Oracle 11g增加列,并带默认值的新特性
在Oracle 11g以前,如果要在一个大表中增加一列,并设置默认值,那将是一个非常悲剧的事情.有些时候不得不选择在线重定义功能来实现
Oracle 11g增加列,并带默认值的新特性
[日期:2014-04-05] 来源:Linux社区 作者:Linux [字体:]
在Oracle 11g以前,如果要在一个大表中增加一列,并设置默认值,那将是一个非常悲剧的事情.有些时候不得不选择在线重定义功能来实现该需求.而在11g中增加新列并设置默认值,只是简单的修改数据字典来实现该功能,大大提供效率
10g加列(默认值)
SQL> select * from v$version;
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 - Prod
PL/SQL Release 10.2.0.1.0 - Production
CORE 10.2.0.1.0 Production
TNS for Linux: Version 10.2.0.1.0 - Production
NLSRTL Version 10.2.0.1.0 - Production
SQL> create table t_xifenfei
2 as select object_id,object_name from dba_objects;
Table created.
SQL> select count(*) from t_xifenfei;
COUNT(*)
----------
49827
SQL> desc t_xifenfei
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
OBJECT_ID NUMBER
OBJECT_NAME VARCHAR2(128)
SQL> set timing on
SQL> alter table t_xifenfei add c_xff varchar2(100) default 'www.xifenfei.com' not null;
Table altered.
Elapsed: 00:00:06.13
--使用了6秒钟
SQL> select rowid,
2 dbms_rowid.rowid_relative_fno(rowid)rel_fno,
3 dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)blockno,
4 dbms_rowid.rowid_row_number(rowid) rowno
5 from t_xifenfei where object_name='OBJ$';
ROWID REL_FNO BLOCKNO ROWNO
------------------ ---------- ---------- ----------
AAAMwJAAEAAAAB8AAr 4 124 43
SQL> alter system dump datafile 4 block 124;
System altered.
Elapsed: 00:00:00.08
11g增加列(默认值)
SQL> select * from v$version;
BANNER
-----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - Production
PL/SQL Release 11.2.0.3.0 - Production
CORE 11.2.0.3.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.3.0 - Production
SQL> create table t_xifenfei
2 as select object_id,object_name from dba_objects;
Table created.
SQL> select count(*) from t_xifenfei;
COUNT(*)
----------
74605
SQL> select rowid,
2 dbms_rowid.rowid_relative_fno(rowid)rel_fno,
3 dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)blockno,
4 dbms_rowid.rowid_row_number(rowid) rowno
5 from t_xifenfei where object_name='OBJ$';
ROWID REL_FNO BLOCKNO ROWNO
------------------ ---------- ---------- ----------
AAASpRAAEAAAACrAAu 4 171 46
SQL> alter system dump datafile 4 block 171;
System altered.
SQL> set timing on
SQL> alter table t_xifenfei add c_xff varchar2(100) default 'www.xifenfei.com' not null;
Table altered.
Elapsed: 00:00:00.19
--只是使用了0.19秒
SQL> select rowid,
2 dbms_rowid.rowid_relative_fno(rowid)rel_fno,
3 dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)blockno,
4 dbms_rowid.rowid_row_number(rowid) rowno
5 from t_xifenfei where object_name='OBJ$';
ROWID REL_FNO BLOCKNO ROWNO
------------------ ---------- ---------- ----------
AAASpRAAEAAAACrAAu 4 171 46
Elapsed: 00:00:00.04
SQL> alter system dump datafile 4 block 171;
System altered.
通过10g和11g的增加相同列和默认值的对比可以发现,11g的速度要比10g快很多很多,下面我们通过上面dump出来相关的数据块来分析原因
dump分析
11g增加列之前dump
tab 0, row 0, @0x1f74
tl: 12 fb: --H-FL-- lb: 0x0 cc: 2
col 0: [ 2] c1 15
col 1: [ 5] 49 43 4f 4c 24
tab 0, row 1, @0x1f66
tl: 14 fb: --H-FL-- lb: 0x0 cc: 2
col 0: [ 2] c1 2f
col 1: [ 7] 49 5f 55 53 45 52 31
tab 0, row 2, @0x1f5b
tl: 11 fb: --H-FL-- lb: 0x0 cc: 2
col 0: [ 2] c1 1d
col 1: [ 4] 43 4f 4e 24
11g增加列之后dump
tab 0, row 0, @0x1f74
tl: 12 fb: --H-FL-- lb: 0x0 cc: 2
col 0: [ 2] c1 15
col 1: [ 5] 49 43 4f 4c 24
tab 0, row 1, @0x1f66
tl: 14 fb: --H-FL-- lb: 0x0 cc: 2
col 0: [ 2] c1 2f
col 1: [ 7] 49 5f 55 53 45 52 31
tab 0, row 2, @0x1f5b
tl: 11 fb: --H-FL-- lb: 0x0 cc: 2
col 0: [ 2] c1 1d
col 1: [ 4] 43 4f 4e 24
tab 0, row 3, @0x1f4f
tl: 12 fb: --H-FL-- lb: 0x0 cc: 2
col 0: [ 2] c1 10
col 1: [ 5] 55 4e 44 4f 24
10g增加列之后dump
因为10g在没有增加列之前的dump和11g未增加列之前类似,所以未dump出来
tab 0, row 0, @0x1f63
tl: 29 fb: --H-FL-- lb: 0x2 cc: 3
col 0: [ 2] c1 15
col 1: [ 5] 49 43 4f 4c 24
col 2: [16] 77 77 77 2e 78 69 66 65 6e 66 65 69 2e 63 6f 6d
tab 0, row 1, @0x1f44
tl: 31 fb: --H-FL-- lb: 0x2 cc: 3
col 0: [ 2] c1 2d
col 1: [ 7] 49 5f 55 53 45 52 31
col 2: [16] 77 77 77 2e 78 69 66 65 6e 66 65 69 2e 63 6f 6d
tab 0, row 2, @0x1f28
tl: 28 fb: --H-FL-- lb: 0x2 cc: 3
col 0: [ 2] c1 1d
col 1: [ 4] 43 4f 4e 24
col 2: [16] 77 77 77 2e 78 69 66 65 6e 66 65 69 2e 63 6f 6d
tab 0, row 3, @0x1f0b
tl: 29 fb: --H-FL-- lb: 0x2 cc: 3
col 0: [ 2] c1 10
col 1: [ 5] 55 4e 44 4f 24
col 2: [16] 77 77 77 2e 78 69 66 65 6e 66 65 69 2e 63 6f 6d

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
