Oracle表碎片整理操作步骤详解

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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