千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?

在这里插入图片描述

目录

    • 一、Oracle是如何存储数据的?
      • 1、逻辑存储与物理存储
      • 2、进一步分析它们之间的关系
      • 3、Oracle逻辑数据块
        • (1)块头
        • (2)行数据
        • (3)可用空间
        • (4)致块头增长的原因有:
    • 二、Oracle分区表技术
      • 1、分区表的优缺点
      • 2、何时分区?
    • 三、分区相关的数据字典
    • 四、分区表的分类
      • 1、范围分区
        • (1)按月建表,按天分区
        • (2)建表语句分析
        • (3)插入三条数据
        • (4)查询指定分区
        • (5)添加分区
        • (6)删除分区
      • 2、列表分区
        • (1)列表分区适用于一个字段只有**固定**的几个值,比如类型、月份、课程等。
        • (2)插入三条数据
        • (3)查询列表分区数据
        • (4)如果一个分区的数据量不大,可以合并分区
      • 3、哈希分区
        • (1)上面的诸多参数都可以省略。
        • (2)何时使用hash分区?
        • (3)添加hash分区:
        • (4)不可以删除hash分区
      • 4、范围列表组合分区
        • (1)建表语句
        • (2)插入8条数据
        • (3)查询分区数据
        • (4)添加主分区
        • (5)删除子分区
      • 5、范围哈希组合分区
        • (1)建表语句
        • (2)插入10条数据
        • (3)查询分区数据
      • 6、列表哈希组合分区
        • (1)建表语句
        • (2)插入10条数据
        • (3)查询分区数据
    • 五、对已有表进行分区
      • 1、先创建一张表,再插入200条数据。
      • 2、创建一张新表,建一个范围分区
      • 3、把原表数据插入到新表
      • 4、删除原表、新表改名
      • 5、将一个分区拆分成多个分区,分区界限元素必须是一个:字符串,日期时间或间隔文字。
      • 6、截断分区
      • 7、合并分区
    • 六、小结

大家好,我是哪吒,最近项目有一个新的需求,按月建表,按天分区

不都是分库分表吗?怎么又来个分区?

让我们一起,一探究竟,深入理解一下Oracle分区表技术,实现快速入门,丰富个人简历,提高面试level,给自己增加一点谈资,秒变面试小达人,BAT不是梦。

三分钟你将学会:

  1. Oracle是如何存储数据的?
  2. Oracle分区是什么?
  3. 何时分区?
  4. 分区表的分类都有哪些?
  5. Oracle分区技术实战演练

一、Oracle是如何存储数据的?

1、逻辑存储与物理存储

在国企或者一线大厂,一般都会选择使用Oracle数据库,程序通过mybatis等持久层框架访问Oracle数据库,指定表空间,表空间内包含若干张表,表中存有行数据,行数据以行片段的形式存储在数据库块中,① 当插入的行太大,无法装入单个块时;② 或因为更新的缘故,导致现有行超出了当前空间时 -> 就会发生整个行不存储在一个位置的情况。

Oracle在逻辑上将数据存储在表空间中,在物理上将数据存储在数据文件中。

表空间包括若干个数据文件,这些表空间使用与运行Oracle软件的操作系统一致的物理结构。数据库的数据存储在构成数据库表空间的数据文件中。

临时文件是一个临时表空间的文件;它是通过TEMPFILE选项创建的。临时表空间不包含表,通常用于排序。

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第1张图片

2、进一步分析它们之间的关系

  1. 数据库包含若干个表空间(逻辑存储单元);
  2. 每一个表空间包含很多的Oracle 逻辑数据块,逻辑数据块的大小一般在2 KB 至32 KB,默认8 KB;
  3. Oracle 数据块是逻辑I/O的最小单位;
  4. 特定数目的相邻逻辑块构成了“区”;
  5. 特定逻辑结构分配的一组区构成了一个段;

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第2张图片

3、Oracle逻辑数据块

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第3张图片

数据库块包含块头、行数据、可用空间。

(1)块头

块头包含段类型(如表或索引)、数据块地址、表目录、行目录和事务处理插槽。

每个插槽的大小为24 字节,修改块中的行时会使用这些插槽。

(2)行数据

块中行的实际数据。

(3)可用空间

可用空间位于块的中部,允许头和行数据空间在必要时进行增长。当插入新行或用更大的值更新现有行的列时,行数据会占用可用空间。

(4)致块头增长的原因有:

