20亿级大表在Oracle中高效率分析（oracle20亿的大表）
在Oracle中处理大规模数据的效率一直是企业级应用中最核心的问题之一。面对20亿级大表的海量数据，如何保证查询效率高，成为了许多数据分析工程师和开发人员不断探索的难点。本文将探讨如何在Oracle中高效率处理20亿级大表的数据，并附上相关代码，帮助读者更好地处理海量数据。
一、使用分区表技术
Oracle的分区表功能可以将表分为多个逻辑单元，每个逻辑单元都是一个独立的数据库对象，可单独进行维护操作。这种技术可以将数据表分为多个分区，不同分区的数据存储在不同物理空间，实现对数据查询和维护的优化。在处理20亿级大表时，将表进行分区，可以大幅度提升查询效率。
优化代码:
–创建分区表
CREATE TABLE TBL_BIGDATA
(
COL_1 NUMBER(10) NOT NULL,
COL_2 VARCHAR2(10) NOT NULL,
COL_3 VARCHAR2(50),
COL_4 DATE NOT NULL,
COL_5 VARCHAR2(20)
)
PARTITION BY RANGE (col_4)
(
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2016-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2017-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2018-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);
–查看表分区情况
SELECT TABLE_NAME, PARTITION_NAME, HIGH_VALUE
FROM USER_TAB_PARTITIONS
WHERE TABLE_NAME = ‘TBL_BIGDATA’;
二、使用局部索引技术
Oracle中的局部索引技术是建立在分区表之上的。使用分区表技术构造大表的时候，可以将数据按照不同的分区分别建立局部索引，可以提升查询效率，并降低I/O的负担。
优化代码:
–将表分为多个分区，并在每个分区的col_1和col_2列上建立局部索引
CREATE TABLE TBL_BIGDATA
(
COL_1 NUMBER(10) NOT NULL,
COL_2 VARCHAR2(10) NOT NULL,
COL_3 VARCHAR2(50),
COL_4 DATE NOT NULL,
COL_5 VARCHAR2(20)
)
PARTITION BY RANGE (col_4)
(
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2016-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’))
LOCAL INDEXES (
CREATE INDEX pk_t1_col1 ON tbl_bigdata (col_1)
CREATE INDEX pk_t1_col2 ON tbl_bigdata (col_2)
),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2017-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’))
LOCAL INDEXES (
CREATE INDEX pk_t2_col1 ON tbl_bigdata (col_1),
CREATE INDEX pk_t2_col2 ON tbl_bigdata (col_2)
),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2018-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’))
LOCAL INDEXES (
CREATE INDEX pk_t3_col1 ON tbl_bigdata (col_1),
CREATE INDEX pk_t3_col2 ON tbl_bigdata (col_2)
),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
LOCAL INDEXES (
CREATE INDEX pk_t4_col1 ON tbl_bigdata (col_1),
CREATE INDEX pk_t4_col2 ON tbl_bigdata (col_2)
)
);
–如要修改局部索引，可使用以下命令：
ALTER PARTITION p1
MODIFY LOCAL INDEXES (
MODIFY pk_t1_col1 REBUILD,
MODIFY pk_t1_col2 REBUILD
);
三、使用Oracle的AWR
Oracle的AWR（Automatic Workload Repository）是Oracle公司推出的一种自动化的性能管理解决方案，它可以收集Oracle数据库运行时的性能指标，并提供详细的报告展示，帮助开发人员发现query哪些SQL语句需要进行优化，再做出针对性处理，最终优化查询效率。
优化代码:
–激活AWR
SQL> EXEC DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT();
–查看AWR文件
SELECT OUTPUT_FILE_NAME
FROM DBA_HIST_WR_CONTROL;
–生成AWR性能报告
DECLARE
report_name VARCHAR2(100);
BEGIN
report_name := ‘awr_’||to_char(SYSDATE,’yyyy_mm_dd’)||’.html’;
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.AWR_REPORT_HTML(DBID=>null, INSTANCE_NUMBER=>1, SNAP_ID=>NULL, START_DATE=>SYSDATE-7, END_DATE=>SYSDATE, OUT_REPORT_TYPE=>report_name, OUT_DIRECTORY=>’D:\oracle\awr\’);
END;
结语
20亿级大表在Oracle中高效率分析，需要我们充分认识Oracle的强大功能，并采取相应的技术手段进行优化，如分区表、局部索引技术和AWR技术等，才能做到高效地分析这种海量数据。同时，针对不同的需求，我们应该选择适当的技术方案，以实现查询和维护的最佳优化效果。
