数据库碎片是影响数据库性能的一个大因素,应及时发现并整理碎片。
一、碎片是如何产生的
当创建一个数据库实例时,会分成称为表空间(tablespace)的多个逻辑段(segment),如系统(system)表空间,临时(temporary)表空间等。一个表空间可以包含多个数据范围(extent)和一个或多个自由范围块,即自由空间(free space)。
表空间、段、范围、自由空间的逻辑关系如下:
当表空间中生成一个段时,将从表空间有效自由空间中为这个段的初始范围分配空间。在这些初始范围充满数据时,段会请求增加另一个范围。这样的扩展过程会一直继续下去,直到达到最大的范围值,或者在表空间中已经没有自由空间用于下一个范围。
最理想的状态就是一个段的数据可被存在单一的一个范围中。这样,所有的数据存储时靠近段内其它数据,并且寻找数据可少用一些指针。但是一个段包含多个范围的情况是大量存在的,没有任何措施可以保证这些范围是相邻存储的。 当要满足一个空间要求时,数据库不再合并相邻的自由范围(除非别无选择), 而是寻找表空间中最大的自由范围来使用。这样将逐渐形成越来越多的离散的、分隔的、较小的自由空间,即碎片。
二、 碎片对系统的影响
2.1 导致系统性能减弱
如上所述,当要满足一个空间要求时,数据库将首先查找当前最大的自由范围,而"最大"自由范围逐渐变小,要找到一个足够大的自由范围已变得越来越困难,从而导致表空间中的速度障碍,使数据库的空间分配愈发远离理想状态;
2.2 浪费大量的表空间
部分extent无法得以自动合并,浪费了大量的表空间。
三、 自由范围的碎片计算
由于自由空间碎片是由几部分组成,如范围数量、最大范围尺寸等,我们可用FSFI(free space fragmentation index:自由空间碎片索引)值来直观体现:
FSFI=100*sqrt(max(extent)/sum(extents))*1/sqrt(sqrt(count(extents)))
可以看出,FSFI的最大可能值为100(一个理想的单文件表空间)。随着范围的增加,FSFI值缓慢下降,而随着最大范围尺寸的减少,FSFI值会迅速下降。
可以使用如下SQL可以用来计算FSFI值:
/* Formatted on 2011/01/27 14:12:43 (QP5 v5.115.810.9015) */
SELECT tablespace_name,
SQRT (MAX (blocks) / SUM (blocks))
* (100 / SQRT (SQRT (COUNT (blocks))))
FSFI
FROM dba_free_space
GROUP BY tablespace_name
ORDER BY 1;
比如,在某数据库运行上面SQL,得到以下FSFI值:
TABLESPACE_NAME FSFI
------------------------------ ----------
QS_OA 54.3794714
RBS 59.4603558
SYSAUX 84.0138802
SYSTEM 70.5946502
UNDOTBS1 20.0110492
USERS 100
XEZF 6.52482383 --碎片较多
XEZF_INDEX 32.1055286
8 rows selected.
四、碎片整理
4.1 盘区(extent)的碎片整理
使用命令: alter tablespace temp coalesce;
/* Formatted on 2011/01/27 14:23:46 (QP5 v5.115.810.9015) */
SELECT 'alter tablespace ' || TABLESPACE_NAME || ' coalesce ;'
FROM DBA_FREE_SPACE_COALESCED
WHERE PERCENT_EXTENTS_COALESCED < 100 OR PERCENT_BLOCKS_COALESCED < 100;
4.2 段(segment)的碎片整理
段由extent组成。在有些情况下,有必要对段的碎片进行整理。要查看段的有关信息,可查看数据字典dba_segments,segment的信息可查看数据字典dba_extents。
段可以有表段,索引段等。 每种段都可以碎片的整理。
(1)表段碎片整理
如果段的碎片过多, 将其数据压缩到一个范围的最简单方法便是用正确的存储参数将这个段重建,然后将旧表中的数据插入到新表,同时删除旧表。这个过程可以用import/export工具来完成。
export命令有一个(压缩)标志,这个标志在读表时会引发export确定该表所分配的物理空间量,它会向输出转储文件写入一个新的初始化存储参数--等于全部所分配空间。若这个表关闭, 则使用import命令重新生成。这样,它的数据会放入一个新的、较大的初始段中。例如:
exp user/password file=exp.dmp compress=y
grants=y indexes=y tables=(table1,table2);
导出成功后,在库中删除这两张表,在导入数据:
imp user/password file=exp.dmp commit=y buffer=64000 tables=(table1,table2);
除了用exp/imp,还可以使用shrink table 或者alter table tbname move 来实现。
一个小脚本:
(1)整理空间碎片;
tmp_val VARCHAR2 (500);
BEGIN
FOR REC IN (SELECT TABLE_NAME FROM USER_TABLES )
LOOP
tmp_val:='ALTER TABLE '||user.TABLE_NAME ||' MOVE';
BEGIN
EXECUTE IMMEDIATE tmp_val;
DBMS_OUTPUT.put_line (tmp_val);
EXCEPTION
WHEN OTHERS
THEN
DBMS_OUTPUT.put_line ('Error: ' || tmp_val || '!');
END;
END LOOP;
(2)索引段碎片整理
把索引重建(碎片整理后,很多索引会变成UNUSABLE状态,必须重建后,让它变成void状态)
FOR REC IN (SELECT INDEX_NAME FROM USER_INDEXES ) --WHERE STATUS='UNUSABLE'
LOOP
tmp_val:='ALTER INDEX '||REC.INDEX_NAME ||' REBUILD';
BEGIN
EXECUTE IMMEDIATE tmp_val;
DBMS_OUTPUT.put_line (tmp_val);
EXCEPTION
WHEN OTHERS
THEN
DBMS_OUTPUT.put_line ('Error: ' || tmp_val || '!');
END;
END LOOP;
END;
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