表类型
1、表的功能：存储、管理数据的基本单元（二维表：有行和列组成）
2、表的类型：
1）堆表：heap table ：数据存储时，行是无序的，对它的访问采用全表扫描。
2）分区表 表>2G
3）索引组织表（IOT）
4）簇表
5）临时表
6）压缩表
7）嵌套表
3、如何将普通表转换为分区表；
11g以前，1）create 分区表， 2）insert into 分区表 select * from 普通表; 3)rename 分区表名; 4)重建约束、索引、触发器。
11g以后，在线重定义分区表
12.1 分区表及其种类（10g)
1）Range Partitioning (范围分区）
scott:
SQL>create table sale(
product_id varchar2(5), sales_count number(10,2)
)
partition by range(sales_count)
(
partition p1 values less than(1000),
partition p2 values less than(2000),
partition p3 values less than(3000)
);
查看信息：
select * from user_tab_partitions where table_name='SALE';
insert into sale values('1',600);
insert into sale values('2',1000);
insert into sale values('3',2300);
insert into sale values('4',6000);
commit;
select * from sale partition(p1);
select * from sale partition(p2);
增加一个分区
alter table sale add partition p4 values less than(maxvalue);
再看一下， 可以插入6000值了
select * from user_tab_partitions where table_name='SALE';
insert into sale values('4',6000);
看一下段的分配
SQL> select segment_name,segment_type,partition_name from user_segments;
12.1.1 默认情况下，如果对分区表的分区字段做超范围（跨段）update操作，会报错——ORA-14402: 。如果一定要改，可以通过打开表的row movement属性来完成。
SQL> select rowid,t1.* from sale partition(p1) t1;
ROWID PRODU SALES_COUNT
------------------ ----- -----------
AAASvUAAEAAAAGVAAA 1 600
SQL> update sale set sales_count=1200 where sales_count=600;
update sale set sales_count=1200 where sales_count=600
*
第 1 行出现错误:
ORA-14402: 更新分区关键字列将导致分区的更改
SQL> alter table sale enable row movement;
SQL> update sale set sales_count=1200 where sales_count=600;
已更新 1 行。
SQL> select rowid,t1.* from sale partition(p2) t1;
ROWID PRODU SALES_COUNT
------------------ ----- -----------
AAASvVAAEAAAAGdAAA 2 1000
AAASvVAAEAAAAGdAAB 1 1200
一般来说范围分区的分区字段使用数字类型或日期类型，使用字符类型的语法是可以的，实际工作中使用较少。这或许跟values less than
子句有关。
12.1.2 关于建立分区索引
一般使用分区都会建立索引，分区索引有local与global之分。
Local Parfixed Index
|-----------------------------
Local Partitioned Index |
|-----------------------------|
Partitioned Index | |Local Nonparfixed Index
|----------------------------------| |------------------------------
| |
| |Global Partitioned Index
| |------------------------------
|
|Nonpartitioned Index
|------------------------
1）local：一个索引分区对应一个表分区，分区key就是索引key，分区边界就是索引边界。更新一个表分区时仅仅影响该分区的索引。
SQL>create index sale_idx on sale(sales_count) local;
SQL>select * from user_ind_partitions;
Local Parfixed Index，所谓前缀索引，是指组合索引中的first column使用的是分区key。
global：全局索引：
2）分区全局索引：索引分区不与表分区对应，分区key是索引key。另外一定要将maxvalue关键字做上限。
create index sale_global_idx on sale(sales_count) global
partition by range (sales_count)
(
partition p1 values less than(1500),
partition p2 values less than(maxvalue)
);
SQL>select * from user_ind_partitions;
12.1.3 删除一个分区，其中的数据全部清除，并且包括相关索引等
SQL> alter table sale drop partition p3;
12.1.4 Hash Partitioning (散列分区,也叫hash分区)
实现均匀的负载值分配，增加HASH分区可以重新分布数据。
create table my_emp(
empno number, ename varchar2(10)
)
partition by hash(empno)
(
partition p1, partition p2
);
select * from user_tab_partitions where table_name='MY_EMP';
插入几个值，看是否均匀插入。
insert into my_emp values(1,'A');
insert into my_emp values(2,'B');
insert into my_emp values(3,'C');
select * from my_emp partition(P1);
select * from my_emp partition(P2);
12.1.5 列表分区(list)： 将不相关的数据组织在一起
create table personcity(
