Oracle 高效的分区消除

1.高效的分区消除

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分区表存在的最大意义在于，可以有效地做到分区消除

分区表其实是将一个大对象分成了多个小对象

同样的语句查询有相同记录的表，分区表的查询代价仅为111，逻辑读仅为566，而普通表的代价却为1298，逻辑读为5990，性能方面有着天壤之别。差别如此之大，应该是和分区表查询只遍历了13个分区中的一个有关。在分区表查询的执行计划中p_start和p_stop都标记上9，表示只遍历了第9个分区。这样避开了对其余12个分区的查询，就是分区消除

测试针对普通表的增加了 area_code 条件的相同 SQL 语句：

组合分区导致范围定位得更小了，只产生了60个逻辑读，比之前的566个逻辑读还要少。至于普通表的查询，因为始终是全表扫描，所以逻辑读依然和之前差不多，达到5931个。

组合分区虽然只有60个逻辑读，比之前范围分区的566个要少得多，但是代价却差不多，甚至还略大于之前的，因为分区数过多，调用有开销。在试验中，表的总记录数不过10万，全表扫描开销都不是太大，这时Oracle内部调用的开销影响就相对较大。如果表是一张超级大表，比如有上亿条记录，那这些开销相比而言就可以忽略不计了，

分区表应用在大表上更合适，至少要大于100万条记录的表方可考虑。

oracle11g怎么建立压缩表

在数据量变的很大的情况下，可以考虑表压缩，减少磁盘的存储，减少buffer cache的消耗，加快查询的速度，压缩需要在数据加载和dml的时候消耗一些cpu.表压缩对于应用是透明的。

你可以在表空间，表或分区级别指定压缩，如果在表空间级别指定压缩，那么这个表空间中的所有表默认都是压缩的。

压缩会发生在数据插入，更新或批量加载到表时。有几种类型的压缩。基本的，oltp的，dss的，归档的。他们的cpu消耗见文档。

当使用基本压缩，数据仓库压缩，或归档压缩的时候，压缩仅仅是在批量加载到一个表的时候发生。当你使用了oltp压缩，压缩发生在数据插入，更新，批量加载。

如果你使用了alter table命令让表启用压缩，那么对于已存在的数据是不受影响的，只有在启用压缩后的插入，或更新会受影响。也可以使用ALTER TABLE…NOCOMPRESS将一个表设置成非压缩，对于已经的压缩的表是没有影响的，压缩的数据还是压缩的，只是新插入的数据是不被压缩。

创建一个oltp压缩类型的表

CREATE TABLE orders  …  COMPRESS FOR OLTP;

如果你不指定压缩的类型，那么默认的情况下是基本压缩类型。下面的2个语句是等价的。

CREATE TABLE sales_history  …  COMPRESS BASIC;

CREATE TABLE sales_history  …  COMPRESS;

下面的表是一个数据仓库压缩类型的表，对于经常查询，并且没有dml的表适用。

CREATE TABLE sales_history  …  COMPRESS FOR QUERY;

创建一个归档压缩类型的表

CREATE TABLE sales_history  …  COMPRESS FOR ARCHIVE;

表可以包含压缩和非压缩的分区，并且不同的分区的压缩的类型可以是不同的，如果在分区上指定的压缩的类型与表上指定的压缩的类型不同，那么分区上的优先。

查看表是否是压缩的，及分区是否是压缩的。

SQL SELECT table_name, compression, compress_for FROM user_tables;

SELECT table_name, partition_name, compression,compress_for

FROM user_tab_partitions;

查看表中的行是什么压缩类型

SELECT DECODE(DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE(

ownname = ‘HR’,

tabname = ‘EMPLOYEES’,

row_id  = ‘AAAVEIAAGAAAABTAAD’),

1,  ‘No Compression’,

2,  ‘Basic or OLTP Compression’,

4,  ‘Hybrid Columnar Compression for Query High’,

8,  ‘Hybrid Columnar Compression for Query Low’,

16, ‘Hybrid Columnar Compression for Archive High’,

32, ‘Hybrid Columnar Compression for Archive Low’,

‘Unknown Compression Type’) compression_type

FROM DUAL;

修改压缩的级别

如果表是分区表，使用在线重定义可以修改表的压缩级别。如果表是分分区表，那么可以使用alter table ..move.. compress for语句修改表的压缩级别，这个语句会阻塞dml操作。

对于压缩表的限制：

1基本压缩，你不能为添加的列指定默认的值。删除列是不被支持的。

2oltp压缩，如果要添加一个带默认值的列，那么需要指定not null，可以删除列，但是数据只是在内部做了一个不被使用的标记而已。

3在线段收缩是不被支持的。

4上面的压缩的方式不适合于lobs类型，他们有自己的压缩方式。

5基本压缩类型的表的pct_free参数自动的设置成0.

在上面的描述中可以看到对于基本类型的压缩，没有使用直接路径插入的行及更新的行是不会被压缩的。对于我们的oltp系统基本是没有用处的，只测试下oltp的压缩方式，这种方式对于没有使用直接路径插入的行及被更新的行都会压缩。

SQL select count(*) from baixyu2;

COUNT(*)

22096384

SQL set serveroutput on

SQL  exec show_space(‘BAIXYU2’,’T’,’AUTO’);

Total Blocks……………………….334336

Total Bytes………………………..2738880512

Unused Blocks………………………1916

Unused Bytes……………………….15695872

Last Used Ext FileId………………..4

Last Used Ext BlockId……………….671872

Last Used Block…………………….6276

CREATE TABLE baixyu3  COMPRESS FOR OLTP as select * from baixyu2;

SQL  exec show_space(‘BAIXYU3’,’T’,’AUTO’);

Total Blocks……………………….107520

Total Bytes………………………..880803840

Unused Blocks………………………112

Unused Bytes……………………….917504

Last Used Ext FileId………………..4

Last Used Ext BlockId……………….116224

Last Used Block…………………….912

看到使用的块由33w下降到10w。压缩效果还是不错，但是是否使用还要结果上面的限制来根据实际情况评估。

ORACLE表分区

一.表分区策略

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

oracle 分区交换难道不支持索引压缩？

不应该吧，我这边版本Oracle11g，测试没有问题。步骤如下：

create table objects1 as select object_id,object_name from user_objects WHERE object_id87500;

create index objects1_idx on objects1 (object_id) compress 1;

create table objects2

(

object_id number,

object_name varchar2(128)

)

partition by range(object_id)

(

partition T1 values less than (87500),

partition T2 values less than (87600),

partition T3 values less than (maxvalue));

create index objects2_idx on objects2 (object_id) LOCAL compress 1;

alter table objects2 exchange partition t1 with table objects1 INCLUDING indexes;

SELECT * FROM user_indexes WHERE table_name IN ('OBJECTS1','OBJECTS2');你的环境是怎么样的

网站题目：oracle怎么压缩分区,oracle压缩分区表语句
标题网址：http://kswjz.com/article/hschhh.html