03分區(qū)

partition par_03 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,

--2011年第四個季度為part_04分區(qū)

partition par_04 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01

);

2.創(chuàng)建散列分區(qū)

3.組合分區(qū)：

4.interval 分區(qū)

三.創(chuàng)建索引分區(qū)

索引分區(qū)分為本地索引分區(qū)和全局索引分區(qū)，全局索引不反應(yīng)基礎(chǔ)表的結(jié)構(gòu)，要分區(qū)只能進行范圍分區(qū)。

創(chuàng)建索引分區(qū)要參照表分區(qū)

四.分區(qū)技術(shù)簡介

優(yōu)點：

1.減少維護工作量

2.增強數(shù)據(jù)的可用性

3.均衡I/O,提升性能

4.提高查詢速度

5.分區(qū)對用戶保持透明，用戶感覺不到分區(qū)的存在。

五,管理表分區(qū)

1.添加表分區(qū)

ALTER TABLE...ALTER PARATITION

2.合并表分區(qū)

3.刪除分區(qū)

ALTER TABLE...DROP PARTITION

刪除分區(qū)時，里面的數(shù)據(jù)也會被刪除。

-創(chuàng)建表和分區(qū)

create table sales--創(chuàng)建一個銷售記錄表

(

id number primary key,--記錄編號

goodsname varchar2(10),--商品名

saledate date--銷售日期

)

partition by range(saledate)--按照日期分區(qū)

(

--第一季度數(shù)據(jù)

partition part_sea1 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,

--第二季度數(shù)據(jù)

partition part_sea2 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2,

--第三季度數(shù)據(jù)

partition part_sea3 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,

--第四季度數(shù)據(jù)

partition part_sea4 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2

);

--創(chuàng)建局部索引

create index index_3_4 on sales(saledate)

local(

partition part_seal tablespace tbsp_1,

partition part_sea2 tablespace tbsp_2,

partition part_sea3 tablespace tbsp_1,

partition part_sea4 tablespace tbsp_2

);

--并入分區(qū)

alter table sales merge partitions part_sea3,part_sea4 into partition part_sea4;

--重建局部索引

alter table sales modify partition part_sea4 rebuild unusable local indexes;

六.管理索引分區(qū)

刪除索引：DROP PARTITION

重建分區(qū)：REBUILT PARTITION

更名索引分區(qū)：RENAME PARTITION

分割索引分區(qū)：SPLIT PARTITION

oracle表分區(qū)和索引分區(qū)

一 分區(qū)表技術(shù)概述

二 分區(qū)索引技術(shù)概述

⑴ 本地前綴分區(qū)索引

適用場景：

如果歷史數(shù)據(jù)整理非常頻繁、而且不能承受全局分區(qū)索引重建的長時間帶來的索引不可用

同時、日常交易性能尚能接受、則建議設(shè)計為本地非前綴分區(qū)索引

注意：本地分區(qū)索引不能保證唯一性（除非分區(qū)鍵是約束的一部分）

缺點：

主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的高可用性方面

當DROP分區(qū)后、全局分區(qū)索引則全部INVALID、除非REBULID

但數(shù)據(jù)量越大、重建索引的時間越長

一般來講，如果需要將數(shù)據(jù)按照某個值邏輯聚集，多采用范圍分區(qū)。如基于時間數(shù)據(jù)的按“年”、“月”等分區(qū)就是很典型的例子。在許多情況下，范圍分區(qū)都能利用到分區(qū)消除特性（ = = = between…and 等篩選條件下）。

如果在表里無法找到一個合適的屬性來按這個屬性完成范圍分區(qū)，但你又想享受分區(qū)帶來的性能與可用性的提升，則可以考慮使用散列分區(qū)。（適合使用 = IN 等篩選條件）

如果數(shù)據(jù)中有一列或有一組離散值，且按這一列進行分區(qū)很有意義，則這樣的數(shù)據(jù)就很適合采用列表分區(qū)。

如果某些數(shù)據(jù)邏輯上可以進行范圍分區(qū)，但是得到的范圍分區(qū)還是太大，不能有效管理，則可以考慮使用組合分區(qū)（范圍分區(qū)+hash 或范圍分區(qū)+列表分區(qū)）。

create table products_table

(

id number(2),

name varchar2(50),

sale_date date

)

partition by range(sale_date)

interval (numtoyminterval(1,'month'))

