一、什么场景、时间适合用分区表？
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1、大数据量的表，比如大于2GB。一方面2GB文件对于32位OS是一个上限，另外备份时间长。
2、包括历史数据的表，比如最新的数据放入到最新的分区中。典型的例子：历史表，只有当前月份的数据可以被修改，而其他月份只能read-only
就我实际工作中了解到的几种情况：
全国法人单位名录库约有700-800万条记录，字段约有100个。可按所属省行政区划、指标枚举等字段建立分区表。
北京统计宏观数据库，在村一级采用一维表存储，随着指标增多，记录可达千万至亿条级。
上海市房管局系统的权属数据，按照市中心及19个区县，共划分了20个分区，以期提高数据的存取效率。
二、分区表有什么优势？
1、增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用；
2、维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可；
3、均衡I/O：可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能；
4、改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。
最近有业务场景需要用多个字段做分区表，数据量比较大，保存时间也较长，经过学习与实践，算是基本完成，以下内容为实践样例：
---建表语句
create table t_table
(
areacode varchar2(10),
appdate date,
text varchar(10)
)
partition by range(appdate)--根据字段 appdate 创建主分区
interval(numtoyminterval(1,'MONTH')) --主分区按 月 自动创建分区
subpartition by list(areacode) --再按 地区 创建子分区
subpartition template( --指定明确的子分区信息
subpartition sub1 values('101'),
subpartition sub2 values('201'),
subpartition sub3 values('301')
)
(
partition mainpartition1 values less than(to_date('2019-04-01','yyyy-mm-dd'))--2019年4月1日前的放入mainpartition1分区，之后的自动分区
)
---模拟写入测试数据
insert into t_table values('101',to_date('2019-03-03','yyyy-mm-dd'),'a');
insert into t_table values('101',to_date('2019-02-03','yyyy-mm-dd'),'a');
insert into t_table values('101',to_date('2019-04-03','yyyy-mm-dd'),'a');
insert into t_table values('201',to_date('2019-03-03','yyyy-mm-dd'),'a');
insert into t_table values('201',to_date('2019-05-03','yyyy-mm-dd'),'a');
insert into t_table values('301',to_date('2019-04-01','yyyy-mm-dd'),'a');
--查询数据
select * from t_table;
--查询主分区数据
select *from t_table partition (mainpartition1);
--查询子分区数据
select *from t_table subpartition (mainpartition1_sub1);
--查看自动创建的主分区
select * from user_tab_partitions where table_name='T_TABLE'
1、创建语句
create table p(id number)
partition by range(id)
(partition p1 values less than(100) tablespace t1,
partition p2 values less than(200) tablespace t2,
partition p3 values less than(300) tablespace t3);
2、添加分区
alter table p add partition p4 values less than (400) tablespace t4;
3、清除分区数据
alter table p trunc partition p1;
4、删除分区
alter table p drop partition p1;
一.表分区策略
1.识别大表
采用ANALYZE TABLE语句进行分析，然后查询数据字典获得相应的数据量。
2.大表如何分区
可根据月份，季度以及年份等进行分区；
3.分区的表空间规划
要对每个表空间的大小进行估计
二.创建表分区
a.创建范围分区的关键字是'RANGE'
1.范围分区
create table ware_retail_part --创建一个描述商品零售的数据表
(
id integer primary key,--销售编号
retail_date date,--销售日期
ware_name varchar2(50)--商品名称
)
partition by range(retail_date)
(
--2011年第一个季度为part_01分区
partition par_01 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第二个季度为part_02分区
partition par_02 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第三个季度为part_03分区
