使用分区的优点:
1、增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用;
2、维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可;
3、均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能;
4、改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度。
Oracle提供对表或索引的分区方法有三种:
1、范围分区
2、Hash分区(散列分区)
3、复合分区
下面将以实例的方式分别对这三种分区方法来说明分区表的使用。为了测试方便,我们先建三个表空间。
create tablespace dinya_space01
datafile '/test/demo/oracle/demodata/dinya01.dnf' size 50M
create tablespace dinya_space02
datafile '/test/demo/oracle/demodata/dinya02.dnf' size 50M
create tablespace dinya_space03
datafile '/test/demo/oracle/demodata/dinya03.dnf' size 50M
1分区表的创建:
1.1范围分区
范围分区就是对数据表中的某个值的范围进行分区,根据某个值的范围,决定将该数据存储在哪个分区上。如根据序号分区,根据业务记录的创建日期进行分区等。
需求描述:有一个物料交易表,表名:material_transactions。该表将来可能有千万级的数据记录数。要求在建该表的时候使用分区表。这时候我们可以使用序号分区三个区,每个区中预计存储三千万的数据,也可以使用日期分区,如每五年的数据存储在一个分区上。
根据交易记录的序号分区建表:
SQL> create table dinya_test
2 (
3 transaction_id number primary key,
4 item_id number(8) not null,
5 item_description varchar2(300),
6 transaction_date date not null
7 )
8 partition by range (transaction_id)
9 (
10 partition part_01 values less than(30000000) tablespace dinya_space01,
11 partition part_02 values less than(60000000) tablespace dinya_space02,
12 partition part_03 values less than(maxvalue) tablespace dinya_space03
13 );
Table created.
SQL>
建表成功,根据交易的序号,交易ID在三千万以下的记录将存储在第一个表空间dinya_space01中,分区名为:par_01,在三千万到六千万之间的记录存储在第二个表空间:dinya_space02中,分区名为:par_02,而交易ID在六千万以上的记录存储在第三个表空间dinya_space03中,分区名为par_03.
根据交易日期分区建表:
SQL> create table dinya_test
2 (
3 transaction_id number primary key,
4 item_id number(8) not null,
5 item_description varchar2(300),
6 transaction_date date not null
7 )
8 partition by range (transaction_date)
9 (
10 partition part_01 values less than(to_date('2006-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace dinya_space01,
11 partition part_02 values less than(to_date('2010-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace dinya_space02,
12 partition part_03 values less than(maxvalue) tablespace dinya_space03
13 );
Table created.
SQL>
这样我们就分别建了以交易序号和交易日期来分区的分区表。每次插入数据的时候,系统将根据指定的字段的值来自动将记录存储到制定的分区(表空间)中。
当然,我们还可以根据需求,使用两个字段的范围分布来分区,如partition by range ( transaction_id ,transaction_date),分区条件中的值也做相应的改变,请读者自行测试。
1.2Hash分区(散列分区)
散列分区为通过指定分区编号来均匀分布数据的一种分区类型,因为通过在I/O设备上进行散列分区,使得这些分区大小一致。如将物料交易表的数据根据交易ID散列地存放在指定的三个表空间中:
SQL> create table dinya_test
2 (
3 transaction_id number primary key,
4 item_id number(8) not null,
5 item_description varchar2(300),
6 transaction_date date
7 )
8 partition by hash(transaction_id)
9 (
10 partition part_01 tablespace dinya_space01,
11 partition part_02 tablespace dinya_space02,
12 partition part_03 tablespace dinya_space03
13 );
Table created.
SQL>
建表成功,此时插入数据,系统将按transaction_id将记录散列地插入三个分区中,这里也就是三个不同的表空间中。
1.3 复合分区
有时候我们需要根据范围分区后,每个分区内的数据再散列地分布在几个表空间中,这样我们就要使用复合分区。复合分区是先使用范围分区,然后在每个分区内再使用散列分区的一种分区方法,如将物料交易的记录按时间分区,然后每个分区中的数据分三个子分区,将数据散列地存储在三个指定的表空间中:
SQL> create table dinya_test
2 (
3 transaction_id number primary key,
4 item_id number(8) not null,
5 item_description varchar2(300),
6 transaction_date date
7 )
8 partition by range(transaction_date)subpartition by hash(transaction_id)
9 subpartitions 3 store in (dinya_space01,dinya_space02,dinya_space03)
10 (
11 partition part_01 values less than(to_date('2006-01-01','yyyy-mm-dd')),
12 partition part_02 values less than(to_date('2010-01-01','yyyy-mm-dd')),
13 partition part_03 values less than(maxvalue)
14 );
Table created.
