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Oracle 表压缩详细介绍

    来源: 互联网  发布时间:2017-05-30

    本文导语: 前言: 表压缩应该是从10g开始支持的吧,Oracle 11g exadata将这个特性用到了极点,并大力推广压缩技术,在现代机器cpu性能井喷的状态下,对IO,内存占用的减少显得尤为重要,压缩技术肯定是未来的一种普遍技术,现在这个技术...

前言:

表压缩应该是从10g开始支持的吧,Oracle 11g exadata将这个特性用到了极点,并大力推广压缩技术,在现代机器cpu性能井喷的状态下,对IO,内存占用的减少显得尤为重要,压缩技术肯定是未来的一种普遍技术,现在这个技术也越来越成熟,那就让我们在以后的维护过程中用起来,早日实现这个功能的普及,福利DBA。

oracle 12c同样对压缩技术进行了支持,下面是各种压缩方法的优缺点,语法和介绍:

基本表压缩        压缩级别高      cpu消耗少                      适合DSS            语法ROW STORE COMPRESS[BASIC]        未使用direct-path 插入和更新数据将不压缩
高级压缩            压缩级别高      cpu消耗少                      适合OLTP DSS  语法ROW STORE COMPRESS ADVANCED 同上
数据仓库压缩  (混合列压缩) 压缩级别更高 cpu消耗高 适合dss              语法COLUMN STORE COMPRESS FOR QUERY [LOW|HIGH]  高cpu,不使用direct-path是行级别存储,而非列格式,压缩级别将降低
归档压缩          (混合列压缩)  压缩级别最高 cpu消耗最高 适合归档        语法COLUMN STORE COMPRESS FOR ARCHIVE[LOW|HIGH] 同上

 

各种压缩技术优缺点:

基本表压缩适合direct path 插入和受限数据类型sql
高级行压缩支持所有的数据类型和所有sql

混合列压缩适合不频繁的update

归档压缩仅适合direct path inserted,传统的插入和更新也是支持的,不过得使用ADO(automatic data optimization)策略移动行达到要求的混合列压缩级别


总结:大家可以发现高级行压缩是理想压缩方式,其他级别都是冷门压缩,根据情况使用

测试一下吧
我的环境:oracle 12c for linux enterprise 5 +file system  --single instance

 

SQL> create table tt (id number) row store compress basic; --成功
SQL> create table tt (id number) row store compress advanced; --成功
SQL> create table tt (id number) column store compress for query high; --报错,发现普通存储不支持,只适合exadata上使用

create table tt (id number) column store compress for query high
*
ERROR at line 1:
ORA-64307:  Exadata Hybrid Columnar Compression is not supported for
tablespaces on this storage type
SQL> create table tt (id number) column store compress for archive high; --报错同上

SQL> create table tt (id number);

Table created.

SQL> alter table tt row store compress advanced; --表后期可以来指定压缩级别

Table altered.

SQL>

 

总结:发现有点遗憾的是数据仓库级压缩和归档压缩在普通库上不支持,我们再一次受限制了

 

 

alter table 修改表为压缩,只影响后边的插入和更新操作,以前的数据不进行操作。
alter table move会将所有的数据进行压缩。
alter table ... nocompress;  --取消表压缩,但是已经压缩的数据是不会自己解压缩的,新数据将会使用Uncompressed

column store compress for query high  是默认仓库级压缩,提供好的性能和压缩级别,但是混合列只能在exadata storage上 
query low适合读性能特别差的系统,他比query high要快

column store compress for archive low 是默认的归档压缩模式,,,提供了高级别压缩和理想的不频繁的数据访问,archive high适合和少数据访问的情况

DBMS_COMPRESSION包帮助进行重要表的特殊压缩方式实现期望的压缩级别

CREATE TABLE sales_history ... ROW STORE COMPRESS;  --此语句默认使用的basic table 压缩

 


手工测试一下,没有数据库机,就把basic compress和row advanced compress测试一下,看一下效果
SQL> select  segment_name,bytes/1024/1024 from user_segments;

SEGMENT_NAME                                                                                                                    BYTES/1024/1024
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------
TEST                                                                                                                                      .0625
AA                                                                                                                                          192

SQL>
SQL>
SQL> create table aa_bas row store compress basic as select * from aa;

Table created.

SQL> create table aa_adv row store compress advanced as select * from aa;

Table created.

SQL>  select  segment_name,bytes/1024/1024 from user_segments;

SEGMENT_NAME                                                                                                                    BYTES/1024/1024
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------
TEST                                                                                                                                      .0625
AA                                                                                                                                          192
AA_BAS                                                                                                                                        47
AA_ADV                                                                                                                                        53

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