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 (

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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