在oracle 10g世界里面,分区表主要分range,hash,list,range-hash,range-list五种类型,在oracle 11g中,则发展到了3*3的分区组合
在Oracle 10g世界里面,分区表主要分range,hash,list,range-hash,range-list五种类型,在oracle 11g中,则发展到了3*3的分区组合类型,以满足更多的应用场景!但无论在什么情况下,范围分区都是最常见的一种表分区方式,尤其在需要对过期的数据进行整理归档,只保留一定时期内的数据的条件下,几乎都会优先选择使用范围分区的方式!分区表可以说是一项百利而无一害的技术,当数据量达到一定的级别后(通常是超过100G后),就算使用了ASM技术,数据库中一样会产生严重的I/O等待事件!
下面来简要介绍下范围分区,范围分区的主要优点主要如下:
1:分区表可以将表存储在多个表空间内,进而离散I/O;
2:同时各个分区维护各自的本地索引(一般使用local索引,,而不是global索引);
3:select语句可以根据索引进行分区范围扫描,减少查询语句所带来的一致性读;
4:可以对单个分区进行备份或者truncate,归档或者清除过期的数据;
5: 可以方便的对表的分区进行添加,删除,truncate,拆分和合并操作
一:创建一张分区表,分区的条件是以销售日期来界定,同时分区的索引为本地索引,每个分区的对应一个单独的表空间,基于离散I/O和方便管理的双重需要
SQL> create table sale_data
2 (sale_id number(5), salesman_name varchar2(30),sales_date date)
3 partition by range(sales_date)
4 (
5 partition sales_01 values less than (to_date('01/02/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale01,
6 partition sales_02 values less than (to_date('01/03/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale02,
7 partition sales_03 values less than (to_date('01/04/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale03,
8 partition sales_04 values less than (to_date('01/05/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale04,
9 partition sales_05 values less than (to_date('01/06/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale05,
10 partition sales_06 values less than (to_date('01/07/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale06,
11 partition sales_07 values less than (to_date('01/08/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale07,
12 partition sales_08 values less than (to_date('01/09/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale08,
13 partition sales_09 values less than (to_date('01/10/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale09,
14 partition sales_10 values less than (to_date('01/11/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale10,
15 partition sales_11 values less than (to_date('01/12/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale11,
16* partition sales_12 values less than (to_date('31/12/2012','DD/MM/YYYY')) tablespace tbs_sale12)
Table created.
SQL> select owner,partitioning_type,partition_count,status from dba_part_tables where table_name='SALE_DATE';
OWNER PARTITI PARTITION_COUNT STATUS
------------------------------ ------- --------------- --------
SALE RANGE 12 VALID
SQL> create index ind_sale_data_date on sale_data(sale_id) local
2 (
3 partition sales_01 tablespace tbs_sale01,
4 partition sales_02 tablespace tbs_sale02,
5 partition sales_03 tablespace tbs_sale03,
6 partition sales_04 tablespace tbs_sale04,
7 partition sales_05 tablespace tbs_sale05,
8 partition sales_06 tablespace tbs_sale06,
9 partition sales_07 tablespace tbs_sale07,
10 partition sales_08 tablespace tbs_sale08,
11 partition sales_09 tablespace tbs_sale09,
12 partition sales_10 tablespace tbs_sale10,
13 partition sales_11 tablespace tbs_sale11,
14* partition sales_12 tablespace tbs_sale12)
Index created.
SQL> select segment_name,partition_name,tablespace_name from user_segments where segment_name in ('SALE_DATA','IND_SALE_DATA_DATE');
SEGMENT_NAME PARTITION_NAME TABLESPACE_NAME
-------------------- ------------------------------ --------------------
SALE_DATA SALES_01 TBS_SALE01
SALE_DATA SALES_02 TBS_SALE02
SALE_DATA SALES_03 TBS_SALE03
SALE_DATA SALES_04 TBS_SALE04
SALE_DATA SALES_05 TBS_SALE05
SALE_DATA SALES_06 TBS_SALE06
SALE_DATA SALES_07 TBS_SALE07
SALE_DATA SALES_08 TBS_SALE08
SALE_DATA SALES_09 TBS_SALE09
SALE_DATA SALES_10 TBS_SALE10
SALE_DATA SALES_11 TBS_SALE11
SEGMENT_NAME PARTITION_NAME TABLESPACE_NAME
-------------------- ------------------------------ --------------------
SALE_DATA SALES_12 TBS_SALE12
IND_SALE_DATA_DATE SALES_01 TBS_SALE01
IND_SALE_DATA_DATE SALES_02 TBS_SALE02
IND_SALE_DATA_DATE SALES_03 TBS_SALE03
IND_SALE_DATA_DATE SALES_04 TBS_SALE04
IND_SALE_DATA_DATE SALES_05 TBS_SALE05
IND_SALE_DATA_DATE SALES_06 TBS_SALE06
IND_SALE_DATA_DATE SALES_07 TBS_SALE07
IND_SALE_DATA_DATE SALES_08 TBS_SALE08
IND_SALE_DATA_DATE SALES_09 TBS_SALE09
IND_SALE_DATA_DATE SALES_10 TBS_SALE10
SEGMENT_NAME PARTITION_NAME TABLESPACE_NAME
-------------------- ------------------------------ --------------------
IND_SALE_DATA_DATE SALES_11 TBS_SALE11
IND_SALE_DATA_DATE SALES_12 TBS_SALE12

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。

MySQL不是一門編程語言,但其查詢語言SQL具備編程語言的特性:1.SQL支持條件判斷、循環和變量操作;2.通過存儲過程、觸發器和函數,用戶可以在數據庫中執行複雜邏輯操作。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。


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