分区系列篇: 关于oracle分区技术--初了解 http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39158873 关于分区技术的索引: http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39181027 关于分区技术---索引 Index 一、 分区索引分类: 本地前缀分
分区系列篇:
关于oracle分区技术--初了解 http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39158873
关于分区技术的索引: http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39181027
关于分区技术---索引 Index
一、 分区索引分类:
本地前缀分区索引(local prefixedpartitioned index)
全局分区索引(global partitionedindex)
本地非前缀分区索引(localnon-prefixed partitioned index)
1.1 表和索引的组合:
第一种:表和索引都不分区
最简单的方式 就是常见的索引
第二种:表分区了,但索引没分区
这导致了:“我们已经做了分区表了,怎么性能没有提高?”的主要原因之一。
在很多系统中,特别是交易系统里面,是通过索引访问数据库的。如果索引没有分区,索引树的高度没有变,因此访问性能当然没有提高。如果按索引访问表,与表是否分区关系不大。
第三种:表没有分区,但索引分区了
索引只能是全局分区索引。
第四种:表分区了,索引也分区了(重点!!!)
全局分区索引
本地前缀分区索引
二、 具体介绍分区索引
本地分区索引
是指索引的分区方法与对应表的分区方法一样。
2.1本地前缀分区索引(local prefixed partitioned index)
是指分区字段是索引字段的前缀。
一张交易流水表(TXN_CURRENT),并且以交易日期字段(TXN_DATE)按年度进行了范围分区。在TXN_DATE 字段创建索引。
Createindex idx_txn_current_1 on txn_current(txn_date) local;
或者复合分区索引
Createindex idx_txn_current_2 on txn_current(txn_date,area) local;
好处:
a. 由于分区索引和表分区对应,因此查询数据直接到对应的索引分区去查询,索引树的高度肯定低于非分区情况下的那棵大索引树了,也就是说性能更高了。
b. 当某个分区进行删除(DROP)或合并(MERGE)操作之后,oracle自动对所对应的索引分区进行相同的操作,整个本地前缀索引依然有效,不需要重建(rebuild)操作,这样大大保障了表的可用性。
2.2 全局分区索引(global partitioned index)
索引的分区与表分区无关
分区表按年份进行分区,在地区(AREA)字段上建立分区索引,
也就是说:杭州交易数据肯定可分布在各年份,湖州、嘉兴交易数据同样如此。
假如有这样的查询需求:
Select* from TXN_CURRENT where area=’05711001’;
--假设查询杭州西湖区
好处:
a. 此时oracle会很聪明地知道杭州的分区索引树上去检索,索引高度肯定低于非分区情况下的大索引树了,也就是性能更高了。
b. 在分区粒度比较细的情况下,性能甚至高于本地前缀分区索引。
不足:
a. 主要体现在高可用方面。如果该表的03年数据通过分区删除全部删除了。则全局分区索引(包括普通非分区索引)则全部失效(INVALID),这些索引不可用了,除非重建(rebuild)操作。数据量越大,索引量也越大,重建索引时间也越长,无法通过该类索引访问数据的时间也越长。因此,大大降低数据的可访问性。
2.3 本地非前缀分区索引
可能导致性能会下降的情况,本地非前缀分区索引的性能可能还不如不分区。
优点:
a. 提高按索引访问的可用性!我们假设要通过删除分区技术,进行03年数据的清理,如果area字段索引建立成普通索引,或者是全局分区索引,都会面临一个问题:在分区删除(DROP)操作之后,普通索引和全局分区索引都会失效(INVALID),必须重建。而本地非前缀分区索引的好处在于,在分区删除操作后,该本地非前缀分区索引依然有效。
三、 整理思路
理解分区索引藏宝图:

描述藏宝图:找宝藏
(1)如果表分区字段正好是索引字段或者是其前缀。例如:上述TXN_CURRENT 表分区字段是TXN_DATE,则TXN_DATE正好是索引字段(TXN_DATE),或者正好是索引字段(TXN_DATE,AREA)的前缀,则此时应建立local profixedpartitioned index.
(2)否则,如果欲将非分区字段建立为唯一索引,例如:假设在TXN_CURRENT 表的某个字段建立唯一索引,oracle要求必须global prefixed index.
否则报错:
ORA-14039:partitioning columns must form a subset of key columns of a UNIQUE index
(3)流程图再往下,此时要判断“是否性能在可承受范围,而分区的管理性、可用性更重要?”。如果是,就应建立local non-profixed index。也就是上面所描述的:如果历史数据的整理非常频繁,而且不能承受全局分区索引重建的长时间带来的索引不可用,同时日常交易性能尚能接受,则建议设计为本地非前缀分区索引。
(4)流程图再往下,最后判断系统是否为交易系统或者是数据仓库系统。因为通常情况下,数据仓库会有频繁的大批量数据导入(ETL)操作,以及历史数据清理操作,此时分区索引可用性更重要,因此建议设计为Localnon-profixed index 。而在交易系统中,日常查询性能要求更高,历史数据清理操作频度相对较低,因此建议设计为global profixed index。
注:oracle没有global non-profixed index概念。
四、 分区表设计建议 只是建议:更多看实际!!!
(1) 表的大小:当表的大小超过1.5G—2GB时,或对于OLTP系统,表的记录超过1000万条时,都应考虑对表进行分区。
(2) 数据访问特征:基于表的大部分查询应用,只访问表中的少量数据。对于这样的表进行分区,可充分利用分区技术排除无关数据查询的特征。
(3) 数据维护:按时间段删除成批的数据,例如按月删除历史数据。对于这样的表需要考虑进行分区,以满足维护的需求。
(4) 数据备份和恢复:按时间周期进行表空间的备份时,在分区与表空间之间建立起对应关系。
(5) 只读数据:如果一个表中的大部分数据都是只读数据,通过对表进行分区,可将只读数据存储在只读表空间中,对于数据库的备是非常有益的。
(6) 并行数据操作:对于经常执行并行操作(如parallelinsert、parallel update等)的表应考虑进行分区。
(7) 表的可用性:当对表中部分数据的可用性要求很高时,应考虑进行表分区。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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