id number, name varchar2(10), city varchar2(10)
)
partition by list(city)
(
partition east values('tianjin','dalian'),
partition west values('xian'),
partition south values ('shanghai'),
partition north values ('herbin'),
partition other values (default)
);
insert into personcity values(1,'sohu','tianjin');
insert into personcity values(2,'sina','herbin');
insert into personcity values(3,'yahoo','dalian');
insert into personcity values(4,'360','zhengzhou');
insert into personcity values(5,'baidu','xian');
看结果
select * from personcity partition(east);
12.1.6 Composite Partitioning（复合分区）
把范围分区和散列分区相结合或者 范围分区和列表分区相结合。
create table student(
sno number, sname varchar2(10)
)
partition by range(sno)
subpartition by hash(sname)
subpartitions 4
(
partition p1 values less than(1000),
partition p2 values less than(2000),
partition p3 values less than(maxvalue)
);
有三个range分区，对每个分区会有4个hash分区，共有12个分区。
SQL> select * from user_tab_partitions where table_name='STUDENT';
SQL> select * from user_tab_subpartitions where table_name='STUDENT';
用EM查看，看scott的student table子分区里的名字是由oracle取名。
12.2 Oracle11g新增分区
Partition（分区），一直是Oracle数据库引以为荣的一项技术，正是分区的存在让Oracle高效的处理海量数据成为可能。在Oracle11g在
10g的分区技术基础上又有了新的发展，使分区技术在易用性和可扩展性上再次得到了增强。
12.2.1 Interval Partitioning （间隔分区）
实际上是由range分区引申而来，最终实现了range分区的自动化。
scott:
SQL>
create table interval_sales (s_id int,d_1 date)
partition by range(d_1)
interval (numtoyminterval(1,'MONTH'))
(
partition p1 values less than ( to_date('2010-02-01','yyyy-mm-dd') )
);
SQL> insert into interval_sales values(1, to_date('2010-01-21','yyyy-mm-dd') );
SQL> insert into interval_sales values(2, to_date('2010-02-01','yyyy-mm-dd') );--越过p1分区上线，将自动建立一个分区
SQL> select partition_name from user_tab_partitions;
PARTITION_NAME
------------------------------
P1
SYS_P61
注意：interval (numtoyminterval(1,'MONTH'))的意思就是每个月有一个分区，每当输入了新的月份的数据，这个分区就会自动建立，而
不同年的相同月份是两个分区。
12.2.2 System Partitioning (系统分区）
这是一个人性化的分区类型，System Partitioning，在这个新的类型中，不需要指定任何分区键，数据会进入哪个分区完全由应用程序决
定，即在Insert语句中决定记录行插入到哪个分区。
先建立三个表空间 tbs1,tbs2,tbs3， 然后建立三个分区的system分区表，分布在三个表空间上。
create table test (c1 int,c2 int)
partition by system
(
partition p1 tablespace tbs1,
partition p2 tablespace tbs2,
partition p3 tablespace tbs3
);
现在由SQL语句来指定插入哪个分区：
SQL> INSERT INTO test PARTITION (p1) VALUES (1,3);
SQL> INSERT INTO test PARTITION (p3) VALUES (4,5);
SQL> select * from test;
C1 C2
---------- ----------
1 3
4 5
注意：如果要删除以上表空间，必须先删除其上的分区表，否则会报错ORA-14404: 分区表包含不同表空间中的分区。
12.2.3 Reference Partitioning (引用分区)
当两个表是主外键约束关联时，我们可以利用父子关系对这两个表进行分区。只要对父表做形式上的分区，然后子表就可以继承父表的分
区键。
如果没有11g的引用分区，你想在两个表上都建立对应的分区，那么需要使两表分别有相同名称的键值列。引用分区的好处是避免了在子表
上也建立父表同样的一个分区键列，父表上的任何分区维护操作都将自动的级联到子表上。
例：
SQL>
CREATE TABLE purchase_orders
(po_id NUMBER(4),
po_date TIMESTAMP,
supplier_id NUMBER(6),
po_total NUMBER(8,2),
CONSTRAINT order_pk PRIMARY KEY(po_id))
PARTITION BY RANGE(po_date)
(PARTITION Q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2007-04-01','yyyy-mm-dd')),
PARTITION Q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2007-06-01','yyyy-mm-dd')),
PARTITION Q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2007-10-01','yyyy-mm-dd')),
PARTITION Q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2008-01-01','yyyy-mm-dd')));
//父表做了一个Range分区（可对引用分区使用除间隔分区外的所有分区策略）
SQL>
CREATE TABLE purchase_order_items
