使用exchange方式切换普通表到分区表
随着数据库数据量的不断增长,有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作,诸如导出表数据,然
随着数据库数据量的不断增长,有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作,诸如导出表数据,然后创建分区表再导入数据到分区表;使用EXCHANGE PARTITION方式来转换为分区表以及使用DBMS_REDEFINITION来在线重定义分区表。本文描述的是使用EXCHANGE PARTITION方式来实现,下面是具体的操作示例。
有关具体的dbms_redefinition在线重定义表的原理及步骤可参考:基于 dbms_redefinition 在线重定义表
有关使用DBMS_REDEFINITION在线重定义分区表可参考:使用DBMS_REDEFINITION在线切换普通表到分区表
有关分区表的描述请参考:Oracle 分区表
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Linux-6-64下安装Oracle 12C笔记
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
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1、主要步骤
a、为新的分区表准备相应的表空间
b、基于源表元数据创建分区表以及相关索引、约束等
c、使用exchange方式将普通表切换为分区表
d、更正相关索引及约束名等(可省略)
e、使用split根据需要将分区表分割为多个不同的分区
f、收集统计信息
2、准备环境
--创建用户
SQL> create user leshami identified by xxx;
SQL> grant dba to leshami;
--创建演示需要用到的表空间
SQL> create tablespace tbs_tmp datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs_tmp.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> alter user leshami default tablespace tbs_tmp;
SQL> create tablespace tbs1 datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs1.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> create tablespace tbs2 datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs2.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> create tablespace tbs3 datafile '/u02/database/SYBO2/oradata/tbs3.dbf' size 10m autoextend on;
SQL> conn leshami/xxx
-- 创建一个lookup表
CREATE TABLE lookup (
id NUMBER(10),
description VARCHAR2(50)
);
--添加主键约束
ALTER TABLE lookup ADD (
CONSTRAINT lookup_pk PRIMARY KEY (id)
);
--插入数据
INSERT INTO lookup (id, description) VALUES (1, 'ONE');
INSERT INTO lookup (id, description) VALUES (2, 'TWO');
INSERT INTO lookup (id, description) VALUES (3, 'THREE');
COMMIT;
--创建一个用于切换到分区的大表
CREATE TABLE big_table (
id NUMBER(10),
created_date DATE,
lookup_id NUMBER(10),
data VARCHAR2(50)
);
--填充数据到大表
DECLARE
l_lookup_id lookup.id%TYPE;
l_create_date DATE;
BEGIN
FOR i IN 1 .. 10000 LOOP
IF MOD(i, 3) = 0 THEN
l_create_date := ADD_MONTHS(SYSDATE, -24);
l_lookup_id := 2;
ELSIF MOD(i, 2) = 0 THEN
l_create_date := ADD_MONTHS(SYSDATE, -12);
l_lookup_id := 1;
ELSE
l_create_date := SYSDATE;
l_lookup_id := 3;
END IF;
INSERT INTO big_table (id, created_date, lookup_id, data)
VALUES (i, l_create_date, l_lookup_id, 'This is some data for ' || i);
END LOOP;
COMMIT;
END;
/
--为大表添加主、外键约束,,索引,以及添加触发器等.
ALTER TABLE big_table ADD (
CONSTRAINT big_table_pk PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX bita_created_date_i ON big_table(created_date);
CREATE INDEX bita_look_fk_i ON big_table(lookup_id);
ALTER TABLE big_table ADD (
CONSTRAINT bita_look_fk
FOREIGN KEY (lookup_id)
REFERENCES lookup(id)
);
CREATE OR REPLACE TRIGGER tr_bf_big_table
BEFORE UPDATE OF created_date
ON big_table
FOR EACH ROW
BEGIN
:new.created_date := TO_CHAR (SYSDATE, 'yyyymmdd hh24:mi:ss');
END tr_bf_big_table;
/
--收集统计信息
EXEC DBMS_STATS.gather_table_stats('LESHAMI', 'LOOKUP', cascade => TRUE);
EXEC DBMS_STATS.gather_table_stats('LESHAMI', 'BIG_TABLE', cascade => TRUE);
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