  1. 行目录需要更多的行条目;
  2. 需要的事务处理插槽数多于最初配置的数目;

块中的可用空间最初是相邻的。但是,删除和更新操作可能会使块中的可用空间变成碎片,需要时Oracle 服务器会接合块中的空闲空间。

二、Oracle分区表技术

分区是指表和索引可以被分成若干个部分,它们拥有相同的逻辑属性和数据结构。所有分区的字段和索引都是一样的。

分区表是将表数据分为若干个可以被单独管理的片,每个片就是一个分区,分一个分区都可以拥有自己的物理属性,比如表空间、事务槽、存储参数、最小区段数等,通过建分区语句指定,提升可用性和存储效率。

每个分区可以被单独管理,降低管理成本和备份成本,提高容错率,避免“一荣既荣,一损俱损”的问题。

1、分区表的优缺点

(1)优点

  1. 可以通过指定分区提高查询性能;
  2. 提高容错率,避免“一荣既荣,一损俱损”的问题;
  3. 降低管理成本;
  4. 降低备份成本;

(2)缺点

普通表和分区表不能直接转换,可以通过数据迁移,再重命名的方式实现,需要重建约束、索引,在创建表时可以添加关键字“parallel compress”并行执行,提高效率,下面会通过SQL实例介绍。

2、何时分区?

单表的数据量如果过大,会影响SQL的读写性能,我们可以通过分库分表的方式解决表性能的问题,Oracle的分区表是将一张大表在物理上分成几个较小的表,从逻辑上看仍然是一张完整的表。这样,每次DML操作只考虑其中一张分区表即可。

那么,临界点是多少呢?

  1. 数量量超过500万且空间占用超过2GB的时候必须分区
  2. 数量量高于100万,低于500万时建议分区;

注意:单个分区的数据可以超过500万,但存储空间不建议超过2GB。

三、分区相关的数据字典

根据数据字典表的前缀不同,可查询的内容及权限有所差异:

  1. DBA_开头:需要DBA权限,查询全库内容;
  2. ALL_开头:查询当前用户权限下的内容;
  3. USER_开头:查询当前用户下的内容;

以下是分区表的一些相关字典表,前缀是“DBA_”、“ALL_”、“USER_”;

  1. 分区表信息字典表:*_PART_TABLES;
  2. 分区信息字典表:*_TAB_PARTITIONS;
  3. 子分区信息字典表:*_TAB_SUBPARTITIONS;
  4. 分区表的分区字段信息字典表:*_PART_KEY_COLUMNS;

四、分区表的分类

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第4张图片

1、范围分区

将数据基于范围映射到每一个分区,这个范围是由创建分区表时指定的分区键决定。

一般选取id或者时间作为范围分区的分区键。

(1)按月建表,按天分区

create table WORKER_202301
(
  id        VARCHAR2(100) not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by range (SAVE_DATE)
(
	partition WORKER20230129 values less than (TO_DATE('2023-01-30 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
    tablespace MYSPACE
    pctfree 10
    initrans 1
    maxtrans 255
    storage
    (
      initial 80K
      minextents 1
      maxextents unlimited
    ),
  partition WORKER20230130 values less than (TO_DATE('2023-01-31 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
    tablespace MYSPACE
    pctfree 10
    initrans 1
    maxtrans 255
    storage
    (
      initial 80K
      minextents 1
      maxextents unlimited
    )
);
create index IDX_WORKER_ID202301 on WORKER_202301 (ID)
  local;
create index IDX_WORKER_ID_NAME202301 on WORKER_202301 (ID, NAME)
  local;

(2)建表语句分析

  1. NLS_CALENDAR=GREGORIAN:用于指定Oracle所使用的日历体系,其取值为Arabic Hijrah、English Hijrah、Gregorian、Japanese Imperial、Persian、ROC Official、Thai Buddha。
  2. tablespace:指定表空间;
  3. pctfree:块保留10%的空间留给更新该块数据使用
  4. initrans:初始化事务槽的个数;
  5. maxtrans:最大事务槽的个数;
  6. storage:存储参数
  7. initial:区段(extent)一次扩展64k
  8. minextents:最小区段数
  9. maxextents unlimited:最大区段无限制

