随着数据库数据量的不断增长,有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作,诸如导出表数据,然
随着数据库数据量的不断增长,有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作,诸如导出表数据,然后创建分区表再导入数据到分区表;使用EXCHANGE PARTITION方式来转换为分区表以及使用DBMS_REDEFINITION来在线重定义分区表。本文描述的是使用EXCHANGE PARTITION方式来实现,下面是具体的操作示例。
有关具体的dbms_redefinition在线重定义表的原理及步骤可参考:基于 dbms_redefinition 在线重定义表
有关使用DBMS_REDEFINITION在线重定义分区表可参考:使用DBMS_REDEFINITION在线切换普通表到分区表
有关分区表的描述请参考:Oracle 分区表
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Linux-6-64下安装Oracle 12C笔记
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
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1、主要步骤
a、为新的分区表准备相应的表空间
b、基于源表元数据创建分区表以及相关索引、约束等
c、使用exchange方式将普通表切换为分区表
d、更正相关索引及约束名等(可省略)
e、使用split根据需要将分区表分割为多个不同的分区
f、收集统计信息
2、准备环境
--创建用户
SQL> create user leshami identified by xxx;
SQL> grant dba to leshami;
--创建演示需要用到的表空间
SQL> create tablespace tbs_tmp datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs_tmp.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> alter user leshami default tablespace tbs_tmp;
SQL> create tablespace tbs1 datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs1.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> create tablespace tbs2 datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs2.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> create tablespace tbs3 datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs3.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> conn leshami/xxx
-- 创建一个lookup表
CREATE TABLE lookup (
id NUMBER(10),
description VARCHAR2(50)
);
--添加主键约束
ALTER TABLE lookup ADD (
CONSTRAINT lookup_pk PRIMARY KEY (id)
);
--插入数据
INSERT INTO lookup (id, description) VALUES (1, 'ONE');
INSERT INTO lookup (id, description) VALUES (2, 'TWO');
INSERT INTO lookup (id, description) VALUES (3, 'THREE');
COMMIT;
--创建一个用于切换到分区的大表
CREATE TABLE big_table (
id NUMBER(10),
created_date DATE,
lookup_id NUMBER(10),
data VARCHAR2(50)
);
--填充数据到大表
DECLARE
l_lookup_id lookup.id%TYPE;
l_create_date DATE;
BEGIN
FOR i IN 1 .. 10000 LOOP
IF MOD(i, 3) = 0 THEN
l_create_date := ADD_MONTHS(SYSDATE, -24);
l_lookup_id := 2;
ELSIF MOD(i, 2) = 0 THEN
l_create_date := ADD_MONTHS(SYSDATE, -12);
l_lookup_id := 1;
ELSE
l_create_date := SYSDATE;
l_lookup_id := 3;
END IF;
INSERT INTO big_table (id, created_date, lookup_id, data)
VALUES (i, l_create_date, l_lookup_id, 'This is some data for ' || i);
END LOOP;
COMMIT;
END;
/
--为大表添加主、外键约束,,索引,以及添加触发器等.
ALTER TABLE big_table ADD (
CONSTRAINT big_table_pk PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX bita_created_date_i ON big_table(created_date);
CREATE INDEX bita_look_fk_i ON big_table(lookup_id);
ALTER TABLE big_table ADD (
CONSTRAINT bita_look_fk
FOREIGN KEY (lookup_id)
REFERENCES lookup(id)
);
CREATE OR REPLACE TRIGGER tr_bf_big_table
BEFORE UPDATE OF created_date
ON big_table
FOR EACH ROW
BEGIN
:new.created_date := TO_CHAR (SYSDATE, 'yyyymmdd hh24:mi:ss');
END tr_bf_big_table;
/
--收集统计信息
EXEC DBMS_STATS.gather_table_stats('LESHAMI', 'LOOKUP', cascade => TRUE);
EXEC DBMS_STATS.gather_table_stats('LESHAMI', 'BIG_TABLE', cascade => TRUE);
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MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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