Oracle之range,hash,list分区现实应用及优缺点汇总
oracle的range,hash,list三大分区可能我们大家在熟悉不过了,但什么每种分区适用于什么场景可能是很多人的疑惑点,那么在选择不同
引言:Oracle的range,hash,list三大分区可能我们大家在熟悉不过了,但什么每种分区适用于什么场景可能是很多人的疑惑点,那么在选择不同的分区时应该注意什么,为什么这么选,有哪些需要我们加以注意的地方,让我们一一来探索一下吧:)
A.创建range分区,一般用于日期化处理,range分区可以很好的管理基于日期来分区的数据
创建一个新用户ls
SYS@LEO> create user ls identified by ls;
SYS@LEO> grant dba to ls;
SYS@LEO> conn ls/ls
创建样本数据表
create table liusheng (orderid number(10),name varchar2(10),ls_date date);
insert into liusheng values (1,'ls1',to_date('1981-01-02','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls2',to_date('1998-01-03','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls3',to_date('1999-01-04','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls4',to_date('2000-01-05','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls5',to_date('2000-01-06','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls6',to_date('2001-01-07','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls7',to_date('2001-01-08','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls8',to_date('2002-01-09','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls9',to_date('2002-01-10','yyyy-mm-dd'));
insert into liusheng values (1,'ls10',to_date('2011-01-11','yyyy-mm-dd'));
创建range分区表
create table liusheng_part
partition by range (ls_date)
(
partition liusheng_part_1999_1 values less than (to_date('1999-01-01','yyyy-mm-dd')) ,
partition liusheng_part_2000_1 values less than (to_date('2000-01-01','yyyy-mm-dd')) ,
partition liusheng_part_2001_1 values less than (to_date('2001-01-01','yyyy-mm-dd')) ,
partition liusheng_part_2002_1 values less than (to_date('2002-01-01','yyyy-mm-dd')) ,
partition liusheng_part_2003_1 values less than (to_date('2003-01-01','yyyy-mm-dd')) ,
partition other values less than (maxvalue)
)
as select * from liusheng;
查看分区
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_1999_1);
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2000_1);
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2001_1);
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2002_1);
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2003_1);
select * from liusheng_part partition (other);
B.创建hash分区,利用hash函数打散某列使数据均匀分布,,一般用于均衡I/O,缺点数据不容易管理,哈希分区不能DROP、SPLIT 以及MERGE分区
我们创建了拥有10个分区的哈希分区表“LIUSHENG_HASH”
LS@LEO> create table liusheng_hash partition by hash(object_id) partitions 10 as select * from dba_objects;
hash分区所占用的区个数,看每个分区占用的个数都差不多,说明数据还是比较均匀分布的
缺点:hash列上数值不能有太多的重复值,否则会导致数据分布不均匀
select partition_name,count(*) from user_extents where segment_name='LIUSHENG_HASH' group by partition_name;
PARTITION_NAME COUNT(*)
------------------------------ ----------
SYS_P27 3
SYS_P26 3
SYS_P22 2
SYS_P28 3
SYS_P29 2
SYS_P21 2
SYS_P23 3
SYS_P25 3
SYS_P30 2
SYS_P24 3
select count(*) from liusheng_hash;
COUNT(*)
----------
9860
C.创建list分区,一般用于数据可枚举,有限个值,可以考虑列表分区,例如国家名字,按州来分区
创建list分区表,我们按国家来分别存放在不同的州,每个州是一个分区
create table liusheng_list
(city_id NUMBER(5),
city_name VARCHAR2(30),
city_state VARCHAR2(20),
city_amount NUMBER(10)
)
partition by list (city_name)
(
partition asia VALUES('china','japan'),
partition europe VALUES ('germany','italy'),
partition africa VALUES('libya','brazil'),
partition other VALUES(DEFAULT) --默认分区
);
插入数据
insert into liusheng_list values(1,'china','asia',100);
insert into liusheng_list values(2,'germany','europe',101);
insert into liusheng_list values(3,'libya','africa',102);
insert into liusheng_list values(4,'liusheng_city','other',103);
查看数据
LS@LEO> select * from liusheng_list;
CITY_ID COUNTRY_NAME STATE CITY_AMOUNT
---------- ------------------------------ -------------------- -----------
1 china asia 100
2 germany europe 101
3 libya africa 102
4 liusheng_city other 103
小结:测试了上面的三大分区后,我相信现在不仅仅有感性的认识而且也加深了理性的认识,分区是个好东西,合理的利用可以提高我们管理收益(但不一定会提高查询收益),使用不当也会给我们添加许多麻烦,三思而后行是做DBA的一个好习惯。
补充:分区之优势
分区技术实质可以把数据分摊到不同的物理位置,增加I/O负载,提高检索效率。
可用性:分区表可以跨越表空间,而普通表则不然,好处就是如果表的一个分区损坏,其他分区不会受到影响我们只需要修复损坏的分区即可

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

L'article discute de l'utilisation de l'instruction ALTER TABLE de MySQL pour modifier les tables, notamment en ajoutant / abandon les colonnes, en renommant des tables / colonnes et en modifiant les types de données de colonne.

L'article discute de la configuration du cryptage SSL / TLS pour MySQL, y compris la génération et la vérification de certificat. Le problème principal est d'utiliser les implications de sécurité des certificats auto-signés. [Compte de caractère: 159]

L'article traite des stratégies pour gérer de grands ensembles de données dans MySQL, y compris le partitionnement, la rupture, l'indexation et l'optimisation des requêtes.

L'article traite des outils de GUI MySQL populaires comme MySQL Workbench et PhpMyAdmin, en comparant leurs fonctionnalités et leur pertinence pour les débutants et les utilisateurs avancés. [159 caractères]

L'article discute de la suppression des tables dans MySQL en utilisant l'instruction TABLE DROP, mettant l'accent sur les précautions et les risques. Il souligne que l'action est irréversible sans sauvegardes, détaillant les méthodes de récupération et les risques potentiels de l'environnement de production.

L'article discute de la création d'index sur les colonnes JSON dans diverses bases de données comme PostgreSQL, MySQL et MongoDB pour améliorer les performances de la requête. Il explique la syntaxe et les avantages de l'indexation des chemins JSON spécifiques et répertorie les systèmes de base de données pris en charge.

L'article discute de l'utilisation de clés étrangères pour représenter les relations dans les bases de données, en se concentrant sur les meilleures pratiques, l'intégrité des données et les pièges communs à éviter.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.