每个块都有一个块首部。这个块首部中有一个事务表。事务表中会建立一些条目来描述哪些事务将块上的哪些行/元素锁定。这个事务表的初始大小由对象的INITRANS
设置指定。对于表,这个值默认为2(索引的INITRANS 也默认为2)。事务表会根据需要动态扩展,最大达到MAXTRANS
个条目(假设块上有足够的自由空间)。所分配的每个事务条目需要占用块首部中的23~24 字节的存储空间。注意,对于Oracle
10g,MAXTRANS 则会忽略,所有段的MAXTRANS 都是255。

由于oracle块里有一个PCT_free的概念,即oracle会预留块大小的10%作为缓冲,当修改oracle的事务增加时,事务槽向下增长,当更新oracle块的数据时,数据向上增长,PCT_free的空间被压缩。

local索引是针对单个分区表的索引;

在对分区表进行维护操作时需检查索引是否失效,索引失效除了会导致查询慢,还会导致数据写入失败,在ALTER TBALE语法中也可以添加关键字“UPDATE INDEXES”避免维护表时索引失效。

(3)插入三条数据

insert into worker_202301 (id,name,technology,save_date) values ('1','哪吒','java',to_date('2023/1/29 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202301 (id,name,technology,save_date) values ('2','云韵','java',to_date('2023/1/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202301 (id,name,technology,save_date) values ('3','美杜莎','Python',to_date('2023/1/30 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第5张图片

(4)查询指定分区

select * from worker_202301 
partition (WORKER20230129);

跨分区查询时,查询每个分区的数据后使用UNION ALL关键字做集合查询,提高查询效率。

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第6张图片

(5)添加分区

ALTER TABLE worker_202301 
ADD PARTITION WORKER20230131 
VALUES LESS THAN 
(TO_DATE(' 2023-02-01 00:00:00', 
'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 
'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'));

(6)删除分区

ALTER TABLE worker_202301 
DROP PARTITION WORKER20230131;

2、列表分区

(1)列表分区适用于一个字段只有固定的几个值,比如类型、月份、课程等。

create table WORKER_202302
(
  id        VARCHAR2(100) not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by list (technology)
(
	partition technology_java values ('java'),
	partition technology_python values ('python'),
	partition technology_c values ('c')
);

create index IDX_WORKER_ID202301 on WORKER_202301 (ID)
  local;
create index IDX_WORKER_ID_NAME202301 on WORKER_202301 (ID, NAME)
  local;

(2)插入三条数据

insert into worker_202302 (id,name,technology,save_date) values ('1','哪吒','java',to_date('2023/2/1 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202302 (id,name,technology,save_date) values ('2','云韵','java',to_date('2023/2/1 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202302 (id,name,technology,save_date) values ('3','美杜莎','python',to_date('2023/2/2 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));

(3)查询列表分区数据

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第7张图片

(4)如果一个分区的数据量不大,可以合并分区

create table WORKER_202303
(
  id        VARCHAR2(100) not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by list (technology)
(
	partition technology_java values ('java','python'),
	partition technology_c values ('c','c++')
);

3、哈希分区

范围分区和列表分区都是使用某一个字段进行分区,此字段的分区度大才行,但也会产生诸多问题,比如上述的按技术列表分区,现阶段,Java开发人员明显高于C,此时就会导致分区不均匀的问题。

此时,hash分区闪亮登场,hash分区的好处是让分区更均匀一些。

(1)上面的诸多参数都可以省略。

create table WORKER_202304
(
  id        VARCHAR2(100) not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by hash (id)
(
	partition worker_id_1,
	partition worker_id_2,
	partition worker_id_3,
	partition worker_id_4,
);

此时,插入200条数据,id从1到200,验证一下是否均匀。数据条数分别是51、55、61、33。

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第8张图片

(2)何时使用hash分区?

