Comment interroger le Big Data dans Oracle

Avec l'avènement de l'ère Internet, la quantité de données a augmenté de façon exponentielle. Pour les entreprises, traiter et analyser efficacement ces mégadonnées est devenu une tâche importante. En tant que base de données relationnelle ayant la part de marché la plus élevée, la capacité de la base de données Oracle à prendre en charge les requêtes Big Data est devenue l'une des raisons importantes pour lesquelles de nombreuses entreprises choisissent Oracle.

Alors, comment la base de données Oracle effectue-t-elle des requêtes Big Data ? Cet article présentera en détail trois aspects des fonctions de partitionnement, d'indexation et d'analyse d'Oracle.

1. Partitionnement Oracle

Lorsque la quantité de données atteint des dizaines de millions ou plus, l'utilisation de tables de partition pour stocker les données est un très bon choix. Le partitionnement d'une table consiste à diviser les données d'une table en plusieurs partitions, chaque partition servant d'unité de stockage de données indépendante. La base de données Oracle prend en charge cinq méthodes de partitionnement : par plage, par hachage, par liste, par plage-liste composite et par plage-hash.

Prenons l'exemple de la plage. Supposons qu'il existe une table de commandes qui doit être divisée en plusieurs partitions. La plage est divisée en fonction du champ order_date et les données de la plage sont stockées dans chaque partition. Le code pour créer une table de partition est le suivant :

CREATE TABLE orders
(order_id NUMBER(10) NOT NULL,
 order_date DATE NOT NULL,
 customer_id NUMBER(10) NOT NULL,
 amount NUMBER(10,2),
 CONSTRAINT orders_pk PRIMARY KEY (order_id))
PARTITION BY RANGE (order_date)
(
 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2016', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2017', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2018', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2019', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p5 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

Le code ci-dessus crée 5 partitions basées sur la plage de valeurs du champ order_date, qui peut être ajustée de manière appropriée en fonction de la situation réelle.

2. Index

L'index est une structure de données qui extrait les données de champ clés de la table et établit une structure de données de type dictionnaire qui est utilisée pour accélérer la recherche de données lors de l'interrogation. Oracle prend en charge plusieurs types d'index, tels que l'index B-tree, l'index bitmap, l'index de fonction, etc.

Prenons l'index B-tree comme exemple. Supposons qu'il existe une table de commandes partitionnée en fonction du champ order_date. Sur cette base, vous devez créer un index B-tree pour le champ order_id.

Le code ci-dessus crée un index nomméorders_idx , l'utilisation du paramètre LOCAL signifie créer un index B-tree indépendant pour chaque partition afin de faciliter l'accélération des requêtes.

3. Fonction analytique

La fonction analytique est une fonction spéciale dans la base de données Oracle. Elle peut être utilisée pour intégrer des calculs d'agrégation, des intégrales, des ratios et d'autres résultats d'opération dans les résultats de requête, et effectuer des calculs statistiques plus complexes sur des données récapitulatives groupées. Les fonctions analytiques sont couramment utilisées dans l'analyse du Big Data, l'exploration de données et d'autres domaines.

Prenons l'exemple de la fonction d'analyse SUM. Supposons que vous deviez interroger les ventes de chaque client dont la date de commande est 2018 dans la table des commandes. Le code est le suivant :

CREATE INDEX orders_idx ON orders(order_id)
LOCAL;

Le code ci-dessus utilise la fonction d'analyse SUM pour effectuer un groupe. somme en utilisant customer_id comme champ de regroupement. Et utilisez l'instruction PARTITION BY pour spécifier la partition de la table de partition.

En général, la base de données Oracle offre de bonnes performances et stabilité dans les requêtes Big Data, et prend en charge plusieurs méthodes de partitionnement et d'indexation, ainsi que des fonctions d'analyse riches, qui peuvent répondre aux besoins de traitement et d'analyse Big Data de la plupart des entreprises. Bien entendu, lors d'une utilisation spécifique, des choix et des configurations raisonnables doivent être effectués en fonction des caractéristiques des données et des exigences des tâches afin d'améliorer encore l'efficacité et la précision des requêtes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!