视频1 视频21 视频41 视频61 视频文章1 视频文章21 视频文章41 视频文章61 推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37 推荐39 推荐41 推荐43 推荐45 推荐47 推荐49 关键词1 关键词101 关键词201 关键词301 关键词401 关键词501 关键词601 关键词701 关键词801 关键词901 关键词1001 关键词1101 关键词1201 关键词1301 关键词1401 关键词1501 关键词1601 关键词1701 关键词1801 关键词1901 视频扩展1 视频扩展6 视频扩展11 视频扩展16 文章1 文章201 文章401 文章601 文章801 文章1001 资讯1 资讯501 资讯1001 资讯1501 标签1 标签501 标签1001 关键词1 关键词501 关键词1001 关键词1501 专题2001
Oracle数据表分区的策略
2020-11-09 09:30:54 责编:小采
文档


Oracle 数据表分区的策略

正在看的ORACLE教程是:Oracle 数据表分区的策略。本文描述通过统计分析出医院信息系统需分区的表,对需分区的表选择分区键,即找出包括在你的分区键中的列(表的属性),对大型数据的管理比较有意义, 本文的工作在Oracle8.1.6下实现。

  Oracle虽然是一个大型的DBMS,但如果不对记录比较多的表进行处理,仍然发挥不了Oracle管理大型数据的强大功能,因此对某些表进行分区,具有如下优点:

  分区表中每个分区可以在逻辑上认为是一个的对象;

  可以在一个表中的一个或多个分区上进行如删除、移动、析分等维护操作,而不会影响其它分区,具有分区性;

  如果选择合适的分区策略,会大大的加快数据的查询速度。

  一 找出需分区的表

  本节描述通过统计分析出医院His系统需分区的表,对需分区的表找出包括在你的分区键中的列(表的属性),即选择分区键。

  1、基于访问频度找出需分区的表

  Oracle8i允许访问数据库中的审核信息,借助于收集的审核信息,设计者能够确定哪些表的数据是真正最频繁访问的,即找出那些表,需要进行分区。

  打开审核:在作为SYS或SYSSTEM登录到数据库后,动行如下脚本,打开对象的审核功能。


  这些代码的运行将产生“audon.sql”的输出文件,它包含下面清单中所示格式的语句


  使用命令@audon.sql激活上述代码以打开审核功能收集收集审核信息,建立一个表以保存概要信息:


  将审核信息从dba_audit_object表中取出并装入概要表中:


  关闭审核:


  这些代码的运行将产生“audoff.sql”的输出文件。

  使用命令@ audoff.sql激活上述代码以关闭上述对象的审核功能。

  清除审核信息:


  分析审核信息


  以上是HIS系统临床医嘱部分24小时内对表的访问情况,从上面的查询得表1-1。

  表1-1


  group_order_master( 医嘱套攴主记录) 、group_order_item(医嘱套攴明细), 表的行数比较少,不适合分区;drug_stock(药品库存)虽然存取频率比较高,但表的行数比较少,因此也不适合分区。我们选择表的行数比较多、存取频率比较高的表作分区处理,如 doctor_orders、orders、orders_costs,考虑到doctor_orders是医生工作站上医生开的医嘱,orders是由doctor_orders生成、护士工作站上执行的医嘱,两个表结构类似,而医嘱与药品、卫生材料、计费联系比较密切的是Orders,因此重点介绍对表orders的处理。

  2、基于列值选择分区键

  使用Sql*plus下用命令Analyze收集末分区表的统计信息,按照Oracle推荐的取样20%进行分析,并将统计结果保存在数据字典中。


  对DBA_TAB_COLUMNS数据字典视图进行查询

  产生表1-2


  表1-2


  从表1-2中,我们可以看到欲分区表的各个候选分区键的分布频谱,ORDER_CODE(医嘱代码)键值没有出现一种均匀分布,用它作分区键,明显不合适;

  ORDER_CLASS(医嘱类别代码)、ORDERING_DEPT(开医嘱科室代码),键值出现均匀分布,如用它的各个键值作基于范围的分区,每个分区具有的记录数比较均匀,但这种方法对于每天增加上万条记录的表来看,显然不是最优的。如果选用START_DATE_TIME(医嘱开始时间)建立范围分区,每月的数据建立一个分区,在每个分区内基于ORDERING_DEPT建立散列子分区,每月的数据形成一个组合分区,会使每个分区的记录数分布均匀、查询速度提高、易于备份和删除。因为大多数的统计和查询是在一个月的范围内,而且从实际的查询效果看,跨月和跨年数据的统计和查询速度,也比未分区的时候大大缩短,效果非常明显。

下载本文
显示全文
专题