  1. 分区键的值最好是连续的;
  2. 分区数量最好是2的n次方,对hash运算更加友好;

(3)添加hash分区:

ALTER TABLE worker_202304 
ADD PARTITION worker_id_5;

刚创建好分区,worker_id_5就有数据了,why?匪夷所思。

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第9张图片

添加分区时,所有数据会重新计算hash值,重新分配到不同的分区表中。

(4)不可以删除hash分区

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第10张图片

4、范围列表组合分区

(1)建表语句

create table WORKER_202305
(
  id        VARCHAR2(100) not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by range (SAVE_DATE) SUBPARTITION BY LIST (technology) 
(
  partition WORKER20230529 values less than (TO_DATE(' 2023-05-30 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
  (
  	 SUBPARTITION technology_java_29 values('java'),
     SUBPARTITION technology_python_29 values('python'),
     SUBPARTITION technology_c_29 values('c')
  ),
  partition WORKER20230530 values less than (TO_DATE(' 2023-05-31 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
  (
  	 SUBPARTITION technology_java_30 values('java'),
     SUBPARTITION technology_python_30 values('python'),
     SUBPARTITION technology_c_30 values('c')
  )
);

(2)插入8条数据

insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('101','哪吒','java',to_date('2023/5/29 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('102','云韵','java',to_date('2023/5/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('103','美杜莎','java',to_date('2023/5/29 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('104','哪吒','java',to_date('2023/5/29 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('105','云韵1','python',to_date('2023/5/30 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('106','美杜莎1','python',to_date('2023/5/30 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('107','哪吒1','python',to_date('2023/5/30 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202305 (id,name,technology,save_date) values ('108','云韵1','python',to_date('2023/5/30 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));

(3)查询分区数据

select count(1) from worker_202305 PARTITION (WORKER20230529);//4条 ok
select count(1) from worker_202305 PARTITION (WORKER20230530);//4条 ok
select count(1) from worker_202305 SUBPARTITION (TECHNOLOGY_JAVA_29);//4条 ok
select count(1) from worker_202305 SUBPARTITION (TECHNOLOGY_JAVA_30);//0条 ok

(4)添加主分区

ALTER TABLE worker_202305 ADD PARTITION WORKER20230531 values less than (TO_DATE(' 2023-06-1 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
  (
  	 SUBPARTITION technology_java_31 values('java'),
     SUBPARTITION technology_python_31 values('python'),
     SUBPARTITION technology_c_31 values('c')
  )

为WORKER20230529添加子分区technology_go_29:

ALTER TABLE worker_202305 
MODIFY PARTITION WORKER20230529 
ADD SUBPARTITION technology_go_29 values('go'); 

(5)删除子分区

ALTER TABLE worker_202305 
DROP SUBPARTITION technology_go_29;

5、范围哈希组合分区

(1)建表语句

create table WORKER_202306
(
  id        VARCHAR2(100) not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by range (SAVE_DATE) SUBPARTITION BY HASH (id) 
(
  partition WORKER20230628 values less than (TO_DATE(' 2023-06-29 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
  (
   SUBPARTITION worker_id_1,
     SUBPARTITION worker_id_2,
     SUBPARTITION worker_id_3,
   SUBPARTITION worker_id_4
  ),
  partition WORKER20230629 values less than (TO_DATE(' 2023-06-30 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
  (
  SUBPARTITION worker_id_5,
     SUBPARTITION worker_id_6,
     SUBPARTITION worker_id_7,
   SUBPARTITION worker_id_8
  )
);

(2)插入10条数据

insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('101','哪吒','java',to_date('2023/6/28 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('102','云韵','java',to_date('2023/6/28 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('103','美杜莎','java',to_date('2023/6/28 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('104','哪吒','java',to_date('2023/6/28 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('105','云韵1','python',to_date('2023/6/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('106','美杜莎1','python',to_date('2023/6/29 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('107','哪吒1','python',to_date('2023/6/29 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('108','云韵1','python',to_date('2023/6/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('109','云韵1','python',to_date('2023/6/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202306 (id,name,technology,save_date) values ('110','云韵1','python',to_date('2023/6/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));

(3)查询分区数据

select count(1) from worker_202306 PARTITION (WORKER20230628);
select count(1) from worker_202306 PARTITION (WORKER20230629);
select count(1) from worker_202306 SUBPARTITION (worker_id_1);
select count(1) from worker_202306 SUBPARTITION (worker_id_2);
select count(1) from worker_202306 SUBPARTITION (worker_id_5);
select count(1) from worker_202306 SUBPARTITION (worker_id_6);

