oracle表相关

堆表

数据以堆的形式管理，增长数据时会使用段中找到的第一个能放下数据的自由空间，咱们见到的绝大部分的表都是堆表。堆表是数据库的默认表类型。

最简单的状况是

create table test （c1 varchar2(10),c2 varchar2(24),c3 number(9,3)) ;

而后使用tom kyte的方法，尽量简单的建立表，调用dbms_metadata.get_ddl函数，查看详细定义，而后再根据这个详细版本，定制本身想要的版本。

set long 5000 select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','TEST') from dual; CREATE TABLE "SCOTT"."TEST" ( "C1" VARCHAR2(10), "C2" VARCHAR2(24), "C3" NUMBER(9,3) ) SEGMENT CREATION DEFERRED PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 NOCOMPRESS LOGGING TABLESPACE "USERS"

延迟段建立特性

11g之后的版本，段会延迟到插入数据才建立，若是想当即建立段使用segment creation immediate，默认为defereed 
可使用数据字典表dba_segments或者all_segments确认

create table test （c1 varchar2(10),c2 varchar2(24),c3 number(9,3)) segment creation immediate ;

表空间

若是不指定表空间,则使用表所在用户的默认表空间。 
指定表存储在users表空间里：

create table test （c1 varchar2(10),c2 varchar2(24),c3 number(9,3)) tablespace users;

PCTFREE和PCTUSED

PCTUSED若是使用ASSM（自动段空间管理）的话，会被忽略，绝大部分状况是这样的，oracle也推荐这样。 
PCTFREE用于在数据库块里预留空间用于更新，单到达设置比例后不会有新行插入该块，以避免产生行迁移.

create table test （c1 varchar2(10),c2 varchar2(24),c3 number(9,3)) pctfree 20;

INITRANS

initrans控制数据库块头为事务预留的事务插槽个数，若是对该表进行插入和更新的事务很是多，建议将该值设置的稍微大一点。

create table test （c1 varchar2(10),c2 varchar2(24),c3 number(9,3)) initrans 10;

buffer_pool

使用什么缓存池来缓存该表的块 
通常使用默认设置便可， 即default 
对于访问很是频繁的表可使用 keep池，(通常在其余优化手段测试后才使用这种方法),须首先设置db_keep_cache_size参数。

create table test （c1 varchar2(10),c2 varchar2(24),c3 number(9,3)) storage (buffer_pool keep);

logging和nologging

不管设置成那个在普通DML语句时都要产生日志文件，只有直接路径DML才有区别。绝大部分状况使用logging(默认)。只有在大量加载数据的状况下使用nologging来加快数据的加载

create table test （c1 varchar2(10),c2 varchar2(24),c3 number(9,3)) nologging storage (buffer_pool keep); 

compress和nocompress

在直接路径加载或者传统路径加载启用或者禁用压缩。有nocompress(禁用压缩）， 
compress对直接路径插入有效 
compress for oltp对直接路径和通常路径插入都有效

压缩的效果通常都比较好，若是cpu资源容许的状况下，可使用压缩提升对数据库缓冲区缓存的使用效率，能够放更加多的数据了，对于全表扫描较多的应用程序来讲是一个很好的优化。可是相应的会增长cpu的使用，使用前应该进行相应的测试。测试会不会对数据插入，修改形成影响。很是适合一次写入屡次修改类型数据。

使用 
select blocks,avg_row_length,num_rows,compression,compress_for from user_tables where table_name='xxxxx' 
检查压缩前和压缩后效果差别

约束

能够在表建立时使用约束或者在表建立后增长、修改或者删除约束

约束分为行内约束和行外约束,行内约束指的是在定义列时候一块儿定义该列相关的约束。行外约束指的是单独一行定义约束。

create table test （ c1 varchar2(10) primary key, c2 varchar2(24) not null, c3 number(9,3) constraint c3_check check(c3>100), constarint c2_check check (c2 in ('China', 'Japan','USA')) ) ;

其中primary key 、not null、 c3_check为行内约束，c2_check为行外约束

约束的状态

enable 表示启用 
disable 表示不启用 
validate 表示当前表中全部数据都被验证了 
novalidate 表示当前表中的数据没有被验证。 
通常状况只需设置enable validate（默认） 
其它组合用于对大数据进行ETL时使用节省时间

