用Delete与Truncate清除表数据对高水位的影响__table_name_高水位_DBMS_STATS_Analyze_last_analyzed_

当前位置: 数据库>oracle

用Delete与Truncate清除表数据对高水位的影响

来源: 互联网发布时间：2017-06-10

本文导语: 众所周知，Oracle段都有一个在段内容纳数据块的上限，我们把这个上限称为"High Water Mark"（HWM）。这个HWM是一个标记，用来说明已经有多少没有使用的数据块分配给这个segment。原则上HWM只会增大，不会缩小，即使将表中的数据都...

众所周知，Oracle段都有一个在段内容纳数据块的上限，我们把这个上限称为"High Water Mark"（HWM）。这个HWM是一个标记，用来说明已经有多少没有使用的数据块分配给这个segment。原则上HWM只会增大，不会缩小，即使将表中的数据都删除，HWM还是为原值。HWM就像一个水库的历史最高水位，这也是为何会称之为“高水位”的缘故。实际环境中随着我们表中数据的不断增长，表的高水位也被不断的推高。当高水位达到一定程度之后，会对该表上的SQL查询效率产生负面影响，因此需要采取有效措施降低高水位。下面做个测试，来比较下如何删除数据才能有效降低高水位。注意，我的测试环境为11.2.0.3，其他版本的测试结果可能略有不同。

delete与truncate清空表数据对HWM的影响

--创建测试环境

SQL> conn / as sysdba

SQL> create tablespace zlm datafile '/u01/app/oracle/oradata/zlm11g/zlm01.dbf' size 50m;

Tablespace created.

SQL> create table zlm.zlm1 as select * from dba_objects;

Table created.

SQL> set lin 130 pages 130

SQL> select table_name,num_rows,blocks,empty_blocks,avg_row_len,last_analyzed from dba_tables where table_name like 'ZLM%';

TABLE_NAME NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN LAST_ANALYZED

------------------------------ ---------- ---------- ------------ ----------- ------------------

ZLM1

--分析表的统计信息

SQL> analyze table zlm.zlm1 statistics;

Table analyzed.

SQL> select table_name,num_rows,blocks,empty_blocks,avg_row_len,last_analyzed from dba_tables where table_name like 'ZLM%';

TABLE_NAME NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN LAST_ANALYZED

------------------------------ ---------- ---------- ------------ ----------- ------------------

ZLM1 1101 51 100 27-SEP-14

SQL> select count(*) from zlm.zlm1;

COUNT(*)

----------

可以看到，用estimate分析的表的行数会不准确，差了1800条记录，我们用compute来分析表

SQL> analyze table zlm.zlm1 statistics;

Table analyzed.

SQL> select table_name,num_rows,blocks,empty_blocks,avg_row_len,last_analyzed from dba_tables where table_name like 'ZLM%';

TABLE_NAME NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN LAST_ANALYZED

------------------------------ ---------- ---------- ------------ ----------- ------------------

ZLM1 1101 51 27-SEP-14

也可以用dbms_stats包来收集表的统计信息

SQL> exec ('ZLM','ZLM1')

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> select table_name,num_rows,blocks,empty_blocks,avg_row_len,last_analyzed from dba_tables where table_name like 'ZLM%';

TABLE_NAME NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN LAST_ANALYZED

------------------------------ ---------- ---------- ------------ ----------- ------------------

ZLM1 1101 51 27-SEP-14

这里我们发现，两者除了在AVG_ROW_LEN字段上的值略有不同（）外，其他基本一致

对于普通表而言，用dbms_stats包和用analyze来收集统计信息区别不大，但这两种方法还是有各自应用场景的：

1、对于分区表，建议使用DBMS_STATS，而不是使用Analyze语句
a) 可以并行进行，对多个用户，多个Table
b) 可以得到整个分区表的数据和单个分区的数据
c) 可以在不同级别上Compute Statistics：单个分区，子分区，全表，所有分区
d) 可以倒出统计信息
e) 可以用户自动收集统计信息
2、DBMS_STATS的缺点
a) 不能Validate Structure
b) 不能收集CHAINED ROWS, 不能收集CLUSTER TABLE的信息，这两个仍旧需要使用Analyze语句
c) DBMS_STATS 默认不对索引进行Analyze，因为默认Cascade是False，需要手工指定为True
3、对于oracle 9里面的External Table，不能使用Analyze，只能使用DBMS_STATS

SQL> select header_file,header_block,bytes,blocks,extents from dba_segments where segment_name like 'ZLM%';

HEADER_FILE HEADER_BLOCK BYTES BLOCKS EXTENTS

----------- ------------ ---------- ---------- ----------

6 9437184 24

这里我们发现，在dba_tables中占用的块为1101+52=1152，其中1152就是我们的高水位，EMPTY_BLOCKS表示高水位以下未被使用的空块，

我们可以通过show_space()存储过程来验证一下：

SQL> exec show_space('ZLM1','ZLM')

Total Bytes.............................9437184

Unused Blocks...........................51

Unused Bytes............................417792

Last Used Ext FileId....................6

Last Used Ext BlockId...................1152

Last Used Block.........................77

PL/SQL procedure successfully completed.

