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'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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