partition par_03 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,
--2011年第四个季度为part_04分区
partition par_04 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01
);
2.创建散列分区
3.组合分区：
4.interval 分区
三.创建索引分区
索引分区分为本地索引分区和全局索引分区，全局索引不反应基础表的结构，要分区只能进行范围分区。
创建索引分区要参照表分区
四.分区技术简介
优点：
1.减少维护工作量
2.增强数据的可用性
3.均衡I/O,提升性能
4.提高查询速度
5.分区对用户保持透明，用户感觉不到分区的存在。
五,管理表分区
1.添加表分区
ALTER TABLE...ALTER PARATITION
2.合并表分区
3.删除分区
ALTER TABLE...DROP PARTITION
删除分区时，里面的数据也会被删除。
-创建表和分区
create table sales--创建一个销售记录表
(
id number primary key,--记录编号
goodsname varchar2(10),--商品名
saledate date--销售日期
)
partition by range(saledate)--按照日期分区
(
--第一季度数据
partition part_sea1 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,
--第二季度数据
partition part_sea2 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2,
--第三季度数据
partition part_sea3 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,
--第四季度数据
partition part_sea4 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2
);
--创建局部索引
create index index_3_4 on sales(saledate)
local(
partition part_seal tablespace tbsp_1,
partition part_sea2 tablespace tbsp_2,
partition part_sea3 tablespace tbsp_1,
partition part_sea4 tablespace tbsp_2
);
--并入分区
alter table sales merge partitions part_sea3,part_sea4 into partition part_sea4;
--重建局部索引
alter table sales modify partition part_sea4 rebuild unusable local indexes;
六.管理索引分区
删除索引：DROP PARTITION
重建分区：REBUILT PARTITION
更名索引分区：RENAME PARTITION
分割索引分区：SPLIT PARTITION
范围(range)分区:
一::对于分区表,如果where条件种没有分区列,那么oracle会扫描所有的分区,然后做PARTITION RANGE
ALL 操作,这样成本将比未分区的全表扫描稍微高点,因为需要合并各个分区.
二:范围分区可以用values less than (maxvalue)增加一个默认分区,maxvalue 常量表示该分区用来存放所有其
他分区无法存放的记录,
三:范围分区可以对各种谓词做分区消除,包括=,,,等比hash,和list分区要灵活
一 分区表技术概述
二 分区索引技术概述
⑴ 本地前缀分区索引
适用场景：
如果历史数据整理非常频繁、而且不能承受全局分区索引重建的长时间带来的索引不可用
同时、日常交易性能尚能接受、则建议设计为本地非前缀分区索引
注意：本地分区索引不能保证唯一性（除非分区键是约束的一部分）
缺点：
主要体现在数据的高可用性方面
当DROP分区后、全局分区索引则全部INVALID、除非REBULID
但数据量越大、重建索引的时间越长
一般来讲，如果需要将数据按照某个值逻辑聚集，多采用范围分区。如基于时间数据的按“年”、“月”等分区就是很典型的例子。在许多情况下，范围分区都能利用到分区消除特性（ = = = between…and 等筛选条件下）。
如果在表里无法找到一个合适的属性来按这个属性完成范围分区，但你又想享受分区带来的性能与可用性的提升，则可以考虑使用散列分区。（适合使用 = IN 等筛选条件）
如果数据中有一列或有一组离散值，且按这一列进行分区很有意义，则这样的数据就很适合采用列表分区。
如果某些数据逻辑上可以进行范围分区，但是得到的范围分区还是太大，不能有效管理，则可以考虑使用组合分区（范围分区+hash 或范围分区+列表分区）。
create table products_table
(
id number(2),
name varchar2(50),
sale_date date
)
partition by range(sale_date)
interval (numtoyminterval(1,'month'))
(
partition p_month_1 values less than (to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'))
)
如图，取 products_table 中的 sale_date 列作为分区键创建按月自增分区；
所有销售时间在 ‘2016-01-01’之前的记录都会被放入 p_month_1 分区；
销售时间在‘2016-01-01’之后的记录在插入时Oracle会自动创建记录所属月的分区；
比如当有销售时间分别为 2016年1月20日 与 2016年2月20日 的两条记录插入时，Oracle会分别创建一个上限值为 ‘2016-01-31’的分区和一个上限值为‘2016-02-29’的分区来存储这两条记录