1、创建一张普通表(源表:li.p_table) create table li.p_table(id_n number,date_n date); 2、向源表插入数据 insert into li.p_table values (1,to_date(2013-01-02 01:01:01,yyyy-mm-dd hh24:mi:ss)); insert into li.p_table values (2,to_date(2013-0
1、创建一张普通表(源表:li.p_table)
create table li.p_table(id_n number,date_n date); |
2、向源表插入数据
insert into li.p_table values (1,to_date('2013-01-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (2,to_date('2013-02-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (3,to_date('2013-03-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (4,to_date('2013-04-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (5,to_date('2013-05-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (6,to_date('2013-06-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (7,to_date('2013-07-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (8,to_date('2013-08-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (9,to_date('2013-09-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (10,to_date('2013-10-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (11,to_date('2013-11-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (12,to_date('2013-12-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (13,to_date('2014-01-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); insert into li.p_table values (14,to_date('2014-02-02 01:01:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')); commit; |
3、创建一张临时分区表
创建的临时分区表的表结构必须与源表保持一致
create table li.p_partion_table(id_n number,date_n date) PARTITION BY RANGE (date_n) (PARTITION P_201301 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-02-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201302 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-03-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201303 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-04-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201304 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-05-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201305 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-06-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201306 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-07-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201307 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-08-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201308 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-09-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201309 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-10-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201310 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-11-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201311 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-12-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201312 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2014-01-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION P_201401 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2014-02-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')), PARTITION MAXVALUE VALUES LESS THAN (MAXVALUE)); |
4、检测源表(li.p_table)是否可以在线重定义(以ROWID方式)
EXEC DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE(UNAME=>'LI',TNAME=>'p_table',OPTIONS_FLAG=>DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_ROWID); |
如果由于某种原因不能在线重定义,则会报出相应错误提示。
(1)对于无主键的表,在使用DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE检测表是否可以在线重定义时,指定以ROWID方式确定数据的唯一行性
(2)对于有主键的表,在使用DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE检测表是否可以在线重定义时,指定以cons_use_pk方式确定数据的唯一行性
5、将源表的数据交换到临时表
EXEC DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE(UNAME=>'LI',ORIG_TABLE=>'p_table',INT_TABLE=>'p_partion_table',OPTIONS_FLAG=>DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_ROWID); |
6、将源表转换成分区表
EXEC DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE(UNAME=>'LI',ORIG_TABLE=>'p_table',INT_TABLE=>'p_partion_table'); |
7、查看源表(li.p_table)的分区状态
select table_owner,table_name,partition_name from dba_tab_partitions where table_name='P_TABLE' and table_owner='LI' 结果如下: LI P_TABLE MAXVALUE LI P_TABLE P_201301 LI P_TABLE P_201302 LI P_TABLE P_201303 LI P_TABLE P_201304 LI P_TABLE P_201305 LI P_TABLE P_201306 LI P_TABLE P_201307 LI P_TABLE P_201308 LI P_TABLE P_201309 LI P_TABLE P_201310 LI P_TABLE P_201311 LI P_TABLE P_201312 LI P_TABLE P_201401 |
以上说明,到此步为止,源表li.p_table已经从非分区表转换成了按月分区的时间范围分区表
8、查看源表(li.p_table)各个分区的数据分布情况
select * from li.p_table partition (P_201301); 结果: 1 2013/1/2 1:01:01 select * from li.p_table partition (P_201303); 结果: 3 2013/3/3 1:01:01 |
说明,已经重定义成了分区表,而且数据还全部按照分区范围进行了分区存放
9、查看临时表(li.p_partion_table)的分区状态
select table_owner,table_name,partition_name from dba_tab_partitions where table_name='P_PARTION_TABLE' and table_owner='LI' 结果:空 select owner,table_name,partitioned from dba_tables where table_name='P_PARTION_TABLE' and owner='LI'; 结果: LI P_PARTION_TABLE NO |
原本创建的临时分区表名,这时已经是一张非分区表了。
另有一点需要注意:SYS用户下的表,是不允许重定义的。
本文为“踩点”原作,转发请说明出处!

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts

mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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