1、创建语句
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create table p(id number)
partition by range(id)
(partition p1 values less than(100) tablespace t1,
partition p2 values less than(200) tablespace t2,
partition p3 values less than(300) tablespace t3);
2、添加分区
alter table p add partition p4 values less than (400) tablespace t4;
3、清除分区数据
alter table p trunc partition p1;
4、删除分区
alter table p drop partition p1;
一.表分区策略
1.识别大表
采用ANALYZE TABLE语句进行分析，然后查询数据字典获得相应的数据量。
2.大表如何分区
可根据月份，季度以及年份等进行分区；
3.分区的表空间规划
要对每个表空间的大小进行估计
二.创建表分区
a.创建范围分区的关键字是'RANGE'
1.范围分区
create table ware_retail_part --创建一个描述商品零售的数据表
(
id integer primary key,--销售编号
retail_date date,--销售日期
ware_name varchar2(50)--商品名称
)
partition by range(retail_date)
(
--2011年第一个季度为part_01分区
partition par_01 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第二个季度为part_02分区
partition par_02 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第三个季度为part_03分区
partition par_03 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第四个季度为part_04分区
partition par_04 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01
);
2.创建散列分区
3.组合分区：
4.interval 分区
三.创建索引分区
索引分区分为本地索引分区和全局索引分区，全局索引不反应基础表的结构，要分区只能进行范围分区。
创建索引分区要参照表分区
四.分区技术简介
优点：
1.减少维护工作量
2.增强数据的可用性
3.均衡I/O,提升性能
4.提高查询速度
5.分区对用户保持透明，用户感觉不到分区的存在。
五,管理表分区
1.添加表分区
ALTER TABLE...ALTER PARATITION
2.合并表分区
3.删除分区
ALTER TABLE...DROP PARTITION
删除分区时，里面的数据也会被删除。
-创建表和分区
create table sales--创建一个销售记录表
(
id number primary key,--记录编号
goodsname varchar2(10),--商品名
saledate date--销售日期
)
partition by range(saledate)--按照日期分区
(
--第一季度数据
partition part_sea1 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,
--第二季度数据
partition part_sea2 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2,
--第三季度数据
partition part_sea3 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,
--第四季度数据
partition part_sea4 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2
);
--创建局部索引
create index index_3_4 on sales(saledate)
local(
partition part_seal tablespace tbsp_1,
partition part_sea2 tablespace tbsp_2,
partition part_sea3 tablespace tbsp_1,
partition part_sea4 tablespace tbsp_2
);
--并入分区
alter table sales merge partitions part_sea3,part_sea4 into partition part_sea4;
--重建局部索引
alter table sales modify partition part_sea4 rebuild unusable local indexes;
六.管理索引分区
删除索引：DROP PARTITION
重建分区：REBUILT PARTITION
更名索引分区：RENAME PARTITION
分割索引分区：SPLIT PARTITION
其实不需要拆分表，分区就可以，还是原来的表名，只是将原来的表分成了若干的分区，这样能起到分表的效果，还不用分成很多的表。
比如你原来的表的名字是A，那么将该表改为A1，然后从新建立一个分区表A，分区的依据是班级，也就是list分区，也就是一般意义上的列表分区表。
然后再将A1的数据插入新A表就可以了。
至于分区表的建立方式，往上很多，可以自行查找。
这样操作查询的语句不需要变，只是在不跨分区查询的情况下，相当于分成了若干张表去查询。比如查询1班的成绩，那么就是在1班的分区内，不会有2班的问题，就相当于你用一个指头就能解决问题，不会动用这个手一样。
如果分表的话，那么假设有12个班，那么就要建立12张表，这样的话，语句就要写12次，冗余太大了。
一 分区表技术概述
二 分区索引技术概述
⑴ 本地前缀分区索引
适用场景：
如果历史数据整理非常频繁、而且不能承受全局分区索引重建的长时间带来的索引不可用
同时、日常交易性能尚能接受、则建议设计为本地非前缀分区索引
注意：本地分区索引不能保证唯一性（除非分区键是约束的一部分）
缺点：
主要体现在数据的高可用性方面
当DROP分区后、全局分区索引则全部INVALID、除非REBULID
但数据量越大、重建索引的时间越长
一般来讲，如果需要将数据按照某个值逻辑聚集，多采用范围分区。如基于时间数据的按“年”、“月”等分区就是很典型的例子。在许多情况下，范围分区都能利用到分区消除特性（ = = = between…and 等筛选条件下）。
如果在表里无法找到一个合适的属性来按这个属性完成范围分区，但你又想享受分区带来的性能与可用性的提升，则可以考虑使用散列分区。（适合使用 = IN 等筛选条件）
如果数据中有一列或有一组离散值，且按这一列进行分区很有意义，则这样的数据就很适合采用列表分区。
如果某些数据逻辑上可以进行范围分区，但是得到的范围分区还是太大，不能有效管理，则可以考虑使用组合分区（范围分区+hash 或范围分区+列表分区）。
create table products_table
(
id number(2),
name varchar2(50),
sale_date date
)
partition by range(sale_date)
interval (numtoyminterval(1,'month'))
(
partition p_month_1 values less than (to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'))
)
如图，取 products_table 中的 sale_date 列作为分区键创建按月自增分区；
所有销售时间在 ‘2016-01-01’之前的记录都会被放入 p_month_1 分区；
销售时间在‘2016-01-01’之后的记录在插入时Oracle会自动创建记录所属月的分区；
比如当有销售时间分别为 2016年1月20日 与 2016年2月20日 的两条记录插入时，Oracle会分别创建一个上限值为 ‘2016-01-31’的分区和一个上限值为‘2016-02-29’的分区来存储这两条记录