注意，这里77+51=128，正好是最后分配的一个extent的大小

--查看测试表ZLM1占用extent和block的情况

SQL> select block_id,extent_id,bytes,blocks from dba_extents where segment_name like 'ZLM%';

BLOCK_ID EXTENT_ID BYTES BLOCKS

---------- ---------- ---------- ----------

0 65536 8

136 1 65536 8

144 2 65536 8

152 3 65536 8

160 4 65536 8

168 5 65536 8

176 6 65536 8

184 7 65536 8

192 8 65536 8

200 9 65536 8

208 10 65536 8

216 11 65536 8

224 12 65536 8

232 13 65536 8

240 14 65536 8

248 15 65536 8

384 17 1048576 128

512 18 1048576 128

640 19 1048576 128

768 20 1048576 128

896 21 1048576 128

1024 22 1048576 128

23 1048576 128

从block_id字段的值可以发现，当在表中插入数据后，分配给表的block从128开始一直到1152，并且，开始的1-16个extent会以8个块（8*8=64K）为分配单位，而到了第17个extent之后，则以128个块（8*128=1M）为分配单位，目前ZLM1表共分配了24个extent

--查看测试表ZLM1的block分配情况

SQL> col segment_name for a10

SQL> select segment_name,header_file,header_block,blocks,bytes,extents,min_extents,max_extents,segment_type from dba_segments where segment_name like 'ZLM%';

SEGMENT_NA HEADER_FILE HEADER_BLOCK BLOCKS BYTES EXTENTS MIN_EXTENTS MAX_EXTENTS SEGMENT_TYPE

---------- ----------- ------------ ---------- ---------- ---------- ----------- ----------- ------------------

ZLM1 6 1 2147483645 TABLE

这里可以发现一个规律，dba_segments中的header_block的值总是要比dba_extents查出来值的多2个块

--创建测试表ZLM2并查看block分配情况

SQL> create table zlm.zlm2 as select * from zlm.zlm1;

Table created.

SQL> select segment_name,header_file,header_block,blocks,bytes,extents,min_extents,max_extents,segment_type from dba_segments where segment_name like 'ZLM%';

SEGMENT_NA HEADER_FILE HEADER_BLOCK BLOCKS BYTES EXTENTS MIN_EXTENTS MAX_EXTENTS SEGMENT_TYPE

---------- ----------- ------------ ---------- ---------- ---------- ----------- ----------- ------------------

ZLM2 6 1152 9437184 24 1 2147483645 TABLE

ZLM1 6 130 1152 9437184 24 1 2147483645 TABLE

第2个表从1282个块开始分配，为什么是1282呢？1282=130+1152，也就是从测试表ZLM1之后的block开始分配

--delete测试表ZLM1中的数据

SQL> delete from zlm.zlm1;

75541 rows deleted.

SQL> commit;

Commit complete.

SQL> select table_name,num_rows,blocks,empty_blocks,avg_row_len,last_analyzed from dba_tables where table_name like 'ZLM%';

TABLE_NAME NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN LAST_ANALYZED

------------------------------ ---------- ---------- ------------ ----------- ------------------

ZLM1 75541 1101 51 100 27-SEP-14

--分析测试表ZLM1和ZLM2并查看各自数据块占用情况

SQL> analyze table zlm.zlm1 compute statistics;

Table analyzed.

SQL> analyze table zlm.zlm2 compute statistics;

Table analyzed.

SQL> select table_name,num_rows,blocks,empty_blocks,avg_row_len,last_analyzed from dba_tables where table_name like 'ZLM%';

TABLE_NAME NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN LAST_ANALYZED

------------------------------ ---------- ---------- ------------ ----------- ------------------

ZLM1 0 27-SEP-14

ZLM2 75541 1101 51 100 27-SEP-14

删除ZLM1表中数据以后，NUM_ROWS值为0，但是还是占用了1152个数据块，说明此时高水位并没有下降，仍然为1152

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容：

您可能感兴趣的文章:

编程语言 iis7站长之家

浅析删除表的几种方法（delete、drop、truncate）

sql中的truncate、delete及drop的区别

drop,truncate与delete的区别

t-sql清空表数据的两种方式示例(truncate and delete)

详解MySQL中DROP,TRUNCATE 和DELETE的区别实现mysql从零开始

oracle数据库删除数据Delete语句和Truncate语句的使用比较

MySQL删除数据Delete与Truncate语句使用比较

本站(WWW.)旨在分享和传播互联网科技相关的资讯和技术，将尽最大努力为读者提供更好的信息聚合和浏览方式。
本站(WWW.)站内文章除注明原创外，均为转载、整理或搜集自网络。欢迎任何形式的转载，转载请注明出处。