Oracle 数据表分区的策略
正在看的ORACLE教程是:Oracle 数据表分区的策略。本文描述通过统计分析出医院信息系统需分区的表,对需分区的表选择分区键,即找出包括在你的分区键中的列(表的属性),对大型数据的管理比较有意义, 本文的工作在Oracle8.1.6下实现。Oracle虽然是一个大型的DBMS,但如果不对记录比较多的表进行处理,仍然发挥不了Oracle管理大型数据的强大功能,因此对某些表进行分区,具有如下优点:
分区表中每个分区可以在逻辑上认为是一个独立的对象;
可以在一个表中的一个或多个分区上进行如删除、移动、析分等维护操作,而不会影响其它分区,具有分区独立性;
如果选择合适的分区策略,会大大的加快数据的查询速度。
一 找出需分区的表
本节描述通过统计分析出医院His系统需分区的表,对需分区的表找出包括在你的分区键中的列(表的属性),即选择分区键。
1、基于访问频度找出需分区的表
Oracle8i允许访问数据库中的审核信息,借助于收集的审核信息,设计者能够确定哪些表的数据是真正最频繁访问的,即找出那些表,需要进行分区。
打开审核:在作为SYS或SYSSTEM登录到数据库后,动行如下脚本,打开对象的审核功能。
这些代码的运行将产生“audon.sql”的输出文件,它包含下面清单中所示格式的语句
使用命令@audon.sql激活上述代码以打开审核功能收集收集审核信息,建立一个表以保存概要信息:
将审核信息从dba_audit_object表中取出并装入概要表中:
关闭审核:
这些代码的运行将产生“audoff.sql”的输出文件。
使用命令@ audoff.sql激活上述代码以关闭上述对象的审核功能。
清除审核信息:
分析审核信息
以上是HIS系统临床医嘱部分24小时内对表的访问情况,从上面的查询得表1-1。
表1-1
group_order_master( 医嘱套攴主记录) 、group_order_item(医嘱套攴明细), 表的行数比较少,不适合分区;drug_stock(药品库存)虽然存取频率比较高,但表的行数比较少,因此也不适合分区。我们选择表的行数比较多、存取频率比较高的表作分区处理,如 doctor_orders、orders、orders_costs,考虑到doctor_orders是医生工作站上医生开的医嘱,orders是由doctor_orders生成、护士工作站上执行的医嘱,两个表结构类似,而医嘱与药品、卫生材料、计费联系比较密切的是Orders,因此重点介绍对表orders的处理。
2、基于列值选择分区键
使用Sql*plus下用命令Analyze收集末分区表的统计信息,按照Oracle推荐的取样20%进行分析,并将统计结果保存在数据字典中。
对DBA_TAB_COLUMNS数据字典视图进行查询
产生表1-2
表1-2
从表1-2中,我们可以看到欲分区表的各个候选分区键的分布频谱,ORDER_CODE(医嘱代码)键值没有出现一种均匀分布,用它作分区键,明显不合适;
ORDER_CLASS(医嘱类别代码)、ORDERING_DEPT(开医嘱科室代码),键值出现均匀分布,如用它的各个键值作基于范围的分区,每个分区具有的记录数比较均匀,但这种方法对于每天增加上万条记录的表来看,显然不是最优的。如果选用START_DATE_TIME(医嘱开始时间)建立范围分区,每月的数据建立一个分区,在每个分区内基于ORDERING_DEPT建立散列子分区,每月的数据形成一个组合分区,会使每个分区的记录数分布均匀、查询速度提高、易于备份和删除。因为大多数的统计和查询是在一个月的范围内,而且从实际的查询效果看,跨月和跨年数据的统计和查询速度,也比未分区的时候大大缩短,效果非常明显。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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