还有一个表示约束是延迟起效仍是当即起效。延迟起效表示在commit完成时进行检查约束是否正确，当即起效表示对该语句处理时进行判断是否知足约束 
默认状况是当即起效 
延迟起效的语法为 
deferred initially immediate|deferred 只有这样设置了的约束才能在事务控制时使用约束控制延迟。

null和not null约束

表示该列可不能够为空

unique约束

表示该列的值在表内必须惟一，可是能够为null

create table test （ c1 varchar2(10), c2 varchar2(24), c3 number（9,3）, constraint pk_test primary key (c1,c2)， constraint uk_test unique (c3) ) ;

primary key约束

这些键表示的值在全表惟一且不为空（主键的全部列都不能为null）,能够由单列做为主键或者多列组合做为主键

create table test （ c1 varchar2(10), c2 varchar2(24), c3 number（9,3）, constraint pk_test primary key (c1,c2) ) ;

引用约束

用于表示父子表，使用引用约束的表为子表，被引用约束的表为父表

create table parent （ c1 varchar2(10), c2 varchar2(24), c3 number（9,3）, constraint pk_test primary key (c1,c2) ) ; create table child （ c1 varchar2(10), c2 varchar2(24), c3 number（9,3）, c4 number(9,3), constraint fk_child foreign key (c1,c2) references parent(c1,c2) ) ; //父表删除一行，子表和其关联的行被删除 create table child1 （ c1 varchar2(10), c2 varchar2(24), c3 number（9,3）, c4 number(9,3), constraint fk_child foreign key (c1,c2) references parent(c1,c2) on delete cascade ) ; //父表删除一行，子表和其关联的行被删除 create table child2 （ c1 varchar2(10), c2 varchar2(24), c3 number（9,3）, c4 number(9,3), constraint fk_child foreign key (c1,c2) references parent(c1,c2) on delete set null ) ;

引用约束还有一个和性能关系很大的条件，若是不对子表的引用列加上索引，当父表更新或者删除时会锁定整个子表。

check约束

用于检查某些条件，大于，小于，在一个集合里面等等

组合上述条件的例子

create table test (c1 varchar2(10) primary key， c2 varchar2(24), c3 number(9,3), constraint c2_c3_check check(c2 in ('China','USA') and c3>5.0) enable validate) tablespace users pctfree 20 storage (buffer_pool keep);

索引组织表（IOT）

索引组织表是将数据存储在索引结构里。索引组织表中的数据按照主键存储和排序。索引组织表首先是对于信息的获取很是有利。其次因为是按索引进行存储的，索引的前缀部分相同的键会存储在一块儿。IOT表对于信息获取，空间应用和OLAP至关有用。

IOT表有三个属性很重要

compress N和nocompress

compress N表示对索引的前N项提取公因子。在重复度很高的状况下压缩性很是好。

能够对IOT表的主键使用 
analyze index iot_pk validate structure; 
而后查看index_stats表的opt_cmpr_count获取最优N值。

pctthreshold

表示行数据量超过块大小的这个百分比时，剩余的列放到overflow里去。

including

行中从第一列到该列为止都存储在叶子块里，剩余的列放到overflow里。

overflow

容许你建立另外一个段，当数据行太长时溢出到这个段上来，以使IOT的叶子块尽可能容纳更多的行。

IOT表的分区

分区键必须是主键的子集

create table line (point_id varchar2(20), line_id varchar2(20), x number(10,3), y number(10,3), loc varchar2(20), time date, constraint pk_line primary key(line_id,point_id,time) ) organization index partition by range(time) (partition p0 values less than (to_date('2016-1-1','yyyy-mm-dd')) );

例子

使用including控制overflow
create table address ( type varchar2(10), location varchar2(200), phone varchar2(20), detail varchar2(800), constraint pk_address primary key (type,location) ) organization index including location overflow; 使用pctthreshold控制overflow create table address ( type varchar2(10), location varchar2(200), phone varchar2(20), detail varchar2(800), constraint pk_address primary key (type,location) ) organization index pctthreshold 5 overflow; 使用including和pctthreshold的组合也是能够的，可是通常不是特别有用

外部表

分区表

分区是将一个表或者索引分红多个更小，更可管理的部分。逻辑上将只有一个表或索引，对外部使用该表的人而言，就是一个表和普通表没有任何分别，可是在物理上这一个表能够由多个分区组成，每一个分区都是一个独立的对象，能够单独处理，或是做为一个更大的部分被处理。

分区表

区间分区

指定存储在一块儿的数据的区间，好比2016-3-1到2016-4-1的放在分区1,2016-4-1到2016-5-1的放在分区2,等等

常见使用方法有两种，常规区间分区和间隔分区 
可是不论是哪一种分区方式，和普通表同样，能够在表后面指定PCTFREE、INITRANS、存储性质（基本上就是buffer_pool)、表空间等物理属性。若是分区没有覆写这些属性，则分区和表的这些性质保持一致 
固然，每一个分区后均可以指定PCTFREE、INITRANS、存储性质（基本上就是buffer_pool)、表空间等物理属性

常规区间分区

语法结构为

partition by range (column_name) (partition name1 values less than (value1), partition name2 values less than (valuee2), .... partition last_part values less than (maxvalue));

