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一.表分区策略
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1.识别大表
采用ANALYZE TABLE语句进行分析,然后查询数据字典获得相应的数据量。
2.大表如何分区
可根据月份,季度以及年份等进行分区;
3.分区的表空间规划
要对每个表空间的大小进行估计
二.创建表分区
a.创建范围分区的关键字是'RANGE'
1.范围分区
create table ware_retail_part --创建一个描述商品零售的数据表
(
id integer primary key,--销售编号
retail_date date,--销售日期
ware_name varchar2(50)--商品名称
)
partition by range(retail_date)
(
--2011年第一个季度为part_01分区
partition par_01 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第二个季度为part_02分区
partition par_02 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第三个季度为part_03分区
partition par_03 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第四个季度为part_04分区
partition par_04 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01
);
2.创建散列分区
3.组合分区:
4.interval 分区
三.创建索引分区
索引分区分为本地索引分区和全局索引分区,全局索引不反应基础表的结构,要分区只能进行范围分区。
创建索引分区要参照表分区
四.分区技术简介
优点:
1.减少维护工作量
2.增强数据的可用性
3.均衡I/O,提升性能
4.提高查询速度
5.分区对用户保持透明,用户感觉不到分区的存在。
五,管理表分区
1.添加表分区
ALTER TABLE...ALTER PARATITION
2.合并表分区
3.删除分区
ALTER TABLE...DROP PARTITION
删除分区时,里面的数据也会被删除。
-创建表和分区
create table sales--创建一个销售记录表
(
id number primary key,--记录编号
goodsname varchar2(10),--商品名
saledate date--销售日期
)
partition by range(saledate)--按照日期分区
(
--第一季度数据
partition part_sea1 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,
--第二季度数据
partition part_sea2 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2,
--第三季度数据
partition part_sea3 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,
--第四季度数据
partition part_sea4 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2
);
--创建局部索引
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
);
--并入分区
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.管理索引分区
删除索引:DROP PARTITION
重建分区:REBUILT PARTITION
更名索引分区:RENAME PARTITION
分割索引分区:SPLIT PARTITION
一般语法:
create table t_test (
pk_id number(30) not null,
add_date_time DATE,
constraintPK_T_TEST primary key (pk_id)
)
PARTITION BY RANGE (add_date_time)
(
PARTITIONt_test_2013_less VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-01-01 00:00:00','yyyy-mm-ddhh24:mi:ss')) TABLESPACE TS_MISPS,
PARTITIONt_test_2013 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2014-01-01 00:00:00','yyyy-mm-ddhh24:mi:ss')) TABLESPACE TS_MISPS,
PARTITION t_test_2014VALUES LESS THAN (TO_DATE('2015-01-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'))TABLESPACE TS_MISPS
);
一 分区表技术概述
二 分区索引技术概述
⑴ 本地前缀分区索引
适用场景:
如果历史数据整理非常频繁、而且不能承受全局分区索引重建的长时间带来的索引不可用
同时、日常交易性能尚能接受、则建议设计为本地非前缀分区索引
注意:本地分区索引不能保证唯一性(除非分区键是约束的一部分)
缺点:
主要体现在数据的高可用性方面
当DROP分区后、全局分区索引则全部INVALID、除非REBULID
但数据量越大、重建索引的时间越长
一般来讲,如果需要将数据按照某个值逻辑聚集,多采用范围分区。如基于时间数据的按“年”、“月”等分区就是很典型的例子。在许多情况下,范围分区都能利用到分区消除特性( = = = between…and 等筛选条件下)。
如果在表里无法找到一个合适的属性来按这个属性完成范围分区,但你又想享受分区带来的性能与可用性的提升,则可以考虑使用散列分区。(适合使用 = IN 等筛选条件)
如果数据中有一列或有一组离散值,且按这一列进行分区很有意义,则这样的数据就很适合采用列表分区。
如果某些数据逻辑上可以进行范围分区,但是得到的范围分区还是太大,不能有效管理,则可以考虑使用组合分区(范围分区+hash 或范围分区+列表分区)。
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'))