在大型的企业应用或企业级的数据库应用中 要处理的数据量通常可以达到几十到几百GB 有的甚至可以到TB级 虽然存储介质和数据处理技术的发展也很快 但是仍然不能满足用户的需求 为了使用户的大量的数据在读写操作和查询中速度更快 Oracle提供了对表和索引进行分区的技术 以改善大型应用系统的性能
使用分区的优点
·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
·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
·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
·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数据库提供对表或索引的分区方法有三种
·范围分区
·Hash分区（散列分区）
·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
以下为引用的内容
create tablespace dinya_space
datafile /test/demo/oracle/demodata/dinya dnf size M
create tablespace dinya_space
datafile /test/demo/oracle/demodata/dinya dnf size M
create tablespace dinya_space
datafile /test/demo/oracle/demodata/dinya dnf size M
分区表的创建
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 以下为引用的内容
SQL create table dinya_test
(
transaction_id number primary key
item_id number( ) not null
item_description varchar ( )
transaction_date date not null
)
partition by range (transaction_id)
(
partition part_ values less than( ) tablespace dinya_space
partition part_ values less than( ) tablespace dinya_space
partition part_ values less than(maxvalue) tablespace dinya_space
);
Table created
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_space 中 分区名为:par_ 在三千万到六千万之间的记录存储在第二个表空间
dinya_space 中 分区名为 par_ 而交易ID在六千万以上的记录存储在第三个表空间dinya_space 中 分区名为par_
根据交易日期分区建表
以下为引用的内容
SQL create table dinya_test
(
transaction_id number primary key
item_id number( ) not null
item_description varchar ( )
transaction_date date not null
)
partition by range (transaction_date)
(
partition part_ values less than(to_date( yyyy mm dd ))
tablespace dinya_space
partition part_ values less than(to_date( yyyy mm dd ))
tablespace dinya_space
partition part_ values less than(maxvalue) tablespace dinya_space
);
Table created
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
Hash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
以下为引用的内容
SQL create table dinya_test
(
transaction_id number primary key
item_id number( ) not null
item_description varchar ( )
transaction_date date
)
partition by hash(transaction_id)
(
partition part_ tablespace dinya_space
partition part_ tablespace dinya_space
partition part_ tablespace dinya_space
);
Table created
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
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
以下为引用的内容
SQL create table dinya_test
(
transaction_id number primary key
item_id number( ) not null
item_description varchar ( )
transaction_date date
)
partition by range(transaction_date)subpartition by hash(transaction_id)
subpartitions store in (dinya_space dinya_space dinya_space )
(
partition part_ values less than(to_date( yyyy mm dd ))
partition part_ values less than(to_date( yyyy mm dd ))
partition part_ values less than(maxvalue)
);
Table created
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
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
插入记录
以下为引用的内容
SQL insert into dinya_test values( BOOKS sysdate);
row created
SQL insert into dinya_test values( BOOKS sysdate+ );
row created
SQL insert into dinya_test values( BOOKS to_date( yyyy mm dd ));
row created
SQL insert into dinya_test values( BOOKS to_date( yyyy mm dd ));
row created
SQL insert into dinya_test values( BOOKS to_date( yyyy mm dd ));
row created
SQL insert into dinya_test values( BOOKS to_date( yyyy mm dd ));
row created
SQL mit;
Commit plete
SQL
按上面的建表结果 年前的数据将存储在第一个分区part_ 上 而 年到 年的交易数据将存储在第二个分区part_ 上 年以后的记录存储在第三个分区part_ 上
查询分区表记录 以下为引用的内容
SQL select * from dinya_test partition(part_ );
TRANSACTION_ID ITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE
BOOKS : :
BOOKS : :
SQL
SQL select * from dinya_test partition(part_ );