(po_id NUMBER(4) NOT NULL,
product_id NUMBER(6) NOT NULL,
unit_price NUMBER(8,2),
quantity NUMBER(8),
CONSTRAINT po_items_fk FOREIGN KEY (po_id) REFERENCES purchase_orders(po_id))
PARTITION BY REFERENCE(po_items_fk);
//主表使用po_date键值列做范围分区，子表中没有po_date列，也想做相应的分区，那么使用引用分区吧。
//子表最后一句PARTITION BY REFERENCE()子句给出了引用分区约束名，使用的是子表的外键约束名。
//子表的po_id列必须是NOT NULL。这与通常的外键可以是NULL是有区别的。
SQL> select TABLE_NAME,PARTITION_NAME,HIGH_VALUE from user_tab_partitions;
TABLE_NAME PARTITION_NAME HIGH_VALUE
------------------------------ ------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------
PURCHASE_ORDERS Q1 TIMESTAMP' 2007-04-01 00:00:00'
PURCHASE_ORDERS Q2 TIMESTAMP' 2007-06-01 00:00:00'
PURCHASE_ORDERS Q3 TIMESTAMP' 2007-10-01 00:00:00'
PURCHASE_ORDERS Q4 TIMESTAMP' 2008-01-01 00:00:00'
PURCHASE_ORDER_ITEMS Q1
PURCHASE_ORDER_ITEMS Q2
PURCHASE_ORDER_ITEMS Q3
PURCHASE_ORDER_ITEMS Q4
8 rows selected
//子表purchase_order_items也自动产生了四个分区，Q1,Q2,Q3,Q4.高值为空，意味者此处边界由父表派生。
SQL> select TABLE_NAME,PARTITIONING_TYPE,REF_PTN_CONSTRAINT_NAME from user_part_tables;
TABLE_NAME PARTITIONING_TYPEREF_PTN_CONSTRAINT_NAME
------------------------------ -----------------------------------------------
PURCHASE_ORDERS RANGE
PURCHASE_ORDER_ITEMS REFERENCE PO_ITEMS_FK
// PO_ITEMS_FK列是外键约束名称
12.2.4 Virtual Column-Based Partitioning（虚拟列分区）
先了解一下什么叫虚拟列。
虚拟列是11g的新特性：
1> 只能在堆组织表（普通表）上创建虚拟列
2> 虚拟列的值并不是真实存在的，只有用到时，才根据表达式计算出虚拟列的值，磁盘上并不存放。
3> 可在虚拟列上建立索引。
4> 如果在已经创建的表中增加虚拟列时，若没有指定虚拟列的字段类型，ORACLE会根据 generated always as 后面的表达式计算的结
果自动设置该字段的类型。
5> 虚拟列的值由ORACLE根据表达式自动计算得出，不可以做UPDATE和INSERT操作，可以对虚拟列做DELETE 操作。
6> 表达式中的所有列必须在同一张表。
7> 表达式不能使用其他虚拟列。
8> 可把虚拟列当做分区关键字建立虚拟列分区表，这正是我们要讲的虚拟列分区。
create table emp1
(empno number(4) primary key,
ename char(10) not null,
salary number(5) not null,
bonus number(5) not null,
total_sal AS (salary+bonus))
partition by range (total_sal)
(partition p1 values less than (5000),
partition p2 values less than (maxvalue))
enable row movement;
insert into emp1(empno,ename,salary,bonus) values(7788,'SCOTT',3000,1000);
insert into emp1(empno,ename,salary,bonus) values(7902,'FORD',4000,1500);
insert into emp1(empno,ename,salary,bonus) values(7839,'KING',5000,3500);
commit;
SQL> select * from user_tab_partitions;
SQL> select * from user_part_key_columns;
SQL> select * from emp1 partition (p1);
EMPNO ENAME SALARY BONUS TOTAL_SAL
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
7788 SCOTT 3000 1000 4000
SQL> select * from emp1 partition (p2);
EMPNO ENAME SALARY BONUS TOTAL_SAL
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
7902 FORD 4000 1500 5500
7839 KING 5000 3500 8500
SQL> update emp1 set bonus=500 where empno=7902;
在建表时就使能了行移动（enable row movement），当更新分区键值时就不会报错（ORA-14402: 更新分区关键字列将导致分区
的更改）
12.2.5 More Composite Partitioning
在10g中，我们知道复合分区只支持Range-List和Range-Hash，而在在11g中复合分区的类型大大增加，现在Range，List，Interval都可
以作为Top level分区，而Second level则可以是Range，List，Hash，也就是在11g中可以有3*3=9种复合分区，满足更多的业务需求。
12.3 Oracle11g 的联机重定义功能
联机条件下把普通的堆表转换成分区表（11g新特性）
例：联机创建分区表：将emp1表联机重定义，要求完成两个任务，使其按照 sal分区（以2500为界），并去掉comm列。这个过程需要建
立一个临时分区表emp1_temp完成复制转换。
sys下执行
create table scott.emp1 as select * from scott.emp;
alter table scott.emp1 add constraint pk_emp1 primary key(empno);
1) 检查原始表是否具有在线重定义资格，（要求表自包含及之前没有建立实体化视图及日志）
SQL>
BEGIN
DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE('scott','emp1'); 该包要求表要有primary key
END;
/
2) 创建一个临时分区表:emp1_temp, 含有7列（删去comm列），然后range分区，两个区以sal=2500为界。
SQL>
CREATE TABLE scott.emp1_temp
(empno number(4) not null,
ename varchar2(10),
job varchar2(9),
mgr number(4),
hiredate date,
sal number(7,2),
deptno number(2))
PARTITION BY RANGE(sal)
(PARTITION sal_low VALUES LESS THAN(2500),
PARTITION sal_high VALUES LESS THAN (maxvalue));
3）启动联机重定义处理过程
SQL>
BEGIN
dbms_redefinition.start_redef_table('scott','emp1','emp1_temp',
'empno empno,
ename ename,
job job,
mgr mgr,
hiredate hiredate,
sal sal,
deptno deptno');
END;
/
SQL> select count(*) from scott.emp1_temp;
COUNT(*)
----------
14
SQL> select * from scott.emp1_temp partition(sal_low);
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- ------ ------------- ---------- ----------
7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 00:00:00 800 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 00:00:00 1600 30
7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 00:00:00 1250 30
7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 00:00:00 1250 30
7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 00:00:00 2450 10
7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 00:00:00 1500 30
7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 00:00:00 1100 20
7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 00:00:00 950 30
7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 00:00:00 1300 10
已选择9行。
SQL> select * from scott.emp1_temp partition(sal_high);
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- ------------------- ---------- ----------
7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 00:00:00 2975 20
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 00:00:00 2850 30
7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-19 00:00:00 3000 20
7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 00:00:00 5000 10
7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 00:00:00 3000 20
已选择5行。
这个时候emp1_temp的主键，索引，触发器，授权等还没有从原始表继承过来，
SQL> select constraint_name,constraint_type,table_name from user_constraints where table_name like 'EMP1%';
CONSTRAINT_NAME CONSTRAINT_TYPE TABLE_NAME
------------------------------ --------------- ------------------------------
PK_EMP1 P EMP1
SYS_C009652 C EMP1_TEMP
4) 复制依赖对象
这一步的作用是：临时分区表emp1_temp继承原始表emp1的全部属性：包括索引、约束和授权以及触发器。
SQL>
DECLARE
num_errors PLS_INTEGER;
BEGIN
DBMS_REDEFINITION.COPY_TABLE_DEPENDENTS('scott','emp1','emp1_temp',
DBMS_REDEFINITION.CONS_ORIG_PARAMS,TRUE,TRUE,TRUE,TRUE,num_errors);
END;
/
SQL> select constraint_name,constraint_type,table_name from user_constraints where table_name like 'EMP1%';
CONSTRAINT_NAME CONSTRAINT_TYPE TABLE_NAME
------------------------------ --------------- ------------------------------
PK_EMP1 P EMP1
SYS_C009652 C EMP1_TEMP
TMP$$_PK_EMP10 P EMP1_TEMP
这时候原始表emp1还没有分区，
SQL> select table_name,partition_name,high_value from user_tab_partitions;
TABLE_NAME PARTITION_NAME HIGH_VALUE
------------------------------ ------------------------------ --------------------------------------------------------------
EMP1_TEMP SAL_HIGH MAXVALUE
EMP1_TEMP SAL_LOW 2500
5) 完成重定义过程。
SQL> EXECUTE dbms_redefinition.finish_redef_table('scott','emp1','emp1_temp');
SQL> select table_name,partition_name,high_value from user_tab_partitions;
