关于分区技术的索引index
分区系列篇: 关于oracle分区技术--初了解 http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39158873 关于分区技术的索引: http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39181027 关于分区技术---索引 Index 一、 分区索引分类: 本地前缀分
分区系列篇:
关于oracle分区技术--初了解 http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39158873
关于分区技术的索引: http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/39181027
关于分区技术---索引 Index
一、 分区索引分类:
本地前缀分区索引(local prefixedpartitioned index)
全局分区索引(global partitionedindex)
本地非前缀分区索引(localnon-prefixed partitioned index)
1.1 表和索引的组合:
第一种:表和索引都不分区
最简单的方式 就是常见的索引
第二种:表分区了,但索引没分区
这导致了:“我们已经做了分区表了,怎么性能没有提高?”的主要原因之一。
在很多系统中,特别是交易系统里面,是通过索引访问数据库的。如果索引没有分区,索引树的高度没有变,因此访问性能当然没有提高。如果按索引访问表,与表是否分区关系不大。
第三种:表没有分区,但索引分区了
索引只能是全局分区索引。
第四种:表分区了,索引也分区了(重点!!!)
全局分区索引
本地前缀分区索引
二、 具体介绍分区索引
本地分区索引
是指索引的分区方法与对应表的分区方法一样。
2.1本地前缀分区索引(local prefixed partitioned index)
是指分区字段是索引字段的前缀。
一张交易流水表(TXN_CURRENT),并且以交易日期字段(TXN_DATE)按年度进行了范围分区。在TXN_DATE 字段创建索引。
Createindex idx_txn_current_1 on txn_current(txn_date) local;
或者复合分区索引
Createindex idx_txn_current_2 on txn_current(txn_date,area) local;
好处:
a. 由于分区索引和表分区对应,因此查询数据直接到对应的索引分区去查询,索引树的高度肯定低于非分区情况下的那棵大索引树了,也就是说性能更高了。
b. 当某个分区进行删除(DROP)或合并(MERGE)操作之后,oracle自动对所对应的索引分区进行相同的操作,整个本地前缀索引依然有效,不需要重建(rebuild)操作,这样大大保障了表的可用性。
2.2 全局分区索引(global partitioned index)
索引的分区与表分区无关
分区表按年份进行分区,在地区(AREA)字段上建立分区索引,
也就是说:杭州交易数据肯定可分布在各年份,湖州、嘉兴交易数据同样如此。
假如有这样的查询需求:
Select* from TXN_CURRENT where area=’05711001’;
--假设查询杭州西湖区
好处:
a. 此时oracle会很聪明地知道杭州的分区索引树上去检索,索引高度肯定低于非分区情况下的大索引树了,也就是性能更高了。
b. 在分区粒度比较细的情况下,性能甚至高于本地前缀分区索引。
不足:
a. 主要体现在高可用方面。如果该表的03年数据通过分区删除全部删除了。则全局分区索引(包括普通非分区索引)则全部失效(INVALID),这些索引不可用了,除非重建(rebuild)操作。数据量越大,索引量也越大,重建索引时间也越长,无法通过该类索引访问数据的时间也越长。因此,大大降低数据的可访问性。
2.3 本地非前缀分区索引
可能导致性能会下降的情况,本地非前缀分区索引的性能可能还不如不分区。
优点:
a. 提高按索引访问的可用性!我们假设要通过删除分区技术,进行03年数据的清理,如果area字段索引建立成普通索引,或者是全局分区索引,都会面临一个问题:在分区删除(DROP)操作之后,普通索引和全局分区索引都会失效(INVALID),必须重建。而本地非前缀分区索引的好处在于,在分区删除操作后,该本地非前缀分区索引依然有效。
三、 整理思路
理解分区索引藏宝图:

描述藏宝图:找宝藏
(1)如果表分区字段正好是索引字段或者是其前缀。例如:上述TXN_CURRENT 表分区字段是TXN_DATE,则TXN_DATE正好是索引字段(TXN_DATE),或者正好是索引字段(TXN_DATE,AREA)的前缀,则此时应建立local profixedpartitioned index.
(2)否则,如果欲将非分区字段建立为唯一索引,例如:假设在TXN_CURRENT 表的某个字段建立唯一索引,oracle要求必须global prefixed index.
否则报错:
ORA-14039:partitioning columns must form a subset of key columns of a UNIQUE index
(3)流程图再往下,此时要判断“是否性能在可承受范围,而分区的管理性、可用性更重要?”。如果是,就应建立local non-profixed index。也就是上面所描述的:如果历史数据的整理非常频繁,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。
(4)流程图再往下,最后判断系统是否为交易系统或者是数据仓库系统。因为通常情况下,数据仓库会有频繁的大批量数据导入(ETL)操作,以及历史数据清理操作,此时分区索引可用性更重要,因此建议设计为Localnon-profixed index 。而在交易系统中,日常查询性能要求更高,历史数据清理操作频度相对较低,因此建议设计为global profixed index。
注:oracle没有global non-profixed index概念。
四、 分区表设计建议 只是建议:更多看实际!!!
(1) 表的大小:当表的大小超过1.5G—2GB时,或对于OLTP系统,表的记录超过1000万条时,都应考虑对表进行分区。
(2) 数据访问特征:基于表的大部分查询应用,只访问表中的少量数据。对于这样的表进行分区,可充分利用分区技术排除无关数据查询的特征。
(3) 数据维护:按时间段删除成批的数据,例如按月删除历史数据。对于这样的表需要考虑进行分区,以满足维护的需求。
(4) 数据备份和恢复:按时间周期进行表空间的备份时,在分区与表空间之间建立起对应关系。
(5) 只读数据:如果一个表中的大部分数据都是只读数据,通过对表进行分区,可将只读数据存储在只读表空间中,对于数据库的备是非常有益的。
(6) 并行数据操作:对于经常执行并行操作(如parallelinsert、parallel update等)的表应考虑进行分区。
(7) 表的可用性:当对表中部分数据的可用性要求很高时,应考虑进行表分区。

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

index.html代表网页的首页文件,是网站的默认页面。当用户访问一个网站时,通常会首先加载index.html页面。HTML(HypertextMarkupLanguage)是一种用于创建网页的标记语言,index.html也是一种HTML文件。它包含网页的结构和内容,以及用于格式化和布局的标签和元素。下面是一个示例的index.html代码:<

StableDiffusion3的论文终于来了!这个模型于两周前发布,采用了与Sora相同的DiT(DiffusionTransformer)架构,一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比,StableDiffusion3生成的图质量有了显着提升,现在支持多主题提示,并且文字书写效果也得到了改善,不再出现乱码情况。 StabilityAI指出,StableDiffusion3是一个系列模型,其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行,从而显着降低了使用AI

轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色,自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据,预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块,轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富,需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构(CNN&GNN&Transformer)技能等,入门难度很大!很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测,少踩坑,今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法!入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序?A:先看survey,p

这篇论文探讨了在自动驾驶中,从不同视角(如透视图和鸟瞰图)准确检测物体的问题,特别是如何有效地从透视图(PV)到鸟瞰图(BEV)空间转换特征,这一转换是通过视觉转换(VT)模块实施的。现有的方法大致分为两种策略:2D到3D和3D到2D转换。2D到3D的方法通过预测深度概率来提升密集的2D特征,但深度预测的固有不确定性,尤其是在远处区域,可能会引入不准确性。而3D到2D的方法通常使用3D查询来采样2D特征,并通过Transformer学习3D和2D特征之间对应关系的注意力权重,这增加了计算和部署的

小米15系列预计将于10月份正式发布,其全系列代号已在外媒MiCode代码库中曝光。其中,旗舰级小米15Ultra代号为"Xuanyuan"(意为"轩辕"),此名源自中国神话中的黄帝,象征着尊贵。小米15的代号为"Dada",而小米15Pro则以"Haotian"(意为"昊天")为名。小米15SPro内部代号为"dijun",暗指《山海经》创世神帝俊。小米15Ultra系列涵盖

fdisk是一个常用的Linux命令行工具,用于创建、管理和修改磁盘分区。以下是一些常用的fdisk命令:显示磁盘分区信息:fdisk-l该命令将显示系统中所有磁盘的分区信息。选择要操作的磁盘:fdisk/dev/sdX将/dev/sdX替换为要操作的实际磁盘设备名称,如/dev/sda。创建新分区:n这将引导您创建一个新的分区。按照提示输入分区类型、起始扇区、大小等信息。删除分区:d这将引导您选择要删除的分区。按照提示选择要删除的分区编号。修改分区类型:t这将引导您选择要修改类型的分区。按照提

LinuxOpt分区的设置方法及代码示例在Linux系统中,Opt分区通常用于存储可选软件包和应用程序数据。合理设置Opt分区可以有效管理系统资源,避免磁盘空间不足等问题。本文将详细介绍如何设置LinuxOpt分区,并提供具体的代码示例。1.确定分区空间大小首先,我们需要确定Opt分区所需的空间大小。一般建议将Opt分区的大小设置为系统总空间的5%-1

自去年华为Mate60系列开售以来,我个人就一直将Mate60Pro作为主力机使用。在将近一年的时间里,华为Mate60Pro经过多次OTA升级,综合体验有了显着提升,给人一种常用常新的感觉。比如近期,华为Mate60系列就再度迎来了影像功能的重磅升级。首先是新增AI消除功能,可以智能消除路人、杂物并对空白部分进行自动补充;其次是主摄色准、长焦清晰度均有明显升级。考虑到现在是开学季,华为Mate60系列还推出了秋日礼遇活动:购机可享至高800元优惠,入手价低至4999元。常用常新的产品力加上超值