TRANSACTION_ID ITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE
BOOKS
BOOKS
SQL
SQL select * from dinya_test partition(part_ );
TRANSACTION_ID ITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE
BOOKS
BOOKS
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
更新分区表的记录
以下为引用的内容
SQL update dinya_test partition(part_ ) t set em_description= DESK where
t transaction_id= ;
row updated
SQL mit;
Commit plete
SQL
这里将第一个分区中的交易ID= 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 以下为引用的内容
SQL update dinya_test partition(part_ ) t set em_description= DESK where
t transaction_id= ;
rows updated
SQL mit;
Commit plete
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 而查询全表 交易ID为 的记录在第三个分区中 这样该条语句将不会更新记录
删除分区表记录
以下为引用的内容
SQL delete from dinya_test partition(part_ ) t where t transaction_id= ;
row deleted
SQL mit;
Commit plete
SQL
上面例子删除了第二个分区part_ 中的交易记录ID为 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
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
局部索引分区的建立
以下为引用的内容
SQL create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id)
local
(
partition idx_ tablespace dinya_space
partition idx_ tablespace dinya_space
partition idx_ tablespace dinya_space
);
Index created
SQL
看查询的执行计划 从下面的执行计划可以看出 系统已经使用了索引
以下为引用的内容
SQL select * from dinya_test partition(part_ ) t where em_id= ;
Execution Plan
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost= Card= Bytes= )
TABLE ACCESS (BY LOCAL INDEX ROWID) OF DINYA_TEST (Cost=
Card= Bytes= )
INDEX (RANGE SCAN) OF DINYA_IDX_T (NON UNIQUE) (Cost=
Card= )
Statistics
recursive calls
db block gets
consistent gets
physical reads
redo size
bytes sent via SQL*Net to client
bytes received via SQL*Net from client
SQL*Net roundtrips to/from client
sorts (memory)
sorts (disk)
rows processed
SQL
全局索引分区的建立
全局索引建立时global 子句允许指定索引的范围值 这个范围值为索引字段的范围值
以下为引用的内容
SQL create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id)
global partition by range(item_id)
(
partition idx_ values less than ( ) tablespace dinya_space
partition idx_ values less than ( ) tablespace dinya_space
partition idx_ values less than (maxvalue) tablespace dinya_space
);
Index created
SQL
本例中对表的item_id字段建立索引分区 当然也可以不指定索引分区名直接对整个表建立索引 如
以下为引用的内容
SQL create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id);
Index created
SQL
同样的 对全局索引根据执行计划可以看出索引已经可以使用
以下为引用的内容
SQL select * from dinya_test t where em_id= ;
Execution Plan
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost= Card= Bytes= )
TABLE ACCESS (BY GLOBAL INDEX ROWID) OF DINYA_TEST (Cost
= Card= Bytes= )
INDEX (RANGE SCAN) OF DINYA_IDX_T (NON UNIQUE) (Cost=
Card= )
Statistics
recursive calls
db block gets
consistent gets
physical reads
redo size
bytes sent via SQL*Net to client
bytes received via SQL*Net from client
SQL*Net roundtrips to/from client
sorts (memory)
sorts (disk)
rows processed
SQL
分区表的维护
了解了分区表的建立 索引的建立 表和索引的使用后 在应用的还要经常对分区进行维护和管理 日常维护和管理的内容包括 增加一个分区 合并一个分区及删除分区等等 下面以范围分区为例说明增加 合并 删除分区的一般操作
增加一个分区:
以下为引用的内容
SQL alter table dinya_test
add partition part_ values less than(to_date( yyyy mm dd ))
tablespace dinya_spa
ce ;
Table altered
SQL
增加一个分区的时候 增加的分区的条件必须大于现有分区的最大值 否则系统将提示ORA partition bound must collate higher than that of the last partition 错误
合并一个分区
以下为引用的内容
SQL alter table dinya_test merge partitions part_ part_ into partition part_ ;
Table altered
SQL
在本例中将原有的表的part_ 分区和part_ 分区进行了合并 合并后的分区为part_ 如果在合并的时候把合并后的分区定为part_ 的时候 系统将提示ORA cannot reuse lower bound partition as resulting partition 错误
删除分区
以下为引用的内容
SQL alter table dinya_test drop partition part_ ;
Table altered
SQL
删除分区表的一个分区后 查询该表的数据时显示 该分区中的数据已全部丢失 所以执行删除分区动作时要慎重 确保先备份数据后再执行 或将分区合并
总结
lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17329