最后一个小于maxvalue是为了让全部状况均可以被表所包含。这里的小于，指的是严格小于，等于不包含在内。

举个例子

create table log ( text varchar2(255), rksj date ) pctfree 20 storage(buffer_pool default) partition by range(rksj) ( partition part_2016_3 values less than (to_date('2016-3-1','yyyy-mm-dd')), partition part_2016_4 values less than (to_date('2016-4-1','yyyy-mm-dd')) pctfree 10 storage(buffer_pool keep), partition part_other values less than (maxvalue) ) 

可使用alter table修改分区的物理属性

alter table log modify partition part_2016_3 storage(buffer_pool keep);

间隔区间分区

间隔分区是从oracle 11gr1开始新增长的一个特性，以一个分区为起点，设置一个规则（间隔），让oracle根据该规则知道之后该怎么增长分区。这样就不须要预先设置好全部的分区了，oracle在插入数据时知道本身去建立分区。间隔分区的键值应该是能够和number、interval进行相加的列。

对于任何合适的现有区间分区表，均可以使用alter table修改成间隔区间分区表。

语法

partition by range (column_name) interval (expr) store in (tablespace1,tablespace2,....) (partition name1 values less than (value1), partition name2 values less than (valuee2), ....);

通常间隔分区只需建立一个起始分区便可.

create table log ( text varchar2(255), rksj date ) pctfree 20 storage(buffer_pool default) partition by range(rksj) interval (numtoyminterval(1,'month')) ( partition part_2016_3 values less than (to_date('2016-3-1','yyyy-mm-dd')) )

间隔分区的缺点

11g开始oracle增长了interval分区，和range分区最大的区别就是它会根据数据自动去建立分区。 
可是它有如下缺点 
1. 第一个分区不能删除，由于它是参考，删除会报ora-14758错误。 
2. 分区没有便于管理的名称 
3. 若是建立索引时指定了多个分区，则这些分区之间是不会应用interval继续分区了。只有大于这其中的值才会开始分区 
4. 不能执行分区的循环使用？？

ora-14758错误解决方法 
先将间隔分区表转化为普通range分区表 
alter table table_name set interval (); 
删除指定分区后再将间隔设置回来 
alter table table_name set interval (numtodsinterval(1，’DAY’));

散列分区

散列分区是在一个列或者多个列上引用散列函数，行会按散列值放到不一样的分区上去。oracle建议分区数应该是2的一个幂次方（2,4,8,16，。。。）。

散列分区的目的是让数据很好的分布在多个不一样的设备上，或者将数据汇集到更可管理的块上，因此散列键应该是惟一的列或者至少有足够的相异值。以便数据能在多个分区上均匀的分布。

partition  by hash (column1,column2,...) ( partition part1 tablespace ts_name1, partition part2, ..... )

其它物理属性不能在这里设置。

或者

partition by hash (column1,column2,...) partitions n store in （ts_name1,ts_name2,...);

create table log ( id number(10), text varchar2(255), rksj date ) partition by hash(id) ( partition part1 tablespace users , partition part2, partition part3 tablespace ts_test, partition part4 ); create table log ( id number(10), text varchar2(255), rksj date ) partition by hash(id) partitions 4 store in (users,ts_test); 

列表分区

根据离散的值决定数据该放在哪一个分区里。

partition by list(column1,...) ( partition part1 values (value1,value2), partition part2 values (value3,value4), ..... partition part_default (default) )

若是设置了default分区，则不能再增长分区了，只能删除default分区才能增长分区

create table data ( rawdata raw(200), status varchar2(1) ) partition by list(status) ( partition part_u values ('u') tablespace users storage(buffer_pool keep), partition part_p values ('p')tablespace ts_test, partition part_def values (default) );

引用分区

引用分区是oracle 11gr1引入的新特性，要以某种方式 
对子表进行分区，使得子表的分区和父表的保持一对一的关系。

create table orders ( order# number(10) primary key, order_date date, data varchar2(100) ) partition by range(order_date) ( partition part_2015 values less than (to_date('2016-1-1','yyyy-mm-dd')), partition part_2016 values less than (to_date('2017-1-1','yyyy-mm-dd')) ); create table order_items ( order# number(10), item# number(10), price number(5,2), description varchar2(200), constraint pk_order_items primary key(order#,item#), constraint fk_order_items foreign key(order#) references orders(order#) ) partition by reference (fk_order_items); 

