滚雪球学Oracle[5.4讲]：存储管理与优化

前言

在上期内容【数据库性能监控与优化】中，我们讨论了如何通过性能监控工具（如AWR、ADDM）以及各种性能指标（如CPU使用率、IO性能等）来识别数据库的性能瓶颈。性能监控是数据库优化的第一步，而接下来需要深入处理的一个重要方面是存储管理与优化。

数据库的存储管理涉及如何高效地使用表空间、表和索引来优化存储和访问数据的性能。存储优化不仅能节省存储资源，还能提升数据访问速度，从而提高数据库的整体性能。本期内容将重点讲解表空间碎片整理与性能调优、压缩表与分区表的使用，以及索引的重建与存储优化。我们会结合实例，展示如何通过这些技术手段来优化数据库的存储管理。

在文章的最后，我们将预告下期内容【日志与故障排查】，帮助您进一步掌握数据库维护中的问题诊断与修复技能。

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一、表空间碎片整理与性能调优

1.1 什么是表空间碎片？

在Oracle数据库中，表空间是数据库存储的基本单位。当表或索引在表空间中频繁地进行数据插入、更新和删除操作时，表空间中的数据块会产生碎片。碎片的产生会导致存储空间利用率低下，并且影响数据库的性能。

• 内部碎片：当表中空闲的数据块无法被其他数据使用时，就产生了内部碎片。
• 外部碎片：在表空间中有足够的空闲空间，但这些空闲空间被不连续地分布在表空间中，无法有效利用。

1.2 表空间碎片整理的方法

为了优化存储性能，我们需要对表空间中的碎片进行整理，以便提高数据库的性能。

1.2.1 表空间重建

通过表空间重建，可以重新组织表空间的数据结构，消除碎片，提升性能。

示例：表空间重建

-- 使用DBMS_REDEFINITION包进行在线表空间重建
BEGIN
  DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE(
    'HR', 'EMPLOYEES', 'EMPLOYEES_TEMP');
  DBMS_REDEFINITION.COPY_TABLE_DEPENDENTS(
    'HR', 'EMPLOYEES', 'EMPLOYEES_TEMP', 1);
  DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE(
    'HR', 'EMPLOYEES', 'EMPLOYEES_TEMP');
END;

在此示例中，我们使用DBMS_REDEFINITION包对表EMPLOYEES进行在线重定义，以便整理表中的碎片。

1.2.2 表空间缩小（SHRINK）

在整理表空间碎片时，还可以使用SHRINK命令进行自动整理和回收碎片。

ALTER TABLE employees SHRINK SPACE;

该命令会回收表中的空闲空间，并将它们重新整合，减少存储碎片。

1.3 表空间性能调优

为了确保表空间的高效运行，我们还可以通过以下几种策略来进行表空间性能的优化：

1. 合理规划表空间大小：根据业务数据的增长情况，规划适当的表空间大小，避免过度扩展或频繁的扩展操作。
2. 启用自动扩展：启用表空间的自动扩展功能，确保在存储需求增加时，表空间能够自动增加大小，避免手动干预。
3. 分区表使用：对于大型表，使用分区表将数据分割成多个较小的片段，有助于减少IO操作并加速查询。

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二、压缩表与分区表的使用

2.1 压缩表

压缩表是Oracle数据库提供的一项用于减少存储空间使用的技术。通过压缩表，数据块中存储的数据会被压缩，减少对磁盘空间的占用，尤其适合用于数据仓库或归档数据等大量只读数据的场景。

2.1.1 压缩表的类型

Oracle支持多种压缩类型，包括：

• 基础表压缩：适合用于减少存储空间，但性能可能有所影响。
• 高级压缩（Advanced Compression）：适合频繁访问的数据，既能减少存储空间，又能保持较好的查询性能。

示例：启用表压缩

ALTER TABLE employees COMPRESS FOR OLTP;

通过该命令，我们为employees表启用了OLTP压缩，这种压缩方式适合在线事务处理场景。

2.2 分区表

分区表将一个大表分割为多个分区，每个分区存储部分数据，从而提高数据库的查询性能。分区表能够将查询限制在特定的分区中执行，减少了扫描的数据量。

2.2.1 分区表的类型

• 范围分区（Range Partitioning）：基于数据的范围进行分区，适合按日期、时间等区间划分。
• 列表分区（List Partitioning）：基于特定的列表值进行分区。
• 哈希分区（Hash Partitioning）：基于数据的哈希值进行分区，适合数据分布不均匀的场景。

示例：创建分区表

CREATE TABLE sales (
  sale_id NUMBER,
  sale_date DATE,
  amount NUMBER
)
PARTITION BY RANGE (sale_date) (
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2022-01-01', 'YYYY-MM-DD')),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD'))
);

此示例中，表sales按照sale_date字段进行了范围分区，数据将根据销售日期分布到不同的分区中。

2.3 压缩表与分区表的结合使用

对于大型数据表，可以结合使用压缩表与分区表。例如，可以在分区表的基础上启用数据压缩，既优化了存储，又提高了查询性能。

CREATE TABLE large_sales (
  sale_id NUMBER,
  sale_date DATE,
  amount NUMBER
)
PARTITION BY RANGE (sale_date) (
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2022-01-01', 'YYYY-MM-DD')) COMPRESS FOR OLTP,
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD')) COMPRESS FOR OLTP
);

在此例子中，large_sales表不仅是分区表，还对每个分区启用了OLTP压缩，以节省存储空间。

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三、索引的重建与存储优化

3.1 为什么需要重建索引？

随着数据的插入、更新和删除操作，索引中可能会产生碎片，从而影响查询性能。重建索引可以清理这些碎片，提升索引的访问速度，并优化数据库的存储利用率。

3.2 索引重建方法

重建索引可以通过以下几种方式来完成：

• 在线重建索引：数据库在重建索引的同时，仍然允许数据的读取和写入操作。
• 离线重建索引：在重建索引的过程中，索引不可用，但操作速度更快。

示例：重建索引

ALTER INDEX emp_idx REBUILD ONLINE;

在此示例中，emp_idx索引被在线重建，确保在索引重建过程中，数据库仍然能够正常处理查询和更新。

3.3 索引存储优化

通过索引重建和存储优化，可以提升数据库的性能。常见的索引优化措施包括：

1. 删除不必要的索引：如果索引不再被使用或查询需求变化，删除冗余的索引可以减少数据库维护开销。
2. 选择合适的索引类型：如B树索引、位图索引或基于文本的索引，根据不同的查询场景，选择最适合的索引类型。
3. 合理设置PCTFREE：在创建或重建索引时，设置适当的PCTFREE值（数据块中预留的空间百分比），有助于减少未来数据更新时的块分裂。

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四、总结与下期预告

本期文章详细介绍了存储管理与优化的关键技术，涵盖了表空间碎片整理与性能调优、压缩表与分区表的使用以及索引的重建与存储优化。通过这些优化技术，您可以有效提升数据库的存储效率和性能，减少

存储空间的浪费，并加快查询响应速度。

在下期内容中，我们将讨论日志与故障排查，深入解析如何通过日志监控与管理，及时发现并解决数据库运行中的问题，确保数据库的高效与稳定运行。

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这篇文章详细探讨了Oracle数据库中的存储管理与优化技术，结合实例说明了表空间、压缩表、分区表和索引的优化方式。文章过渡自然，条理清晰，适合用于深入理解和实际操作数据库的存储优化。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43970743/article/details/142680286

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