(

partition p_month_1 values less than (to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'))

)

如圖，取 products_table 中的 sale_date 列作為分區(qū)鍵創(chuàng)建按月自增分區(qū)；

所有銷售時間在 ‘2016-01-01’之前的記錄都會被放入 p_month_1 分區(qū)；

銷售時間在‘2016-01-01’之后的記錄在插入時Oracle會自動創(chuàng)建記錄所屬月的分區(qū)；

比如當有銷售時間分別為 2016年1月20日 與 2016年2月20日 的兩條記錄插入時，Oracle會分別創(chuàng)建一個上限值為 ‘2016-01-31’的分區(qū)和一個上限值為‘2016-02-29’的分區(qū)來存儲這兩條記錄

oracle 表分區(qū)

范圍(range)分區(qū):

一::對于分區(qū)表,如果where條件種沒有分區(qū)列,那么oracle會掃描所有的分區(qū),然后做PARTITION RANGE

ALL 操作,這樣成本將比未分區(qū)的全表掃描稍微高點,因為需要合并各個分區(qū).

二:范圍分區(qū)可以用values less than (maxvalue)增加一個默認分區(qū),maxvalue 常量表示該分區(qū)用來存放所有其

他分區(qū)無法存放的記錄,

三:范圍分區(qū)可以對各種謂詞做分區(qū)消除,包括=,,,等比hash,和list分區(qū)要靈活

oracle分區(qū)表的分區(qū)有幾種類型

oracle分區(qū)表的分區(qū)有四種類型：范圍分區(qū)、散列分區(qū)、列表分區(qū)和復(fù)合分區(qū)。

特點如下：

1、范圍分區(qū)

就是根據(jù)數(shù)據(jù)庫表中某一字段的值的范圍來劃分分區(qū)。

數(shù)據(jù)中有空值，Oracle機制會自動將其規(guī)劃到maxvalue的分區(qū)中。

2、散列分區(qū)

根據(jù)字段的hash值進行均勻分布，盡可能地實現(xiàn)各分區(qū)所散列的數(shù)據(jù)相等。

散列分區(qū)即為哈希分區(qū)，Oracle采用哈希碼技術(shù)分區(qū)，具體分區(qū)如何由Oracle說的算，也可能我下一次搜索就不是這個數(shù)據(jù)了。

3、列表分區(qū)

列表分區(qū)明確指定了根據(jù)某字段的某個具體值進行分區(qū)，而不是像范圍分區(qū)那樣根據(jù)字段的值范圍來劃分的。

4、復(fù)合分區(qū)

根據(jù)范圍分區(qū)后，每個分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)再散列地分布在幾個表空間中，這樣我們就要使用復(fù)合分區(qū)。復(fù)合分區(qū)是先使用范圍分區(qū)，然后在每個分區(qū)同再使用散列分區(qū)的一種分區(qū)方法。

比如將part_date的記錄按時間分區(qū)，然后每個分區(qū)中的數(shù)據(jù)分三個子分區(qū)，將數(shù)據(jù)散列地存儲在三個指定的表空間中。

擴展資料：

分區(qū)的恢復(fù)方法：

如果數(shù)據(jù)庫運行在archive 模式下，那么一旦數(shù)據(jù)庫損壞則可以通過冷備份(熱備份)和歸檔備份將數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到斷點狀態(tài)。

數(shù)據(jù)庫控制文件恢復(fù)（假設(shè)所有控制文件均被破壞）：

數(shù)據(jù)庫基于文件系統(tǒng)： 利用操作系統(tǒng)的tar、cp等命令即可。

數(shù)據(jù)庫基于裸設(shè)備：dd if=$ORACLE_BASE/con.bak of=/dev/rdrd/drd1 seek=12

參考資料來源：百度百科-oracle數(shù)據(jù)庫

本文標題：oracle表分區(qū)怎么用,oracle分區(qū)表添加分區(qū)
本文網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article10/hedogo.html

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