partition优雅分割oracle表row partition(oracle使用row)
Oracle数据库中的分区功能是一项强大而灵活的功能,它允许将大型表分割成更小的部分,以提高查询性能,并更好地管理数据。其中,row partition是一种分区方式,它根据指定的分区键将表按行分割成多个分区。
在本文中,我们将探讨如何在Oracle数据库中使用partition优雅地分割表,以及如何使用row partition实现这一目标。
1.创建分区表
我们需要创建一个分区表。在创建表时,我们需要指定分区键以及用于指定每个分区范围的分区表达式。例如:
CREATE TABLE students (
id NUMBER(10) NOT NULL, name VARCHAR2(50) NOT NULL,
age NUMBER(3) NOT NULL, gender CHAR(1) NOT NULL,
address VARCHAR2(100), major VARCHAR2(50),
admission_dt DATE, PRIMARY KEY(id, admission_dt)
)PARTITION BY RANGE (admission_dt)
INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1, 'MONTH'))(
PARTITION students_1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2020-02-01', 'YYYY-MM-DD')));
上面的例子中,我们将表按入学日期admission_dt字段进行分区,使用了range分区方式,每个分区的范围是1个月,即INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1, ‘MONTH’)),并为表指定了一个起始分区,即PARTITION students_1 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2020-02-01’, ‘YYYY-MM-DD’))。
2.实现优雅地分割表
在分区表的基础上,我们可以使用以下步骤实现优雅地分割表:
步骤1:为新分区建立一个表空间
在新分区中存储的数据将使用新的表空间。因此,我们需要为每个新分区创建一个表空间,例如:
CREATE TABLESPACE students_202011
LOGGING DATAFILE '/u01/app/oracle/oradata/orcl/students_202011.dbf'
SIZE 50M AUTOEXTEND ON NEXT 100M MAXSIZE UNLIMITED EXTENT MANAGEMENT LOCAL SEGMENT SPACE MANAGEMENT AUTO;
上面的例子中,我们使用CREATE TABLESPACE命令为新分区students_202011创建了一个表空间,该表空间存储在文件’/u01/app/oracle/oradata/orcl/students_202011.dbf’中,并且大小为50M,最大可以无限制地扩展。
步骤2:创建分区
在分区表中创建新分区的步骤如下所示:
ALTER TABLE students SPLIT PARTITION students_1
AT (TO_DATE('2020-11-01', 'YYYY-MM-DD')) INTO (PARTITION students_1, PARTITION students_202011 TABLESPACE students_202011);
上面的例子中,我们使用ALTER TABLE命令将分区students_1按入学日期admission_dt字段进行分割,新分区的起始日期是’2020-11-01’,我们将新分区放在students_202011表空间中。
步骤3:重新定义索引和约束
在分区表中创建新分区后,我们需要检查所有索引和约束是否正常。如果发现必须重新定义索引和约束,则可以使用以下命令进行操作:
ALTER INDEX students_pk REBUILD TABLESPACE students_202011;
ALTER TABLE students ADD CONSTRNT students_pk PRIMARY KEY (id, admission_dt) TABLESPACE students_202011;
上面的例子中,我们使用ALTER INDEX命令重新定义了主键索引students_pk,并将其放置在新表空间students_202011中。然后,我们使用ALTER TABLE命令重新定义了主键约束students_pk,并指定了使用新表空间。
3.总结
通过使用partition优雅地分割oracle表并按行进行分区,我们可以实现在Oracle数据库中优化查询性能和更好地管理数据的目标。这样的分割策略可以使数据库更加高效地处理大型表,并将数据分布在更小的分区中,从而提高查询性能和数据管理的效率。