TABLE_NAME PARTITION_NAME HIGH_VALUE
------------------------------ ------------------------------ --------------------------------------------------------------
EMP1 SAL_HIGH MAXVALUE
EMP1 SAL_LOW 2500
最后一步发生了什么事情：原始表emp1与临时分区表emp1_temp互换名称。
12.4 索引组织表(IOT表：如果表经常以主键查询，可以考虑建立索引组织表，加快表的访问速度
heap table 数据的存放是随机的，获取表中的数据时没有明确的先后之分，在进行全表扫描的时候，并不是先插入的数据就先获取。而IOT
表是一个完全B_tree索引结构的表，表结构按照索引（主键）有序组织，因此数据存放在插入以前就已经确定了其位置。
由于IOT表是把普通表和索引合二而一了,这样在进行查询的时候就可以少访问很多基表的blocks，但是插入和删除的时，速度比普通的表要
慢一些。
IOT表的叶子节点存储了所有表列，因为已按主键排序，所以叶子节点上不需要再存储rowid。
表列较多时，设置溢出段将主键和其他字段数据分开来存储以提高效率。
溢出段是个可选项，如果选择了溢出段,Oracle将为一个IOT表分配两个段，一个是索引段，另一个是溢出段。
溢出段有两个子句pctthreshold和including
说明：
pctthreshold给出行大小和块大小的百分比，当行数据在叶子节点占用大小超出这个阈值时，就以这个阈值将索引entry一分为二，包含
主键的一部分列值保留在索引段，而其他列值放入溢出段，即overflow到指定的存储空间去。
including 后面指定一个或多个列名（不含主键列），将这些列都放入索引段。即让主键和一些常用的列在索引段，其余的列在溢出段。
例：
create table iot_timran(id int, name char(50), sal int,
constraint pk_timran primary key (id))
organization index pctthreshold 30 overflow tablespace users;
使用select * from user_indexes 查看是否单独有索引。
SQL> select index_name,index_type,table_name from user_indexes;
INDEX_NAME INDEX_TYPE TABLE_NAME
------------------------------ --------------------------- ------------------------------
PK_TIMRAN IOT - TOP IOT_TIMRAN
PK_EMP NORMAL EMP
PK_DEPT NORMAL DEPT
通过user_segments视图查看产生了两个段。
SQL> select segment_name,segment_type,partition_name from user_segments;
12.5 簇表(cluster table)：
两个相互关联的表的数据，物理上同时组织到一个簇块中，当以后进行关联读取时，只要扫描一个数据块就可以了，可以提高了IO效率。
建立簇表的三个步骤：
1）建立簇段cluster segment
2）基于簇，创建两个相关表，这两个表不建立单独的段，每个表都关联到cluster segment上。
3）为簇创建索引，生成索引段。
create cluster cluster1(code_key number);
create table student(sno1 number, sname varchar2(10)) cluster cluster1(sno1);
create table address(sno2 number,zz varchar2(10)) cluster cluster1(sno2);
create index index1 on cluster cluster1;
生成了cluster1段和index1段。
查看簇的信息：
select * from user_clusters;
select * from user_clu_columns;
删除簇：
drop table student;
drop table address;
drop cluster cluster1;
12.6 临时表 (Temporary Table)
临时表存放在当前登录的临时表空间下，它被每个session单独使用，即隔离session间的数据，不同session看到的临时表中的数据不一样。
每个session独立支持rollback，基于事务的临时段在事务结束后收回临时段，基于会话的临时段在会话结束后收回临时段，总之没有
DML锁，没有约束，可以建索引，视图和触发器，由于会产生少量UNDO信息所以会产生少量redo,节省资源，访问数据快。
两种模式：
1）基于事务的临时段：在事务提交时，就会自动删除记录，on commit delete rows。
2）基于会话的临时段：当用户退出session 时，才会自动删除记录, on commit preserve rows。
例：scott：
create global temporary table tmp_student(sno int,sname varchar2(10), sage int) on commit preserve rows;
再用Scott开一个session
两边插入记录看看， 你可以在两个session里插入同样的记录，井水不犯河水！
要删除临时表，要所有session断开连接，再做删除。
drop table tmp_table;
12.7 只读表 (11g新特性）
在以前版本中，有只读表空间但没有只读表。11g中增加了新特性----只读表。
SQL> alter table t read only;
SQL> update t set id=2;
update t set id=2
*
第 1 行出现错误:
ORA-12081: 不允许对表 "SCOTT"."T" 进行更新操作
SQL> alter table t read write;
注意点：只读表可以drop，因为只需要在数据字典做标记，但是不能做DML，另外，truncate也不行，因为它们都在对只读表做写操作。
12.8 压缩表 （11g新特性）
目的：去掉表列中数据存储的重复值，提高空间利用率。对数据仓库类的OLAP有意义（频繁的DML操作的表可能不适用做压缩表）
可以压缩：堆表（若指定表空间则压缩该表空间下所有表），索引表，分区表，物化视图。
主要压缩形式有两种：
Advanced 11gR2较之前版本在语法上有了变化
1)Basic table compression 使用direct path loads(缺省），典型的是建立大批量的数据，如：create table as select...结构
Basic对应的语法是：
CREATE TABLE ... COMPRESS BASIC;
替换
COMPRESS FOR DIRECT_LOAD OPERATIONS（旧）
2)Advanced row compression 针对OLTP的任何SQL操作。
CREATE TABLE ... COMPRESS FOR OLTP...