)
如图,取 products_table 中的 sale_date 列作为分区键创建按月自增分区;
所有销售时间在 ‘2016-01-01’之前的记录都会被放入 p_month_1 分区;
销售时间在‘2016-01-01’之后的记录在插入时Oracle会自动创建记录所属月的分区;
比如当有销售时间分别为 2016年1月20日 与 2016年2月20日 的两条记录插入时,Oracle会分别创建一个上限值为 ‘2016-01-31’的分区和一个上限值为‘2016-02-29’的分区来存储这两条记录
oracle组合分区
由于Interval分区是针对range的,11g-12.1版本,目前只有Interval—*一共3种Interval的复合分区
range-list方法:
partition by range (updatetime)
interval (numtodsinterval(1,'day'))
subpartition by list(PSNCODE)
SUBPARTITION TEMPLATE(
SUBPARTITION REGION_1 values('038716'),
SUBPARTITION REGION_2 values('270719') )
(partition p1 values less than(to_date('2014-05-01','yyyy-mm-dd')))
注意:每个分区有2个子分区,分区的子分区需要手动添加
Interval分区目前测试,只支持range先分区的方式
range-hash方法:每个分区10个子hash分区(可以指定每个子分区到单独的表空间)
partition by range (updatetime)
interval(numtodsinterval(1,'day'))
subpartition by hash(PSNCODE)
SUBPARTITION template
( SUBPARTITION p1 TABLESPACE ts1
, SUBPARTITION p2 TABLESPACE ts2
, SUBPARTITION p3 TABLESPACE ts3
, SUBPARTITION P4 TABLESPACE ts4
)
(partition p1 values less than(to_date('2014-05-01','yyyy-mm-dd')))
注意:这种方式可以实现完全自动的分区,非常适合自增长特性的10位数以上的大表
hash分区最好是2的次方个,不然数据会分布不均
range-range方法:子分区需要手动添加,这种分区需要一般比较少见
PARTITION BY RANGE (time_id)
INTERVAL (NUMTODSINTERVAL(1,'DAY'))
SUBPARTITION BY RANGE(amount_sold)
SUBPARTITION TEMPLATE
( SUBPARTITION p_low VALUES LESS THAN (1000)
, SUBPARTITION p_medium VALUES LESS THAN (4000)
, SUBPARTITION p_high VALUES LESS THAN (8000)
, SUBPARTITION p_ultimate VALUES LESS THAN (maxvalue)
)
(PARTITION before_2000 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2000','dd-MON-yyyy')) )
增加分区表的分区
ALTER TABLE AA ADD PARTITION SYS_P421 VALUES LESS THAN(TO_DATE('2017-05-21 00:00:00','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) TABLESPACE USERS;
在Oracle10g中,没有定义间隔分区,只能通过范围分区实现间隔分区功能,如果要实现自动创建分区,只能通过创建JOB或者scheduler来实现;而在11g中,Oracle直接提供了间隔分区功能,大大简化了间隔分区的实现。
----注:oracle11g虽然可以自动分区,但是分区的名字不能自定义,对于需要定时删除分区时没法处理,不如通过时间范围来手工分区。详见
create table HIP_LOG_NODE_Part
(
ID VARCHAR2(32) not null,
RECORD_TIME DATE
)tablespace TB_HIP_LOG_NODE
PARTITION BY RANGE (RECORD_TIME) interval (numtoyminterval(1, 'month'))
STORE IN (TB_HIP_LOG_NODE)
(
partition hip_log_node_partition values less than (to_date('2019-08-01 00:00','yyyy-MM-dd HH24:mi')) tablespace TB_HIP_LOG_NODE
);
1、Oracle11g有间隔分区功能,对于使用Range分区的可以按年,月,日来自动生成分区。
2、2019-08-01前的数据(包含8月份的数据)会放入hip_log_node_partition 分区,8月1日后的数据每月只要有数据,就会自动创建一个分区。也就是从9月开始,开始新建分区。
3、interval函数--将数值按标准换算为日期
numtodsinterval、numtodsinterval函数,将数字转成年月,时分秒
详见:
4、查看表分区 select table_name,partition_name from user_tab_partitions where table_name='INTERVAL_SALES';
5、插入数据再次查看分区,详见:
6、修改分区、合并分区、拆分分区,详见 :
7、创建索引(分区索引、全局索引) :
非分区字段创建主键,则创建主键local索引时必须加上分区字段
ALTER TABLE TEST ADD CONSTRAINT PK_TEST PRIMARY KEY (主键字段,分区字段) USING INDEX LOCAL;
8、oracle 10g创建表分区
9、删除
1.不保留,直接删除:
alter table table_name drop/truncate partition partition_name;
具体用drop还是truncate,得你自己衡量,drop的话原来的分区和数据直接就没有了,truncate的话,只是数据没有了,分区还在。