由于hash分区的缘故,数据分布不均匀。

6、列表哈希组合分区

(1)建表语句

create table WORKER_202307
(
  id        VARCHAR2(100) not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by list (technology) SUBPARTITION BY HASH (id) 
(
  partition technology_java values ('java')
  (
   SUBPARTITION worker_id_1,
     SUBPARTITION worker_id_2,
     SUBPARTITION worker_id_3,
   SUBPARTITION worker_id_4
    ),
  partition technology_python values ('python')
  (
   SUBPARTITION worker_id_5,
     SUBPARTITION worker_id_6,
     SUBPARTITION worker_id_7,
   SUBPARTITION worker_id_8
    )
);

(2)插入10条数据

insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('101','哪吒','java',to_date('2023/7/28 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('102','云韵','java',to_date('2023/7/28 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('103','美杜莎','java',to_date('2023/7/28 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('104','哪吒','java',to_date('2023/7/28 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('105','云韵1','python',to_date('2023/7/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('106','美杜莎1','python',to_date('2023/7/29 00:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('107','哪吒1','python',to_date('2023/7/29 22:45:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('108','云韵1','python',to_date('2023/7/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('109','云韵1','python',to_date('2023/7/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));
insert into worker_202307 (id,name,technology,save_date) values ('110','云韵1','python',to_date('2023/7/29 22:46:19','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'));

(3)查询分区数据

select count(1) from worker_202307 PARTITION (technology_java);
select count(1) from worker_202307 PARTITION (technology_python);
select count(1) from worker_202307 SUBPARTITION (worker_id_1);
select count(1) from worker_202307 SUBPARTITION (worker_id_2);
select count(1) from worker_202307 SUBPARTITION (worker_id_5);
select count(1) from worker_202307 SUBPARTITION (worker_id_6);

五、对已有表进行分区

1、先创建一张表,再插入200条数据。

create table WORKER_202308
(
  id        number not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第11张图片

2、创建一张新表,建一个范围分区

create table WORKER_202308_tab
(
  id        number not null,
  name      VARCHAR2(200),
  technology      VARCHAR2(100),
  save_date DATE
)
partition by range (id)
(
  partition WORKER1 values less than (201)
);

3、把原表数据插入到新表

select * from WORKER_202308;
select * from WORKER_202308_tab;

ALTER TABLE WORKER_202308_tab
  EXCHANGE PARTITION WORKER1
  WITH TABLE WORKER_202308
  WITHOUT VALIDATION;

成功转移。

4、删除原表、新表改名

DROP TABLE WORKER_202308;
RENAME WORKER_202308_tab TO WORKER_202308;

5、将一个分区拆分成多个分区,分区界限元素必须是一个:字符串,日期时间或间隔文字。

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第12张图片

AT括号内不能是字段名称,改为数字即可。

ALTER TABLE WORKER_202308 
SPLIT PARTITION WORKER1 AT (180) 
INTO (PARTITION WORKER2,PARTITION WORKER3);

注意:不能修改分区列的数据类型

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第13张图片

通过sql查询验证分区是否成功。

SELECT * FROM USER_TAB_PARTITIONS 
WHERE TABLE_NAME='WORKER_202309';

通过sql查询分区数据:

select count(1) from WORKER_202309 
PARTITION (WORKER1);//分区不存在 ok

select count(1) from WORKER_202309 
PARTITION (WORKER2);//179条数据 ok

select count(1) from WORKER_202309 
PARTITION (WORKER3);//21条数据 ok

6、截断分区

截断分区是指删除某个分区中的数据,并不会删除分区,也不会删除其它分区中的数据。

ALTER TABLE WORKER_202309 
TRUNCATE PARTITION WORKER3;

7、合并分区

ALTER TABLE WORKER_202309 
MERGE PARTITIONS WORKER2,WORKER3 
INTO PARTITION WORKER3 ;

千万级数据,如何做性能优化?分库分表、Oracle分区表?_第14张图片

六、小结

使用Oracle这么久,第一次系统的了解Oracle的存储结构,Oracle -> 表空间 -> 段 -> 区 -> 逻辑数据块

了解了Oracle分区表技术适用于哪些场景、何时分区、分区表的分类,并通过SQL实例进行了实战演练。


在这里插入图片描述

Java学习路线总结,搬砖工逆袭Java架构师

10万字208道Java经典面试题总结(附答案)

Java基础教程系列

Java高并发编程系列

数据库进阶实战系列

既然有MySQL了,为什么还要有MongoDB?

一次线上事故,我顿悟了MongoDB的精髓

你可能感兴趣的:(数据库进阶实战,oracle,数据库,大数据)