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Oracle分库分表分区学习记录.docx

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简介:
本文档详细记录了学习Oracle数据库分库、分表及分区技术的心得和实践过程,旨在帮助技术人员理解和应用这些优化策略以提高大型数据库系统的性能。 Oracle 分库分表分区是数据库优化技术之一,主要用于解决大型数据库中的性能瓶颈问题。通过将数据进行分区、分库或分表操作可以减轻系统负担,并提高查询效率及系统的稳定性和负载能力。 一、了解 Oracle 表分区的用途 当一张表的数据量不断增大时,会导致查询速度变慢和应用程序性能下降的情况出现。这时可以通过将大表进一步细分为多个小段(即分区),来减少数据库的压力并缩短查询时间。 二、数据库分库分表思路 面对单张表格数据达到1000万行或10GB以上的规模时,由于查询效率降低而需要考虑对这些大数据量进行切分。这种处理方式可以分为垂直切分和水平切分两种方法: - 垂直切分:根据业务需求将关联度较低的不同表放置在不同的数据库中;或者仅在一个库内通过字段拆分成多个小表。 - 水平切分:当单个应用难以进行更细致的垂直切割,或数据量过大导致性能瓶颈时,则需要采用水平分割技术。此方法包括内部表格划分和跨多数据库/表之间的分配。 三、分表与分区的区别 将大表拆分为多个小表的操作称为“分表”,其主要针对的是字段值;而“分区”则是指把一张大的逻辑视图数据分布到不同的物理存储空间中,每个部分对应特定的数据范围。虽然从用户角度看仍然是一个整体的表格结构。 四、对 PART_MGR_DBA 表进行分析 该表包含7个字段信息:TABLE_NAME 代表需要被划分成多个分区的大表名;CREATE_DURATION 和 RETENTION_DURATION 分别表示创建新分区的时间段以及这些分区间保持存在的持续时间;PARTITION_PREFIX 指定了每个新建子区间的名称前缀,而 PARTITION_FORMAT 定义了数据存储格式。此外还有一个关联到具体项目的标识符和描述时间段单位的字段 TERM。 总而言之,Oracle 的数据库优化策略包括对表进行分区、拆分库及分割表格等技术手段来应对大规模数据分析带来的挑战,并且可以显著提升系统的整体性能表现。

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    本文档详细记录了学习Oracle数据库分库、分表及分区技术的心得和实践过程,旨在帮助技术人员理解和应用这些优化策略以提高大型数据库系统的性能。 Oracle 分库分表分区是数据库优化技术之一,主要用于解决大型数据库中的性能瓶颈问题。通过将数据进行分区、分库或分表操作可以减轻系统负担,并提高查询效率及系统的稳定性和负载能力。 一、了解 Oracle 表分区的用途 当一张表的数据量不断增大时,会导致查询速度变慢和应用程序性能下降的情况出现。这时可以通过将大表进一步细分为多个小段(即分区),来减少数据库的压力并缩短查询时间。 二、数据库分库分表思路 面对单张表格数据达到1000万行或10GB以上的规模时,由于查询效率降低而需要考虑对这些大数据量进行切分。这种处理方式可以分为垂直切分和水平切分两种方法: - 垂直切分:根据业务需求将关联度较低的不同表放置在不同的数据库中;或者仅在一个库内通过字段拆分成多个小表。 - 水平切分:当单个应用难以进行更细致的垂直切割,或数据量过大导致性能瓶颈时,则需要采用水平分割技术。此方法包括内部表格划分和跨多数据库/表之间的分配。 三、分表与分区的区别 将大表拆分为多个小表的操作称为“分表”,其主要针对的是字段值;而“分区”则是指把一张大的逻辑视图数据分布到不同的物理存储空间中,每个部分对应特定的数据范围。虽然从用户角度看仍然是一个整体的表格结构。 四、对 PART_MGR_DBA 表进行分析 该表包含7个字段信息:TABLE_NAME 代表需要被划分成多个分区的大表名;CREATE_DURATION 和 RETENTION_DURATION 分别表示创建新分区的时间段以及这些分区间保持存在的持续时间;PARTITION_PREFIX 指定了每个新建子区间的名称前缀,而 PARTITION_FORMAT 定义了数据存储格式。此外还有一个关联到具体项目的标识符和描述时间段单位的字段 TERM。 总而言之,Oracle 的数据库优化策略包括对表进行分区、拆分库及分割表格等技术手段来应对大规模数据分析带来的挑战,并且可以显著提升系统的整体性能表现。
  • 硬盘主引导引导详解(MBR、DPT、DBR、BPB).docx
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    本文档深入解析了硬盘中的关键数据结构,包括主引导记录(MBR)、分区表(DPT)以及分区引导记录(DBR)和BIOS参数块(BPB),帮助读者理解它们的功能与作用。 主引导扇区位于硬盘的0柱面、0磁头、1扇区(也称为主引导记录MBR),大小为512字节。分区表(DPT)位于主引导分区,从偏移01BEH开始到偏移01FDH结束,共64字节。NTFS和FAT32格式的十六进制文件格式可以通过截图查看。
