表设计

总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则：

• 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。
• 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。

选择存储方案

【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。

表 1 表的存储类型及场景

选择分区方案

当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

• 【建议】使用具有明显区间性的字段进行分区，比如日期、区域等字段上建立分区。

• 【建议】分区名称应当体现分区的数据特征。例如，关键字+区间特征。

• 【建议】将分区上边界的分区值定义为MAXVALUE，以防止可能出现的数据溢出。

  表 2 表的分区方式及使用场景

  分区方式	描述
  Range	表数据通过范围进行分区。
  Interval	表数据通过范围进行分区，超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。
  List	表数据通过指定列按照具体值进行分区。
  Hash	表数据通过Hash散列方式进行分区。

  典型的分区表定义如下：

  --创建Range分区表
  CREATE TABLE staffS_p1
  (
    staff_ID       NUMBER(6) not null,
    FIRST_NAME     VARCHAR2(20),
    LAST_NAME      VARCHAR2(25),
    EMAIL          VARCHAR2(25),
    PHONE_NUMBER   VARCHAR2(20),
    HIRE_DATE      DATE,
    employment_ID  VARCHAR2(10),
    SALARY         NUMBER(8,2),
    COMMISSION_PCT NUMBER(4,2),
    MANAGER_ID     NUMBER(6),
    section_ID     NUMBER(4)
  )
  PARTITION BY RANGE (HIRE_DATE)
  ( 
     PARTITION HIRE_19950501 VALUES LESS THAN ('1995-05-01 00:00:00'),
     PARTITION HIRE_19950502 VALUES LESS THAN ('1995-05-02 00:00:00'),
     PARTITION HIRE_maxvalue VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
  );
  --创建Interval分区表，初始两个分区，插入分区范围外的数据会自动新增分区
  CREATE TABLE sales
  (prod_id NUMBER(6),
   cust_id NUMBER,
   time_id DATE,
   channel_id CHAR(1),
   promo_id NUMBER(6),
   quantity_sold NUMBER(3),
   amount_sold NUMBER(10,2)
  )
  PARTITION BY RANGE (time_id)
  INTERVAL('1 day')
  ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2019-02-01 00:00:00'),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2019-02-02 00:00:00')
  );
  --创建List分区表
  CREATE TABLE test_list (col1 int, col2 int)
  partition by list(col1)
  (
  partition p1 values (2000),
  partition p2 values (3000),
  partition p3 values (4000),
  partition p4 values (5000)
  );
  --创建Hash分区表
  CREATE TABLE test_hash (col1 int, col2 int)
  partition by hash(col1)
  (
  partition p1,
  partition p2
  );

  更多的表分区语法信息参见CREATE TABLE PARTITION。