Oracle表碎片整理操作步骤详解
程序员文章站
2023-11-25 16:49:28
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...
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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