SQL>
该例中,先是根据交易日期进行范围分区,然后根据交易的ID将记录散列地存储在三个表空间中。
2分区表操作
以上了解了三种分区表的建表方法,下面将使用实际的数据并针对按日期的范围分区来测试分区表的数据记录的操作。
2.1插入记录:
SQL> insert into dinya_test values(1,12,'BOOKS',sysdate);
1 row created.
SQL> insert into dinya_test values(2,12, 'BOOKS',sysdate+30);
1 row created.
SQL> insert into dinya_test values(3,12, 'BOOKS',to_date('2006-05-30','yyyy-mm-dd'));
1 row created.
SQL> insert into dinya_test values(4,12, 'BOOKS',to_date('2007-06-23','yyyy-mm-dd'));
1 row created.SQL> insert into dinya_test values(5,12, 'BOOKS',to_date('2011-02-26','yyyy-mm-dd'));
1 row created.
SQL> insert into dinya_test values(6,12, 'BOOKS',to_date('2011-04-30','yyyy-mm-dd'));
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL>
按上面的建表结果,2006年前的数据将存储在第一个分区part_01上,而2006年到2010年的交易数据将存储在第二个分区part_02上,2010年以后的记录存储在第三个分区part_03上。
2.2查询分区表记录:
SQL> select * from dinya_test partition(part_01);
TRANSACTION_IDITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE
--------------------------------------------------------------------------------
112 BOOKS 2005-1-14 14:19:
212 BOOKS 2005-2-13 14:19:
SQL>
SQL> select * from dinya_test partition(part_02);
TRANSACTION_IDITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE
--------------------------------------------------------------------------------
3 12 BOOKS 2006-5-30
4 12 BOOKS 2007-6-23
SQL>
SQL> select * from dinya_test partition(part_03);
TRANSACTION_IDITEM_IDITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE
--------------------------------------------------------------------------------
5 12BOOKS 2011-2-26
6 12BOOKS 2011-4-30
SQL>
从查询的结果可以看出,插入的数据已经根据交易时间范围存储在不同的分区中。这里是指定了分区的查询,当然也可以不指定分区,直接执行select * from dinya_test查询全部记录。在也检索的数据量很大的时候,指定分区会大大提高检索速度。
2.3更新分区表的记录:
SQL> update dinya_test partition(part_01) t set t.item_description='DESK' where t.transaction_id=1;
1 row updated.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL>
这里将第一个分区中的交易ID=1的记录中的item_description字段更新为“DESK”,可以看到已经成功更新了一条记录。但是当更新的时候指定了分区,而根据查询的记录不在该分区中时,将不会更新数据,请看下面的例子:
SQL> update dinya_test partition(part_01) t set t.item_description='DESK' where t.transaction_id=6;
0 rows updated.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL>
指定了在第一个分区中更新记录,但是条件中限制交易ID为6,而查询全表,交易ID为6的记录在第三个分区中,这样该条语句将不会更新记录。
2.4删除分区表记录:
SQL> delete from dinya_test partition(part_02) t where t.transaction_id=4;
1 row deleted.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL>
上面例子删除了第二个分区part_02中的交易记录ID为4的一条记录,和更新数据相同,如果指定了分区,而条件中的数据又不在该分区中时,将不会删除任何数据。
3分区表索引的使用:
分区表和一般表一样可以建立索引,分区表可以创建局部索引和全局索引。当分区中出现许多事务并且要保证所有分区中的数据记录的唯一性时采用全局索引。
3.1局部索引分区的建立:
SQL> create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id)
2 local
3 (

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。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、
