在Oracle数据库中利用分区提高查询性能（oracle中分区功能）

在Oracle数据库中利用分区提高查询性能

Oracle数据库作为一款世界级的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种应用场景中。但在处理海量数据时，查询性能常常成为瓶颈，影响着系统的响应速度。为了提高查询性能，Oracle数据库提供了分区技术。本文将介绍如何使用分区技术，提高Oracle数据库的查询性能。

一、什么是分区

分区是一种在物理上将数据库表分割成若干个块的技术，每个块称为一个分区，每个分区将自己的数据和索引分组存储。分区技术可以通过以下方式提高Oracle数据库的性能：

1.查询时只扫描必要的分区，减少扫描的数据量，提高查询速度。

2.检索时，Oracle可以仅扫描需要的分区。因此，分区可以减少存取数据的时间，这对于很大的表非常有价值。

3.分区还允许在一个表上进行并行扫描。每个CPU可以扫描一个分区，并在独立的处理器上执行过滤、聚合和其他操作。这种分割，称为分区剪枝，允许应用程序以并行方式使用Oracle查询高性能表。

二、如何使用分区

使用Oracle数据库进行分区的步骤如下：

1. 确定一个合适的表来进行分区，并确定每个分区的键。

例如：对于一个销售订单表，我们可以根据订单的日期来进行分区。在这种情况下，每个分区代表一个特定的日期范围。

2. 接下来，创建分区表的主体。在创建表的SQL语句中，使用关键字partition。

例如：

CREATE TABLE SalesOrders

(OrderId NUMBER(10),

OrderDate DATE,

Amount NUMBER(10,2))

PARTITION BY RANGE(OrderDate)

(PARTITION P1 VALUES LESS THAN (’01-01-2015′),

PARTITION P2 VALUES LESS THAN (’01-01-2016′),

PARTITION P3 VALUES LESS THAN (’01-01-2017′),

PARTITION P4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));

以上语句创建了一个表，名为SalesOrders，在OrderDate列上进行范围分区。根据分区键，表被分成4个分区：P1、P2、P3和P4。第1个分区存储值小于01-01-2015的所有行，第2个分区存储值小于01-01-2016的所有行，以此类推。最后一个分区（P4）存储OrderDate列中所有其他值。

3. 在分区键上创建索引。分区表通常需要在分区列上有索引，以有效地执行查询和数据维护。

例如：

CREATE INDEX SalesOrders_idx ON SalesOrders(OrderDate)

LOCAL;

以上语句在OrderDate列上创建了一个本地索引。本地索引仅在单个分区内建立，而不是表上的整体索引。

4.导入数据。一旦表创建和索引创建完成，可以导入数据。在这样的表中，可以使用所有常规的SQL操作。

例如：使用SQL语句实现如下：

INSERT INTO SalesOrders VALUES

(001,’01-01-2015′,1000.00);

以上SQL语句将一行数据插入到SalesOrders表中，并根据OrderDate列的值将数据插入到相应的分区中。

三、分区的类型

Oracle数据库支持多种分区类型，分别是：范围分区、哈希分区和列表分区。范围分区是最常用的分区类型。其他的分区类型在特定的情况下也很有用。

1.范围分区:根据范围将表分成若干个分区。例如，按日期将表分成几个月或年的间隔。在这种情况下，每个分区包含来自一个特定时间段的行。

2.哈希分区: 根据HASH函数把表分成若干个分区。这种方法非常适合将表均衡地分解为多个分区，以便在多个磁盘上均匀存储。

3.列表分区：根据列的类别将表分成若干个分区。例如，根据销售地点（已知的有限集合）以及市场和产品类型等因素，将表分解成不同的分区，以便使用者可以只记录和维护相关的区域和产品。

四、查询分区表

查询分区表的过程与查询普通表的过程是一样的。在查询时，Oracle只扫描必要的分区，以减少扫描数据的数量，提高查询性能。

例如，查询SalesOrders表中所有在2015年的订单，可以使用以下SQL语句：

SELECT * FROM SalesOrders

WHERE OrderDate BETWEEN ’01-01-2015′ AND ’12-31-2015′;

在这种情况下，Oracle只扫描2015年的分区，而不是整个表。这样可以提高查询速度，减少系统响应时间。

综上所述，分区技术是提高Oracle数据库性能的重要手段之一。分区可以使查询过程更加高效，减少扫描数据的数量，提高查询速度和系统响应速度。在实际应用中，应选择合适的分区类型，并根据具体情况进行优化。