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    本文深入探讨Oracle数据库中的分区表技术,详细介绍其工作原理、不同类型及优化策略,帮助读者掌握高效数据管理和查询性能提升的方法。 ### Oracle 分区表详解 #### 一、Oracle 分区简介 Oracle 的分区技术是一种用于管理和优化超大型表和索引的有效手段。通过将一个大型的表或者索引分割成多个较小且可管理的部分,分区技术能够显著提升数据库的性能、可用性和可维护性。 ##### 分区的作用: 1. **增强可用性**:即使表的一部分出现故障,其他部分的数据依然可以被访问和使用。 2. **简化维护工作**:当需要修复或更新数据时,只需要关注出现问题的特定分区,而不是整个表。 3. **均衡 IO 负载**:通过将不同的分区映射到不同的磁盘上,可以有效地分散读写负载,进而改善整体系统的性能。 4. **提升查询效率**:对于分区对象的查询操作可以限定于特定的分区范围内,从而加快检索速度。 #### 二、Oracle 分区的优缺点 ##### 优点: - **增强可用性**:即使某个分区出现故障,其他分区的数据仍然可用。 - **简化维护**:如果某个分区发生问题,只需对该分区进行修复即可。 - **均衡 IO**:可以通过将不同的分区映射到不同的磁盘上来平衡输入输出操作,提高系统性能。 - **改善查询性能**:查询时可以只搜索关心的分区,减少搜索范围,提高检索速度。 ##### 缺点: - **现有表转换限制**:无法直接将已有的表转换为分区表,但可通过 Oracle 提供的在线重定义表功能实现转换。 #### 三、Oracle 分区方法 ##### 1. 范围分区(Range Partitioning) 范围分区基于某一列的值范围来划分数据。例如,可以根据订单日期或用户 ID 进行分区。 - **语法示例**: ```sql CREATE TABLE sales ( sale_id NUMBER NOT NULL, sale_date DATE NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (sale_date) ( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (TO_DATE(2021-01-01, YYYY-MM-DD)), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (TO_DATE(2022-01-01, YYYY-MM-DD)), PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ); ``` ##### 2. 散列分区(Hash Partitioning) 散列分区是通过计算某列值的哈希码来决定数据存储位置的方法。这种方式适用于需要均匀分布数据的情况。 - **语法示例**: ```sql CREATE TABLE orders ( order_id NUMBER NOT NULL, customer_id NUMBER NOT NULL ) PARTITION BY HASH (customer_id) ( PARTITION h1, PARTITION h2, PARTITION h3 ); ``` ##### 3. 列表分区(List Partitioning) 列表分区允许开发者显式指定哪些值应该存储在哪个分区中。这种方式适用于当需要精确控制行如何映射到分区时。 - **语法示例**: ```sql CREATE TABLE employees ( employee_id NUMBER NOT NULL, department_id NUMBER NOT NULL ) PARTITION BY LIST (department_id) ( PARTITION dept10 VALUES (10), PARTITION dept20 VALUES (20), PARTITION dept30 VALUES (30) ); ``` ##### 4. 复合分区(Composite Partitioning) 复合分区结合了两种或多种分区技术。例如,可以先进行范围分区,然后再在每个分区内使用散列分区或列表分区。 - **范围-散列分区**:先按范围进行分区,然后在每个分区内按散列分区。 ```sql CREATE TABLE transactions ( transaction_id NUMBER NOT NULL, customer_id NUMBER NOT NULL, transaction_date DATE NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (transaction_date) SUBPARTITION BY HASH (customer_id) ( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (TO_DATE(2021-01-01, YYYY-MM-DD)) ( SUBPARTITION s1, SUBPARTITION s2 ), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (TO_DATE(2022-01-01, YYYY-MM-DD)) ( SUBPARTITION s3, SUBPARTITION s4 ), PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ( SUBPARTITION s5, SUBPARTITION s6 ) ); ``` - **范围-列表分区**:先按范围进行分区,然后在每个分区内按列表分区。 ```sql CREATE TABLE transactions ( transaction_id NUMBER NOT NULL, customer_id NUMBER NOT NULL, transaction_date DATE NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (transaction_date) SUBPARTITION BY LIST (customer_id) ( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (TO_DATE(2021-01-01, YYYY-MM-DD)) (
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    本文章详细解析了Oracle数据库中分区表的概念、类型及其创建和管理方法,旨在帮助读者深入了解并有效利用这一优化大型数据集的关键技术。 Oracle分区表是Oracle数据库系统中的一个重要特性,旨在提高数据管理和查询性能。通过将大表细分为多个逻辑独立的小部分(即每个特定的数据范围或键值),可以实现并行处理、简化管理以及优化查询效率。 **概念介绍** 在Oracle中,分区表是指根据某个列的值划分的一个大型数据库表为若干个小块的方式。每一个小块被称为一个“分区”,且每个分区都可以独立进行数据插入、更新和删除操作,从而提高了系统的管理和查询性能。 **类型与策略** 1. **范围分区(Range Partitioning)**:依据某一列连续的数据区间来定义不同的分区。 2. **散列分区(Hash Partitioning)**:利用哈希函数决定数据存储的特定位置,以便实现均匀分布的数据组织形式。 3. **列表分区(List Partitioning)**:根据预设值集合进行表结构划分,适用于已知且固定的分类情况。 4. **复合分区(Composite Partitioning)**:结合两种或多种不同的分区策略使用,例如范围-散列组合或者范围-列表混合方式。 5. **区间分区(Interval Partitioning)**:自动为新增数据创建新的子分区结构,特别适合于快速增长的数据环境。 **索引支持** 为了进一步提升查询效率,Oracle提供了与分区表配套的多种索引策略: 1. **本地分区索引(Local Indexes)**:每个分区拥有独立对应的索引。 2. **全局分区索引(Global Indexes)**:跨越所有数据分区建立单一的大规模索引。 此外还有包括唯一、非唯一以及反向键等变种形式的分区索引,以满足不同的业务需求和性能优化目标。 **应用场景** 1. **大数据管理**:在处理大规模数据集时使用分区可以有效减少I/O操作,并加快查询速度。 2. **历史数据归档**:通过时间范围进行分区设计有助于将旧的数据移动到较低活跃度的区域,便于管理和检索。 3. **性能提升**:利用分区裁剪技术只需扫描相关联的部分而非整个表体,从而提高查询效率。 4. **维护简化**:如使用交换、合并或拆分等操作来管理数据。 **创建与维护** 1. 创建一个带有指定PARTITION BY子句的分区表。 2. 数据插入会自动根据定义进行分配到相应的分区中去。 3. 更新和删除可以针对整个表执行,系统将处理具体分区内的记录变动情况。 4. 维护操作包括添加、合并或拆分现有分区等。 **裁剪技术** Oracle的分区裁剪是一种优化策略,在查询条件与分区键相关联时仅扫描匹配的数据区域,从而显著减少不必要的数据搜索范围和提高性能表现。 总之,合理设计并运用Oracle数据库中的分区表功能可以大大改善大型数据库系统的操作效率及管理便捷性。对于从事该领域工作的专业人士而言,掌握其原理、分类方法以及优化技巧至关重要。上述内容仅为对Oracle分区技术的简要概述,在实际应用中还需要结合具体情况和需求深入研究与实践。
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    本文章是作者在学习Oracle 11g数据库过程中的笔记和心得分享,适合初学者参考。文中包含了基础概念、安装步骤及一些常见问题解答。 Oracle 11g学习笔记一:此笔记系个人在学习Oracle过程中从教学视频及参考书籍中摘录并整理而成,纯手工编写完成。