Oracle表碎片整理操作步骤详解
Oracle表碎片整理操作步骤详解
发布时间:2016-12-28 来源:查字典编辑
摘要:高水位线(HWL)下的许多数据块都是无数据的,但全表扫描的时候要扫描到高水位线的数据块,也就是说oracle要做许多的无用功!因此oracl...

高水位线(HWL)下的许多数据块都是无数据的,但全表扫描的时候要扫描到高水位线的数据块,也就是说oracle要做许多的无用功!因此oracle提供了shrink space碎片整理功能。对于索引,可以采取rebuild online的方式进行碎片整理,一般来说,经常进行DML操作的对象DBA要定期进行维护,同时注意要及时更新统计信息!

一:准备测试数据,使用HR用户,创建T1表,插入约30W的数据,并根据object_id创建普通索引,表占存储空间34M

复制代码 代码如下:

SQL> conn /as sysdba

已连接。

SQL> select default_tablespace from dba_users where username='HR';

DEFAULT_TABLESPACE

------------------------------------------------------------

USERS

SQL> conn hr/hr

已连接。

SQL> insert into t1 select * from t1;

已创建 74812 行。

SQL> insert into t1 select * from t1;

已创建 149624 行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> create index idx_t1_id on t1(object_id);

索引已创建。

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('HR','T1',CASCADE=>TRUE);

PL/SQL 过程已成功完成。

SQL> select count(1) from t1;

COUNT(1)

----------

299248

SQL> select sum(bytes)/1024/1024 from dba_segments where segment_name='T1';

SUM(BYTES)/1024/1024

--------------------

34.0625

SQL> select sum(bytes)/1024/1024 from dba_segments where segment_name='IDX_T1_ID';

SUM(BYTES)/1024/1024

--------------------

6

二:估算表在高水位线下还有多少空间可用,这个值应当越低越好,表使用率越接近高水位线,全表扫描所做的无用功也就越少!

DBMS_STATS包无法获取EMPTY_BLOCKS统计信息,所以需要用analyze命令再收集一次统计信息

复制代码 代码如下:

SQL> SELECT blocks, empty_blocks, num_rows FROM user_tables WHERE table_name ='T1';

BLOCKS EMPTY_BLOCKS NUM_ROWS

---------- ------------ ----------

4302 0 299248

SQL> analyze table t1 compute statistics;

表已分析。

SQL> SELECT blocks, empty_blocks, num_rows FROM user_tables WHERE table_name ='T1';

BLOCKS EMPTY_BLOCKS NUM_ROWS

---------- ------------ ----------

4302 50 299248

SQL> col table_name for a20

SQL> SELECT TABLE_NAME,

2 (BLOCKS * 8192 / 1024 / 1024) -

3 (NUM_ROWS * AVG_ROW_LEN / 1024 / 1024) "Data lower than HWM in MB"

4 FROM USER_TABLES

5 WHERE table_name = 'T1';

TABLE_NAME Data lower than HWM in MB

-------------------- -------------------------

T1 5.07086182

三: 查看执行计划,全表扫描大概需要消耗CPU 1175

复制代码 代码如下:

SQL> explain plan for select * from t1;

已解释。

SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 3617692013

--------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

--------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 299K| 28M| 1175 (1)| 00:00:15 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 299K| 28M| 1175 (1)| 00:00:15 |

--------------------------------------------------------------------------

四:删除大部分数据,收集统计信息,全表扫描依然需要消耗CPU 1168

复制代码 代码如下:

SQL> delete from t1 where object_id>100;

已删除298852行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> select count(*) from t1;

COUNT(*)

----------

396

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('HR','T1',CASCADE=>TRUE);

PL/SQL 过程已成功完成。

SQL> analyze table t1 compute statistics;

表已分析。

SQL> SELECT blocks, empty_blocks, num_rows FROM user_tables WHERE table_name ='T1';

BLOCKS EMPTY_BLOCKS NUM_ROWS

---------- ------------ ----------

4302 50 396

SQL> explain plan for select * from t1;

已解释。

SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

PLAN_TABLE_OUTPUT

------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 3617692013

--------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

--------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 396 | 29700 | 1168 (1)| 00:00:15 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 396 | 29700 | 1168 (1)| 00:00:15 |

--------------------------------------------------------------------------

五:估算表在高水位线下还有多少空间是无数据的,但在全表扫描时又需要做无用功的数据

复制代码 代码如下:

SQL> SELECT TABLE_NAME,

2 (BLOCKS * 8192 / 1024 / 1024) -

3 (NUM_ROWS * AVG_ROW_LEN / 1024 / 1024) "Data lower than HWM in MB"

4 FROM USER_TABLES

5 WHERE table_name = 'T1';

TABLE_NAME Data lower than HWM in MB

-------------------- -------------------------

T1 33.5791626

六:对表进行碎片整理,重新收集统计信息

复制代码 代码如下:

SQL> alter table t1 enable row movement;

表已更改。

SQL> alter table t1 shrink space cascade;

表已更改。

SQL> select sum(bytes)/1024/1024 from dba_segments where segment_name='T1';

SUM(BYTES)/1024/1024

--------------------

.125

SQL> select sum(bytes)/1024/1024 from dba_segments where segment_name='IDX_T1_ID

';

SUM(BYTES)/1024/1024

--------------------

.0625

SQL> SELECT TABLE_NAME,

2 (BLOCKS * 8192 / 1024 / 1024) -

3 (NUM_ROWS * AVG_ROW_LEN / 1024 / 1024) "Data lower than HWM in MB"

4 FROM USER_TABLES

5 WHERE table_name = 'T1';

TABLE_NAME Data lower than HWM in MB

-------------------- -------------------------

T1 33.5791626

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('HR','T1',CASCADE=>TRUE);

PL/SQL 过程已成功完成。

这个时候,只剩下0.1M的无用功了,执行计划中,全表扫描也只需要消耗CPU 3

SQL> SELECT TABLE_NAME,

2 (BLOCKS * 8192 / 1024 / 1024) -

3 (NUM_ROWS * AVG_ROW_LEN / 1024 / 1024) "Data lower than HWM in MB"

4 FROM USER_TABLES

5 WHERE table_name = 'T1';

TABLE_NAME Data lower than HWM in MB

-------------------- -------------------------

T1 .010738373

SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 3617692013

--------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

--------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 396 | 29700 | 3 (0)| 00:00:01 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 396 | 29700 | 3 (0)| 00:00:01 |

--------------------------------------------------------------------------

总共只有5个块,空块却有50个,明显empty_blocks信息过期

SQL> select blocks,empty_blocks,num_rows from user_tables where table_name='T1';

BLOCKS EMPTY_BLOCKS NUM_ROWS

---------- ------------ ----------

5 50 396

SQL> analyze table t1 compute statistics;

表已分析。

SQL> select blocks,empty_blocks,num_rows from user_tables where table_name='T1';

BLOCKS EMPTY_BLOCKS NUM_ROWS

---------- ------------ ----------

5 3 396

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