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索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分为DDL、DML、DQL、DCL等类别,用于创建、修改、删除数据库和表,插入、更新、删除数据,以及执行复杂的查询操作。1.基本用法包括CREATETABLE创建表、INSERTINTO插入数据和SELECT查询数据。2.高级用法涉及JOIN进行表联接、子查询和GROUPBY进行数据聚合。3.常见错误如语法错误、数据类型不匹配和权限问题可以通过语法检查、数据类型转换和权限管理来调试。4.性能优化建议包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和使用事务来保证数据一致性

InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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