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说到HWM,我们首先要简要的谈谈ORACLE的逻辑存储管理.我们知道,ORACLE在逻辑存储上分4个粒度:表空间,段,区和块.
(1)块：是粒度最小的存储单位,现在标准的块大小是8K,ORACLE每一次I/O操作也是按块来操作的,也就是说当ORACLE从数据文件读数据时,是读取多少个块,而不是多少行.
(2)区：由一系列相邻的块而组成,这也是ORACLE空间分配的基本单位,举个例子来说,当我们创建一个表PM_USER时,首先ORACLE会分配一区的空间给这个表,随着不断的INSERT数据到PM_USER,原来的这个区容不下插入的数据时,ORACLE是以区为单位进行扩展的,也就是说再分配多少个区给PM_USER,而不是多少个块.
(3)段：是由一系列的区所组成,一般来说,当创建一个对象时(表,索引),就会分配一个段给这个对象.所以从某种意义上来说,段就是某种特定的数据.如CREATE TABLE PM_USER,这个段就是数据段,而CREATE INDEX ON PM_USER(NAME),ORACLE同样会分配一个段给这个索引,但这是一个索引段了.查询段的信息可以通过数据字典: SELECT * FROM USER_SEGMENTS来获得,
(4)表空间：包含段,区及块.表空间的数据物理上储存在其所在的数据文件中.一个数据库至少要有一个表空间.
OK,我们现在回到HWM上来,那么,什么是高水位标记呢?这就跟ORACLE的段空间管理相关了.
(一)ORACLE用HWM来界定一个段中使用的块和未使用的块.
举个例子来说,当我们创建一个表:PT_SCHE_DETAIL时,ORACLE就会为这个对象分配一个段.在这个段中,即使我们未插入任何记录,也至少有一个区被分配,第一个区的第一个块就称为段头(SEGMENT HEADE),段头中就储存了一些信息,基中HWM的信息就存储在此.此时,因为第一个区的第一块用于存储段头的一些信息,虽然没有存储任何实际的记录,但也算是被使用,此时HWM是位于第2个块.当我们不断插入数据到PM_USER后,第1个块已经放不下后面新插入的数据,此时,ORACLE将高水位之上的块用于存储新增数据,同时,HWM本身也向上移.也就是说,当我们不断插入数据时,HWM会往不断上移,这样,在HWM之下的,就表示使用过的块,HWM之上的就表示已分配但从未使用过的块.
(二)HWM在插入数据时,当现有空间不足而进行空间的扩展时会向上移,但删除数据时不会往下移.
这就好比是水库的水位,当涨水时,水位往上移,当水退出后,最高水位的痕迹还是清淅可见.
考虑让我们看一个段，如一张表，其中填满了块，如图 1 所示。在正常操作过程中，删除了一些行，如图 2 所示。现有就有了许多浪费的空间：(I) 在表的上一个末端和现有的块之间，以及(II) 在块内部，其中还有一些没有删除的行。
图" 1：分配给该表的块。用灰色正方形表示行
ORACLE 不会释放空间以供其他对象使用，有一条简单的理由：由于空间是为新插入的行保留的，并且要适应现有行的增长。被占用的最高空间称为最高使用标记 (HWM)，如图 2 所示。
图" 2：行后面的块已经删除了；HWM 仍保持不变
(三)HWM的信息存储在段头当中.
HWM本身的信息是储存在段头.在段空间是手工管理方式时,ORACLE是通过FREELIST(一个单向链表)来管理段内的空间分配.在段空间是自动管理方式时(ASSM),ORACLE是通过BITMAP来管理段内的空间分配.
(四)ORACLE的全表扫描是读取高水位标记(HWM)以下的所有块.
所以问题就产生了(一直不解为何ORACLE会采用这种不合理的方式).当用户发出一个全表扫描时，ORACLE 始终必须从段一直扫描到 HWM，即使它什么也没有发现。该任务延长了全表扫描的时间。
(五)当用直接路径插入行时 — 例如，通过直接加载插入（用 APPEND 提示插入）或通过 SQL*LOADER 直接路径 — 数据块直接置于 HWM 之上。它下面的空间就浪费掉了。
我们来分析这两个问题,后者只是带来空间的浪费,但前者不仅是空间的浪费,而且会带来严重的性能问题.我们来看看下面的例子:
(A)我们先来搭建测试的环境,第一步先创建一个段空间为手工管理的表空间:
CREATE TABLESPACE "RAINNY"
LOGGING
DATAFILE 'D:ORACLE_HOMEORADATARAINNYRAINNY.ORA' SIZE 5M
AUTOEXTEND
ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED EXTENT MANAGEMENT LOCAL
SEGMENT SPACE MANAGEMENT MANUAL;
(B)创建一个表,注意,此表的第二个字段我故意设成是CHAR(100),以让此表在插入1千万条记录后,空间有足够大:
CREATE TABLE TEST_TAB(C1 NUMBER(10),C2 CHAR(100)) TABLESPACE RAINNY;
插入记录DECLARE
I NUMBER(10);BEGIN
FOR I IN 1..10000000 LOOP
INSERT INTO TEST_TAB VALUES(I,'TESTSTRING');
END LOOP;
COMMIT;END ;
(C)我们来查询一下,看在插入一千万条记录后所访问的块数和查询所用时间:
SQL> SET TIMING ON
SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY
SQL> SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB;
ELAPSED: 00:01:03.05
EXECUTION PLAN
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT OPTIMIZER=CHOOSE (COST=15056 CARD=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_TAB' (COST=15056 CARD=10000
000)
STATISTICS
----------------------------------------------------------
0 RECURSIVE CALLS
0 DB BLOCK GETS
156310 CONSISTENT GETS
154239 PHYSICAL READS
0 REDO SIZE
379 BYTES SENT VIA SQL*NET TO CLIENT
503 BYTES RECEIVED VIA SQL*NET FROM CLIENT
2 SQL*NET ROUNDTRIPS TO/FROM CLIENT
0 SORTS (MEMORY)
0 SORTS (DISK)
1 ROWS PROCESSED
SQL>
我们来看上面的执行计划,这句SQL总供耗时是:1分3秒.访问方式是采用全表扫描方式(FTS),逻辑读了156310个BLOCK,物理读了154239个BLOCK.
我们来分析一下这个表:
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME=> 'TEST',
TABNAME=> 'TEST_TAB',
PARTNAME=> NULL);END;
发现这个表目前使用的BLOCK有: 156532,未使用的BLOCK(EMPTY_BLOCKS)为:0,总行数为(NUM_ROWS):1000 0000
(D)接下来我们把此表的记录用DELETE方式删掉,然后再来看看SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB所花的时间:
DELETE FROM TEST_TAB;
COMMIT;
SQL> SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB;
ELAPSED: 00:01:04.03
EXECUTION PLAN
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT OPTIMIZER=CHOOSE (COST=15056 CARD=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_TAB' (COST=15056 CARD=1)
STATISTICS
----------------------------------------------------------
0 RECURSIVE CALLS
0 DB BLOCK GETS
156310 CONSISTENT GETS
155565 PHYSICAL READS
0 REDO SIZE
378 BYTES SENT VIA SQL*NET TO CLIENT
503 BYTES RECEIVED VIA SQL*NET FROM CLIENT
2 SQL*NET ROUNDTRIPS TO/FROM CLIENT
0 SORTS (MEMORY)
0 SORTS (DISK)
1 ROWS PROCESSED
SQL>
大家来看,在DELETE表后,此时表中已没有一条记录,为什么SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB花的时间为1分4秒