组合分区表

的range，list和hash分区，在这些分区的基础上再进行分区。 
每种分区均可以进行range，list和hash子分区。

例子

在区间分区的基础上散列分区
create table log ( id number(10), text varchar2(200), logtime date, type varchar2(1) ) partition by range(logtime) subpartition by hash(id) subpartitions 10 store in (users,ts_test) (partition part_2015 values less than (to_date('2016-1-1','yyyy-mm-dd')), partition part_2016 values less than (to_date('2017-1-1','yyyy-mm-dd')) ); 区间分区上列表分区 create table log ( id number(10), text varchar2(200), logtime date, type varchar2(1) ) partition by range(logtime) subpartition by list(type) subpartition template ( subpartition part_a values ('A') tablespace users, subpartition part_b values ('B') tablespace ts_test, subpartition part_cd values ('C','D') tablespace users ) (partition part_2015 values less than (to_date('2016-1-1','yyyy-mm-dd')), partition part_2016 values less than (to_date('2017-1-1','yyyy-mm-dd')) ); create table log ( id number(10), text varchar2(200), logtime date, type varchar2(1) ) partition by hash(id) subpartition by list(type) subpartition template ( subpartition part_a values ('A') tablespace users, subpartition part_b values ('B') tablespace ts_test, subpartition part_cd values ('C','D') tablespace users ) partitions 8 store in (users,ts_test) ;

聚簇表

索引聚簇表

聚簇表的理念是将数据按照咱们想要的方式（聚簇）将多个表预联结在一块儿，即放在同一个块上。聚簇也可用于单个表，按某个列 
将数据分组存储。

create cluster emp_dept_cluster (deptno number(2)) size 1024; select dbms_metadata.get_ddl('CLUSTER','EMP_DEPT_CLUSTER') from dual; DBMS_METADATA.GET_DDL('CLUSTER','EMP_DEPT_CLUSTER') -------------------------------------------------------------------------------- CREATE CLUSTER "SCOTT"."EMP_DEPT_CLUSTER" ( "DEPTNO" NUMBER(2,0) ) SIZE 1024 PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 2 MAXTRANS 255 STORAGE(INITIAL 65536 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT FLASH_CACHE DEFAULT CELL_FLASH_CACHE DEFAULT) TABLESPACE "USERS" PARALLEL (DEGREE 1 INSTANCES 1)

其中size是聚簇最重要的一个参数，意思是每一个键值大概关联多大的空间，这里是1024B，对于大小为8KB的块能够放下7个键。若是设置的太大会浪费空间，若是设置过小又会过分串链，违背了聚簇就是为了将相关数据放在一块儿的本意。

向聚簇中放数据以前，首先要为聚簇建立索引，而后就能够建立聚簇表了。聚簇索引的任务就是拿到一个键值，而后返回包含这个键值的块地址。

create index idx_emp_dept_cluster on cluster emp_dept_cluster; create table dept (deptno number(2), dname varchar2(20), loc varchar2(20)) cluster emp_dept_cluster(deptno); create table emp ( empno number(10) primary key, name varchar2(20), mgr number(10), sal number(8,2), deptno number(2) ) cluster emp_dept_cluster(deptno); 

聚簇表没有tablespace这些段属性，由于这些属性都在聚簇上定义。

不适合索引聚簇表的状况

1. 有大量修改的状况
2. 常常须要全表扫描的状况
3. 须要进行分区，聚簇和聚簇表都是不能分区的。
4. 需频繁的truncate和加载，聚簇中的表不能truncate，这是由于聚簇中有多个表放在一块儿，显然就不能truncate。

适合状况

主要用于读，且经过索引来读，另外会频繁的把信息联结起来使用。

散列聚簇表

基本和索引聚簇表同样，就是将索引换成了散列函数。oracle获取一列的值，经过散列函数获得一个值，而后经过这个值得到数据所在的块。使用散列的缺点是没法进行 扫描，只要是范围扫描则必须执行全表扫描。

块的计算

散列聚簇表的块数是预先分配好的。由散列聚簇表的hashkeys和size加上块的大小获得，即trunc(hashkeys*size/blocksize)

例子

create cluster hash_cluster (hash_key number(10) ) hashkeys 10000 size 8192 tablespace users; create table hash_table1 ( x number(10),name varchar2(10) ) cluster hash_cluster(x); create table hash_table2 ( x number(10),loc varchar2(10) ) cluster hash_cluster(x);

散列聚簇表还可使用单表散列聚簇表

create cluster hash_cluster 
(hash_key number(10) 
) 
hashkeys 10000 
size 8192 
single table 
tablespace users;

临时表

用于保存事务或者会话期间的中间结果。临时表中保存的数据只对当前会话可见，分为两种状况，一种是事务一结束数据就被清空。一种是事务结束后依然存在。使用临时表生成的redo数据要少。

create global temporary med 
（name varchar2(10), 
phone varchar2(20) 
) 
on commit delete rows;

create global temporary med （name varchar2(10), phone varchar2(20) ) on commit preserve rows;