Oracle聚簇表介绍

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Oracle聚簇表介绍 时间：2015/6/28来源：IT猫扑网作者：网管联盟我要评论(0)

　　一：首先介绍一下索引聚簇表的工作原理：

　　聚簇是指：如果一组表有一些共同的列，则将这样一组表存储在相同的数据库块中；聚簇还表示把相关的数据存储在同一个块上。利用聚簇，一个块可能包含多个表的数据。概念上就是如果两个或多个表经常做链接操作，那么可以把需要的数据预先存储在一起。聚簇还可以用于单个表，可以按某个列将数据分组存储。

　　更加简单的说，比如说，EMP表和DEPT表，这两个表存储在不同的segment中，甚至有可能存储在不同的TABLESPACE中，因此，他们的数据一定不会在同一个BLOCK里。而我们有会经常对这两个表做关联查询，比如说：select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno .仔细想想，查询主要是对BLOCK的操作，查询的BLOCK越多，系统IO就消耗越大。如果我把这两个表的数据聚集在少量的BLOCK里，查询效率一定会提高不少。

　　比如我现在将值deptno=10的所有员工抽取出来，并且把对应的部门信息也存储在这个BLOCK里（如果存不下了，可以为原来的块串联另外的块）。这就是索引聚簇表的工作原理。

　　二：创建过程。

　　索引聚簇表是基于一个索引聚簇（index cluster）创建的。里面记录的是各个聚簇键。聚簇键和我们用得做多的索引键不一样，索引键指向的是一行数据，聚簇键指向的是一个oracle BLOCK。我们可以先通过以下命令创建一个索引簇。

　　SQL> conn scott/tiger

　　已连接。

　　SQL> desc dept

　　名称是否为空? 类型

　　—————————————– ——– —————————-

　　DEPTNO NOT NULL NUMBER(2)

　　DNAME VARCHAR2(14)

　　LOC VARCHAR2(13)

　　SQL> create cluster emp_dept_cluster

　　2 ( deptno number(2) )

　　3 size 1024

　　4 /

　　簇已创建。

　　这个名字可以用户定义，不一定叫deptno，数据类型必须和需要使用这个聚簇的数据类型一致NUMBER(2)。在这里最关键的一个参数是size。这个选项原来告诉Oracle：我们希望与每个聚簇键值关联大约1024字节的数据（1024对于一般的表一条数据没问题），Oracle会在用这个数据库块上设置来计算每个块最多能放下多少个聚簇键。假设块大小为8KB，Oracle会在每个数据库块上放上最多7个聚簇键，也就是说，对应部门10、20、30、40、50、60 和70的数据会放在一个块上，一旦插入部门80，就会使用一个新块。存放的数据是和插入顺序相关的。

　　因此，SIZE测试控制着每块上聚簇键的最大个数。这是对聚簇空间利用率影响最大的因素。如果把这个SIZE设置得太高，那么每个块上的键就会很少（单位 BLOCK可以存的聚簇键就少了），我们会不必要地使用更多的空间。如果设置得太低，又会导致数据过分串链（一个聚簇键不够存放一条数据），这又与聚簇本来的目的不符，因为聚簇原本是为了把所有相关数据都存储在一个块上。

　　向聚簇中放数据之前，需要先对聚簇建立索引。可以现在就在聚簇中创建表，但是由于我们想同时创建和填充表，而有数据之前必须有一个聚簇索引，所以我们先来建立聚簇索引。

　　聚簇索引的任务是拿到一个聚簇键值，然后返回包含这个键的块的块地址。实际上这是一个主键，其中每个聚簇键值指向聚簇本身中的一个块。因此，我们请求部门10的数据时，Oracle会读取聚簇键，确定相应的块地址，然后读取数据。聚簇键索引如下创建：

