使用DBMS_REDEFINITION在线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DBMS_REDEFINITION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
有关分区表的描述请参考:Oracle 分区表
--------------------------------------------------------------------------------
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
--------------------------------------------------------------------------------
1、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 .. 1000000 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);
--表上的索引相关信息
SQL> @idx_info
TABLE_NAME INDEX_NAME CL_NAM STATUS PAR
------------------------- ------------------------------ -------------------- -------- ---
LOOKUP LOOKUP_PK ID VALID NO
BIG_TABLE BIG_TABLE_PK ID VALID NO
BIG_TABLE BITA_CREATED_DATE_I CREATED_DATE VALID NO
BIG_TABLE BITA_LOOK_FK_I LOOKUP_ID VALID NO

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

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.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