代替
CREATE TABLE ... COMPRESS FOR ALL OPERATIONS（旧）
两种压缩的原理类似(PPT-II-481-482)：当insert达到pctfree=阀值（basic对应的pctfree=0, Advanced对应的是pctfree=10)，触发
compress，之后可以继续insert,再达到pctfree，再触发compress....直至compress数据填满block的pctfree以下部分。
压缩的是block中的冗余数据，这对节省db buffer有益。例如一个表有7个columns，5 rows，其中的一些column有重复的行值
2190,13770,25-NOV-00,S,9999,23,161
2225,15720,28-NOV-00,S,9999,25,1450
34005,120760,29-NOV-00,P,9999,44,2376
9425,4750,29-NOV-00,I,9999,11,979
1675,46750,29-NOV-00,S,9999,19,1121
压缩这个表后，存储形式成为如下，重复值用符号替代。
2190,13770,25-NOV-00,S,%,23,161
2225,15720,28-NOV-00,S,%,25,1450
34005,120760,*,P,%,44,2376
9425,4750,*,I,%,11,979
1675,46750,*,S,%,19,1121
那么自然要对这些符号做些说明，相当于有个符号表
Symbol Value ColumnRows
* 29-NOV-00 3 958-960
% 9999 5 956-960
---------------------
OLTP和OLAP
数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；
OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。
OLTP与OLAP之间的比较：
什么是OLTP
OLTP，也叫联机事务处理（Online Transaction Processing），表示事务性非常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量。在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个，或者是几千个，Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。典型的OLTP系统有电子商务系统、银行、证券等，如美国eBay的业务数据库，就是很典型的OLTP数据库。
OLTP系统最容易出现瓶颈的地方就是CPU与磁盘子系统。
（1）CPU出现瓶颈常表现在逻辑读总量与计算性函数或者是过程上，逻辑读总量等于单个语句的逻辑读乘以执行次数，如果单个语句执行速度虽然很快，但是执行次数非常多，那么，也可能会导致很大的逻辑读总量。设计的方法与优化的方法就是减少单个语句的逻辑读，或者是减少它们的执行次数。另外，一些计算型的函数，如自定义函数、decode等的频繁使用，也会消耗大量的CPU时间，造成系统的负载升高，正确的设计方法或者是优化方法，需要尽量避免计算过程，如保存计算结果到统计表就是一个好的方法。
（2）磁盘子系统在OLTP环境中，它的承载能力一般取决于它的IOPS处理能力. 因为在OLTP环境中，磁盘物理读一般都是db file sequential read，也就是单块读，但是这个读的次数非常频繁。如果频繁到磁盘子系统都不能承载其IOPS的时候，就会出现大的性能问题。
OLTP比较常用的设计与优化方式为Cache技术与B-tree索引技术，Cache决定了很多语句不需要从磁盘子系统获得数据，所以，Web cache与Oracle data buffer对OLTP系统是很重要的。另外，在索引使用方面，语句越简单越好，这样执行计划也稳定，而且一定要使用绑定变量，减少语句解析，尽量减少表关联，尽量减少分布式事务，基本不使用分区技术、MV技术、并行技术及位图索引。因为并发量很高，批量更新时要分批快速提交，以避免阻塞的发生。
OLTP 系统是一个数据块变化非常频繁，SQL 语句提交非常频繁的系统。 对于数据块来说，应尽可能让数据块保存在内存当中，对于SQL来说，尽可能使用变量绑定技术来达到SQL 重用，减少物理I/O 和重复的SQL 解析，从而极大的改善数据库的性能。
