jack对海量数据值得深思几点:
1.删除海量数据:delete消耗资源最大。truncate与drop就小的多
2.分区特点:a.可以单独分区操作(数据加载,数据备份,数据恢复以及索引重建等操作。 b.提高查询效率  c.分区更有利于数据维护 d.分区有利于数据库数据的过期化处理---删除或者转入离线数据库
3.分区的种类:范围分区,哈希分区,列表分区
范围分区案例:createtable sale_data(sal_id number(5),sales_date date)partition by range(sales_date)(partition sales_2009_1 values less than(to_date('01/02/2009','DD/MM/YYYY'));
哈希分区:使数据分布更均匀点。
列表分区:提供一种按字段的值来进行分区的方法,这种方法非常适合于有高重复率字段值的表。
4.索引分类:B树索引  位图索引  全文索引
B树索引:常见的索引,索引字段数据重复性不高
位图索引:可用于字段数据重复性高的,适合OLAP
全文索引:字段进行模糊查询或者语音类的查询。
5.对象属性:查看select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','T1') from dual;
6.hint优先级比表的属性高。不建议在代码以hint方式约束SQL执行方式,因为一旦将hint写入代码中,SQL执行计划就固定下来了,而实际数据是不断变化的。
7.数据压缩:alter table emp compress     alter table emp modify partition p1 compress;作用:压缩数据,提高查询性能
8.将过期的数据设置成只读表空间,优化数据库,加快查询速度
9.数据库对象分析,分析和动态采样
10.rac 业务分割,负载均衡,实例级容错
11.分布式数据库:(dblink,字符集统一)
12.dataguard:容灾  RAC+dataguard
13.ASM 与SAN   asmcmd工具   help  lsdg  ls
14.海量数据备份与恢复:表空间  分区设置自己表空间
15.初始参数:
16:show_space存储过程

本文转自东方之子736651CTO博客,原文链接: http://blog.51cto.com/ecloud/1354126,如需转载请自行联系原作者

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