Oracle 数据表分区的策略
正在看的ORACLE教程是:Oracle 数据表分区的策略。本文描述通过统计分析出医院信息系统需分区的表,对需分区的表选择分区键,即找出包括在你的分区键中的列(表的属性),对大型数据的管理比较有意义, 本文的工作在Oracle8.1.6下实现。Oracle虽然是一个大型的DBMS,但如果不对记录比较多的表进行处理,仍然发挥不了Oracle管理大型数据的强大功能,因此对某些表进行分区,具有如下优点:
分区表中每个分区可以在逻辑上认为是一个独立的对象;
可以在一个表中的一个或多个分区上进行如删除、移动、析分等维护操作,而不会影响其它分区,具有分区独立性;
如果选择合适的分区策略,会大大的加快数据的查询速度。
一 找出需分区的表
本节描述通过统计分析出医院His系统需分区的表,对需分区的表找出包括在你的分区键中的列(表的属性),即选择分区键。
1、基于访问频度找出需分区的表
Oracle8i允许访问数据库中的审核信息,借助于收集的审核信息,设计者能够确定哪些表的数据是真正最频繁访问的,即找出那些表,需要进行分区。
打开审核:在作为SYS或SYSSTEM登录到数据库后,动行如下脚本,打开对象的审核功能。
这些代码的运行将产生“audon.sql”的输出文件,它包含下面清单中所示格式的语句
使用命令@audon.sql激活上述代码以打开审核功能收集收集审核信息,建立一个表以保存概要信息:
将审核信息从dba_audit_object表中取出并装入概要表中:
关闭审核:
这些代码的运行将产生“audoff.sql”的输出文件。
使用命令@ audoff.sql激活上述代码以关闭上述对象的审核功能。
清除审核信息:
分析审核信息
以上是HIS系统临床医嘱部分24小时内对表的访问情况,从上面的查询得表1-1。
表1-1
group_order_master( 医嘱套攴主记录) 、group_order_item(医嘱套攴明细), 表的行数比较少,不适合分区;drug_stock(药品库存)虽然存取频率比较高,但表的行数比较少,因此也不适合分区。我们选择表的行数比较多、存取频率比较高的表作分区处理,如 doctor_orders、orders、orders_costs,考虑到doctor_orders是医生工作站上医生开的医嘱,orders是由doctor_orders生成、护士工作站上执行的医嘱,两个表结构类似,而医嘱与药品、卫生材料、计费联系比较密切的是Orders,因此重点介绍对表orders的处理。
2、基于列值选择分区键
使用Sql*plus下用命令Analyze收集末分区表的统计信息,按照Oracle推荐的取样20%进行分析,并将统计结果保存在数据字典中。
对DBA_TAB_COLUMNS数据字典视图进行查询
产生表1-2
表1-2
从表1-2中,我们可以看到欲分区表的各个候选分区键的分布频谱,ORDER_CODE(医嘱代码)键值没有出现一种均匀分布,用它作分区键,明显不合适;
ORDER_CLASS(医嘱类别代码)、ORDERING_DEPT(开医嘱科室代码),键值出现均匀分布,如用它的各个键值作基于范围的分区,每个分区具有的记录数比较均匀,但这种方法对于每天增加上万条记录的表来看,显然不是最优的。如果选用START_DATE_TIME(医嘱开始时间)建立范围分区,每月的数据建立一个分区,在每个分区内基于ORDERING_DEPT建立散列子分区,每月的数据形成一个组合分区,会使每个分区的记录数分布均匀、查询速度提高、易于备份和删除。因为大多数的统计和查询是在一个月的范围内,而且从实际的查询效果看,跨月和跨年数据的统计和查询速度,也比未分区的时候大大缩短,效果非常明显。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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