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。

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