Oracle 表的分区化数据处理方案（oracle转分区表）

随着生产数据总量的不断增加，Oracle 数据库的 IO 负载也不断地增大，如果不优化，数据库处理能力将难以满足要求，甚至影响到系统的正常使用。在大数据、云计算等新技术的帮助下，数据库表分区技术在提高性能方面具有重要的作用，因此，探索Oracle表的分区化数据处理方案，积极提高数据存储处理性能就显得尤为重要。

数据表分区是指将数据存储到不同的物理上的存储空间中去，即把一张表按照某种一致的规则分割成多个子表，最常见的分区依据是时间，将数据按照一定的时间（比如按照月份、季度、半年）进行细分，达到数据存储和操作的目的。

MySQL 的分区方案主要有分区表和分区视图，该方案灵活多变，可基于不同的分区依据，为数据提供不同的应用场景。但一般情况下，使用 Oracle 表分区是一种更好的方案，采用Oracle表分区的话，可以根据业务上有效的场景，例如按照时间区间，把数据分成实际可用的表单，进而可以明显提高系统数据操作的性能，把数据库的负载分配到不同的存储器中，以满足对大数据操作的要求。

Oracle 表的分区功能支持的实现的方式有很多，可以直接使用Oracle提供的方式实现，也可以通过编写Java程序调用API接口或者视图实现表的分区。

例如，我们可以使用数据库的DDL语句，以按月分区的方式来实现下面的表分区。

CREATE TABLE tablename 
(
 i1 int, 
 i2 int, 
 i3 int 
) 
PARTITION BY RANGE (i3)
(
PARTITION p1 values LESS THAN(TO_DATE('2017-01-01','YYYY-MM-DD')) 
TABLESPACE myts_permonth_01,
PARTITION p2 values LESS THAN(TO_DATE('2017-02-01','YYYY-MM-DD')) 
TABLESPACE myts_permonth_02, 
 ...
PARTITION p12 values LESS THAN (MAXVALUE)
TABLESPACE myts_permonth_12
); 

在使用上可以利用数据库的视图把数活的表封装起来，方便使用，但是要注意，在处理过程中要避免给表分区增加大量的无实际意义的字段，否则会对系统性能有很大的影响。

总之，表分区技术在提高大数据处理效率方面有着独特的作用，Oracle表分区可以有效的减轻表不断增大对系统IO所带来的负载，Oracle表分区处理技术一定程度上也可以解决大数据处理容量问题。