这里影响性能除了绑定变量，还有可能是热快（hot block）。 当一个块被多个用户同时读取时，Oracle 为了维护数据的一致性，需要使用Latch来串行化用户的操作。当一个用户获得了latch后，其他用户就只能等待，获取这个数据块的用户越多，等待就越明显。 这就是热快的问题。 这种热快可能是数据块，也可能是回滚端块。 对于数据块来讲，通常是数据库的数据分布不均匀导致，如果是索引的数据块，可以考虑创建反向所以来达到重新分布数据的目的，对于回滚段数据块，可以适当多增加几个回滚段来避免这种争用。
什么是OLAP
OLAP，也叫联机分析处理（Online Analytical Processing）系统，有的时候也叫DSS决策支持系统，就是我们说的数据仓库。在这样的系统中，语句的执行量不是考核标准，因为一条语句的执行时间可能会非常长，读取的数据也非常多。所以，在这样的系统中，考核的标准往往是磁盘子系统的吞吐量（带宽），如能达到多少MB/s的流量。
磁盘子系统的吞吐量则往往取决于磁盘的个数，这个时候，Cache基本是没有效果的，数据库的读写类型基本上是db file scattered read与direct path read/write。应尽量采用个数比较多的磁盘以及比较大的带宽，如4Gb的光纤接口。
在OLAP系统中，常使用分区技术、并行技术。
分区技术在OLAP系统中的重要性主要体现在数据库管理上，比如数据库加载，可以通过分区交换的方式实现，备份可以通过备份分区表空间实现，删除数据可以通过分区进行删除，至于分区在性能上的影响，它可以使得一些大表的扫描变得很快（只扫描单个分区）。另外，如果分区结合并行的话，也可以使得整个表的扫描会变得很快。总之，分区主要的功能是管理上的方便性，它并不能绝对保证查询性能的提高，有时候分区会带来性能上的提高，有时候会降低。
并行技术除了与分区技术结合外，在Oracle 10g中，与RAC结合实现多节点的同时扫描，效果也非常不错，可把一个任务，如select的全表扫描，平均地分派到多个RAC的节点上去。
在OLAP系统中，不需要使用绑定（BIND）变量，因为整个系统的执行量很小，分析时间对于执行时间来说，可以忽略，而且可避免出现错误的执行计划。但是OLAP中可以大量使用位图索引，物化视图，对于大的事务，尽量寻求速度上的优化，没有必要像OLTP要求快速提交，甚至要刻意减慢执行的速度。
绑定变量真正的用途是在OLTP系统中，这个系统通常有这样的特点，用户并发数很大，用户的请求十分密集，并且这些请求的SQL 大多数是可以重复使用的。
对于OLAP系统来说，绝大多数时候数据库上运行着的是报表作业，执行基本上是聚合类的SQL 操作，比如group by，这时候，把优化器模式设置为all_rows是恰当的。 而对于一些分页操作比较多的网站类数据库，设置为first_rows会更好一些。 但有时候对于OLAP 系统，我们又有分页的情况下，我们可以考虑在每条SQL 中用hint。 如：
Select /*+first_rows(10) */ a.* from table a;
分开设计与优化
在设计上要特别注意，如在高可用的OLTP环境中，不要盲目地把OLAP的技术拿过来用。
如分区技术，假设不是大范围地使用分区关键字，而采用其它的字段作为where条件，那么，如果是本地索引，将不得不扫描多个索引，而性能变得更为低下。如果是全局索引，又失去分区的意义。
并行技术也是如此，一般在完成大型任务时才使用，如在实际生活中，翻译一本书，可以先安排多个人，每个人翻译不同的章节，这样可以提高翻译速度。如果只是翻译一页书，也去分配不同的人翻译不同的行，再组合起来，就没必要了，因为在分配工作的时间里，一个人或许早就翻译完了。
位图索引也是一样，如果用在OLTP环境中，很容易造成阻塞与死锁。但是，在OLAP环境中，可能会因为其特有的特性，提高OLAP的查询速度。MV也是基本一样，包括触发器等，在DML频繁的OLTP系统上，很容易成为瓶颈，甚至是Library Cache等待，而在OLAP环境上，则可能会因为使用恰当而提高查询速度。
对于OLAP系统，在内存上可优化的余地很小，增加CPU 处理速度和磁盘I/O 速度是最直接的提高数据库性能的方法，当然这也意味着系统成本的增加。
比如我们要对几亿条或者几十亿条数据进行聚合处理，这种海量的数据，全部放在内存中操作是很难的，同时也没有必要，因为这些数据快很少重用，缓存起来也没有实际意义，而且还会造成物理I/O相当大。 所以这种系统的瓶颈往往是磁盘I/O上面的。
对于OLAP系统，SQL 的优化非常重要，因为它的数据量很大，做全表扫描和索引对性能上来说差异是非常大的。
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概述
Oracle-OLAP和OLTP解读
Oracle-index索引解读
Oracle-分区表解读
Oracle-锁解读
Oracle-等待事件解读
