90% 是Heap table
Cluster 集群表,
index-organized table: 就是把索引和表 和二为一了.
partitioned table：表非常大, 逻辑上是一个大表, 每个partition 又是一个小表
rows read in groups : 是不是一起读, 可以考虑 claster 表
unclustered: 一个Block 里只存储一个表的数据
可以看到图, 集群表的多个表数据是放在一个block上的.
首先创建一个集群, 创建cluster时可以指定存储信息, 注意在这个集群中的表就不要再指定存储信息了.
注意下边的 cluster mycluster(deptid);
hash函数得到的block时, 如果不同的key得到相同的block, 那么这时候就会有一个 overflow block 链表, 即多个数据的指针放在了这个block里, 所以好的hash函数会尽量较少这种数据间的”碰撞”
按照RANGE 来分区时, 可能数据不均匀, 比如上边的例子, 可能2009年多一些, 2010年少一些.
hash 我们无法控制某个数据放在某个分区, 是 oracle 帮我们分区的.
10g 以后也支持 global indexes 了
分区的个数, oracle 推荐 2的幂次方倍
可以看到分配的比较均匀, 并且数据时随机分布的, 以上是按照empno来进行hash的, 我们并没有看到什么规律.
很多值是离散的, 比如中国的省, 赣, 湘, 黑, 吉, 辽 等, 这些值是离散的, 没有办法向 range来进行比较, 所以list分区和range很相似, 只是它的值没有办法比较, 而是全部列出来.
把上面3种基本的分区组合起来, 目前分区是一维方式, 我们还可以在一个分区上再进行分区, 分出子分区, 这种情况用于特别大的表, 比如分区以后这个表还是非常非常的大, 那么我们还可以进行分出子分区.
partion在这里类似一个容器, 是一个逻辑概念。 它是用来存储
真正存储数据的是 subpartition.
local partioned index (OLAP)
global partion index (OLTP)
global norpartion index
local index
a,b 只表中的列
global nopartion index
data 也是表中的列
global partion index
说白了就是在做查询时, 能够锁定在某个Partion中查找.
select * from range1 where a=1 and b=1;
Pstart , Pstop 表示起始 partion 和 结束 partion
所以这个查询语句就指搜索了一个partion.