　　SQL> create index emp_dept_cluster_idx

　　2 on cluster emp_dept_cluster

　　3 /

　　索引已创建。

　　现在可以创建表了：

　　SQL> conn segment_study/liugao

　　已连接。

　　SQL> create table dept

　　2 ( deptno number(2) primary key, 3 dname varchar2(14),

　　4 loc varchar2(13)

　　5 )

　　6 cluster emp_dept_cluster(deptno)

　　7 /

　　表已创建。

　　SQL> create table emp

　　2 ( empno number primary key, 3 ename varchar2(10), 4 job varchar2(9), 5 mgr number, 6 hiredate date, 7 sal number, 8 comm number,

　　9 deptno number(2) constraint emp_fk references dept(deptno)

　　10 )

　　11 cluster emp_dept_cluster(deptno)

　　12 /

　　表已创建。

　　我们可以通过一下SQL语句查看创建：

　　SQL> select cluster_name, table_name

　　2 from user_tables

　　3 where cluster_name is not null

　　4 order by 1;

　　CLUSTER_NAME TABLE_NAME

　　—————————— —————————–

　　EMP_DEPT_CLUSTER DEPT

　　EMP_DEPT_CLUSTER EMP

　　现在，聚簇，聚簇索引，聚簇索引表都已经建立完成三：加载数据。向聚簇索引表中加载数据是个很讲究的事情，处理方法不对，会使得聚簇的功能发挥不完全，降低查询性能。

　　方法1：

　　首先，我增加一个很大的列char（1000）,加这个列是为了让EMP行远远大于现在的大小。使得一个1024的聚簇无法存储一行记录。不能加 varchar2(1000),因为ORACLE对varchar2存储的原则是能省就省，如果数据数据不到1000，不会分配1000的空间的。 char则是有多少用多少。呵呵。

　　SQL> begin

　　2 for x in ( select * from scott.dept )

　　3 loop

　　4 insert into dept

　　5 values ( x.deptno, x.dname, x.loc );

　　6 insert into emp

　　7 select *

　　8   from scott.emp 9 where deptno = x.deptno;

　　10 end loop;

　　11 end;

　　12 /

　　begin

　　第1行出现错误:

　　ORA-02032:聚簇表无法在簇索引建立之前使用

　　ORA-06512:在line 4

　　SQL> create index emp_dept_cluster_idx

　　2 on cluster emp_dept_cluster

　　3 ;

　　索引已创建。

　　SQL> alter table emp disable constraint emp_fk;

　　表已更改。

#p#副标题#e#

　　SQL> truncate cluster emp_dept_cluster;

　　簇已截断。

　　SQL> alter table emp enable constraint emp_fk;

　　表已更改。

　　SQL> alter table emp add data char(1000);

　　表已更改。

　　上面的执行错误说明聚簇表无法在簇索引建立之前使用。

　　首先我们通过先加载emp表，后加载dept表的方式。

　　SQL> insert into dept

　　2 select * from scott.dept;已创建4行。

　　SQL> insert into emp

　　2 select emp.*, ‘*’ from scott.emp;已创建14行。

　　然后做一个查询，通过dbms_rowid.rowid_block_number可以查看此数据所在的BLOCK ID,如果dept和emp存储的行数据不是一个BLOCK ID ,则标记一个’*’.查询结果如下：

　　SQL> select dept_blk, emp_blk, 2 case when dept_blk <> emp_blk then ‘*’ end flag,

　　3 deptno

　　4 from (

　　5 select dbms_rowid.rowid_block_number(dept.rowid) dept_blk, 6 dbms_rowid.rowid_block_number(emp.rowid) emp_blk, 7 dept.deptno 8 from emp, dept 9 where emp.deptno = dept.deptno

　　10 )

　　11 order by deptno

　　12 /

　　DEPT_BLK EMP_BLK F DEPTNO

　　———- ———- – ———-

　　85 86 * 10

　　85 87 * 10

　　85 85 20

　　85 87 * 20

　　85 86 * 20

　　85 85 20

　　85 86 * 20