Oracle-procedure/cursor解读
通常来说，我们把业务分为来两类，在线事务处理系统（OLTP）和在线分析系统（OLAP）或者DSS（决策支持系统），这两类系统在数据库的设计上是如此的不同，甚至有些地方的设计是像相悖的。
比如：
OLTP 系统强调数据库的内存效率，强调内存各种指标的命中率，强调绑定变量，强调并发操作
OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL 执行时长，强调磁盘I/O，强调分区等。
OLTP(on-line transaction processing)数据库
通常来讲，OLTP（在线事务处理系统）的用户并发数都很多，但他们只对数据库做很小的操作，数据库侧重于对用户操作的快速响应，这是对数据库最重要的性能要求。
对于一个OLTP 系统来说，数据库内存设计显得很重要，如果数据都可以在内存中处理，那么数据库的性能无疑会提高很多。
内存的设计通常是通过调整Oracle 和内存相关的初始化参数来实现的，比较重要的几个是内存相关的参数，包括SGA 的大小（Data Buffer，Shared Pool），PGA 大小（排序区，Hash 区等）等，这些参数在一个OLTP 系统里显得至关重要，OLTP 系统是一个数据块变化非常频繁，SQL 语句提交非常频繁的一个系统。
对于数据块来说，应尽可能让数据块保存在内存当中，对于SQL 来说，尽可能使用变量绑定技术来达到SQL 的重用，减少物理I/O 和重复的SQL 解析，能极大的改善数据库的性能。
除了内存，没有绑定变量的SQL 会对OLTP 数据库造成极大的性能影响之外，还有一些因素也会导致数据库的性能下降，比如热块（hot block）的问题，当一个块被多个用户同时读取的时候，Oracle 为了维护数据的一致性，需要使用Latch 来串行化用户的操作，当一个用户获得了这个Latch，其他的用户就只能被迫的等待，获取这个数据块的用户越多，等待就越明显，就造成了这种热块问题。这种热块可能是数据块，也可能是回滚段块。
对于数据块来讲，通常是数据块上的数据分布不均匀导致，如果是索引的数据块，可以考虑创建反向索引来达到重新分布数据的目的，对于回滚段数据块，可以适当多增加几个回滚段来避免这种争用。
OLAP(On-Line Analytical Processing)数据库
OLAP 数据库在内存上可优化的余地很小，甚至觉得增加CPU 处理速度和磁盘I/O 速度是最直接的提高数据库性能的方式,但这将意味着着系统成本的增加。实际上，用户对OLAP 系统性能的期望远远没有对OLTP 性能的期望那么高。
对于OLAP 系统，SQL 的优化显得非常重要
试想，如果一张表中只有几千数据，无论执行全表扫描或是使用索引，对我们来说差异都很小，几乎感觉不出来，但是当数据量提升到几亿或者几十亿或者更多的时候，全表扫描，索引可能导致极大的性能差异，因此SQL得优化显得重要起来。
分区技术在OLAP 数据库中很重要
这种重要主要是体现在数据管理上，比如数据加载，可以通过分区交换的方式实现，备份可以通过备份分区表空间，删除数据可以通过分区进行删除。
联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）的不同
联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）的不同，主要通过以下五点区分开来。
1.用户和系统的面向性:
OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理
OLAP是面向市场的,用于数据分析
2.数据内容:
OLTP系统管理当前数据.
OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制.
3.数据库设计:
OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计.
OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计.
4.视图:
OLTP主要关注一个企业或部门内部的当前数据,不涉及历史数据或不同组织的数据
OLAP则相反.
5.访问模式:
OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成.这种系统需要并行和恢复机制.
OLAP系统的访问大部分是只读操作
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
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