共享池主要用于对SQL 、pl/sql 程序语句进行语法分析、编译、执行、所以，如果应用中药运行大量存储过程或包，则要增加共享池的尺寸。共享池的大小由参数SHARE_POOL_SIZE确定。要了解共享池大小，可以用以下方法：

方法一：

………  
Shared_Pool_size = 52428800 
….. 

方法二：

SQL> select name,value from v$parameter where name like ‘%size’; 

方法三：

SQL> show parameter share_pool_size 

共享池应计算存储过程、包等的成功率。

可以查询数据字典 v$rowcache 了解数据字典的成功与失败次数。

SQL> select sum(gets) “dictionary gets”,  
Sum(getmisses) “dictionary cache getmisses”  
From v$rowcache ; 

其中gets 表示读取某一类数据字典的成功次数，getsmisses 表示读取某一类数据字典的失败次数。此外还可以通过查询结果计算共享池中读取数据字典的成功率

SQL> select parameter, get, getmisses, getmisses/(getmisses+gets)*100 “miss ratio”,  
(1-    (sum(getmisses)/(sum(getmisses)+sum(gets)) ) ) *100 “hit ratio”  
From v$rowcache  
Where gets+getmisses<>0  
Group by parameter,gets,getmisses; 

查询数据字典 v$librarycache 可以计算共享池中库缓存的失败率，结果应该小于1%。

SQL>select sum(pins) “ total pins”, sum(reloads) “ total reloads”, sum(reloads)/sum(pins)*100 libarycache  from  v$librarycache; 

其中 total pins 表示驻留内存的次数， total reloads 表示重新加载到内存的次数，librarycache 表示失败率。

上面分析了系统全局区的三个组成部分-----数据缓冲区、日志缓冲区及共享池，如果要得到SGA的总大小，可以在SQL*Plus中使用show sga 命令。

SQL>show sga或查询数据字典

SQL> select * from v$sga;

如果要查询某个参数的大小，可以查询数据字典v_$sagstat,通过计算可以知道sga的使用空间与空闲空间的比。

SQL>col OBJECT_NAME format a20  
SQL> col 空闲空间百分比(%) format 90.99  
SQL> select name,  
Sgasize/1024/1024  “allocated(M)” ,  
Bytes/1024        “空闲空间(k)” ,  
Round(bytes/sagsize*100,2)  “空闲空间百分比(%)”  
From ( select sum(bytes) sgasize from sys.v_$sgastat) s ,sys.v_$sgastat f  
Where f.name=’free memory’ ;  

关于Oracle 10g内存结构之共享池的相关知识及使用方法就介绍到这里了，希望本次的介绍能够对您有所收获！

系统全局区（System Global Area）

它是一组为系统分配的内存共享结构，可以包含一个数据库实例的数据和控制信息。如果多个用户连接到一个实例，在实例的系统全局区中，数据可以被多个用户共享，所以又称共享全局区。系统全局区按其作用不同，可以分为数据缓冲区、日志缓冲区及共享池。

数据缓冲区：

数据缓冲区用于从磁盘读入的数据，供所有用户共享。

修改的数据、插入的数据存储在数据缓冲区中，修改完成或DBWR进程的其他条件引发时，数据被写入数据文件

数据缓冲区工作原理：

LRU （Least recently used）：最近最少使用原则的缩写，是一种数据缓冲区的一种管理机制，，只保留最近数据，不保留旧数据。

Dirty：表示脏数据，脏数据是修改后还没有写到数据文件的数据。

Oracle10g 的数据库内存的设置参数不再由DB_BLOCK_BUFFERS确定，而是由oracle的新参数DB_CACHE_SIZE 和DB_nK_CACHE_SIZE确定，不同的数据段可以使用不同的数据块。大表可以存储在大的数据块表空间中，小表可以存储在小的数据块表空间中，以优化i/o性能。对于系统表空间、临时表空间、及其它默认设置的表空间，可以使用标准的数据块DB_BLOCK_SIZE确定。

标准数据块DB_BLOCK_SIZE用于系统表空间及默认表空间，其他表空间可以使用非标准数据块BLOCKSIZE（创建表空间时使用），其值分别为 2k 4k 8k 16k 32k ，非标准数据块的数据缓冲区使用参数DB_Nk_CACHE_SIZE确定。

需要注意的是BLOCKSIZE不得用于标准块。如果设置了DB_BLOCK_SIZE=2048,则不得设置DB_2K_CACHE_SIZE，标准块必须使用参数DB_CACHE_SIZE 来设置。同时可以在线修改数据缓冲区参数：SQL> alter system set db_2k_cache_size = 10M ;如果要查询数据缓冲区大小，可以如下：SQL> show parameter db。

在创建不同数据块表空间时，要使用参数BLOCKSIZE指出数据块的大小，同时在参数文件中要使用DB_Nk_CACHE_SIZE 进行配置，与BLOCKSIZE的个数相对应，否则会出现错误。

设置动态内存时，可以将多个参数全部写入参数文件，格式如下：

# cache and i/o  
 DB_BLOCK_SIZE=4096 
 DB_CACHE_SIZE=20971520 
 DB_2K_CACHE_SIZE=8M 
 DB_8K_CACHE_SIZE=4M 
 …….. 

其中，参数 DB_CACHE_SIZE 只适用于系统表空间、临时表空间、及默认表空间，DB_2K_CACHE_SIZE  适合 BLOCKSIZE 为2K的表空间。8K 也是一样的道理。

数据缓冲区对数据库德存取速度又直接影响。一般的缓冲区命中率应该在90% 以上。例如，使用数据字典 v$sysstat 计算数据缓冲区命中率：

SQL> select a.value+b.value “logical_reads” , c.value “phys_reads”,  
      Round(100* ( ( a.value+b.value)- c.value) /  
      ( a.value+b.value ) ) “buffer hit radio “  
      From v$sysstat a, v$sysstat b,v$sysstat c  
      Where a.statistic#=38 and b.statistic#=39 and c.statistic#=40; 

下面是计算数据缓冲命中率的另一种方法：

SQL> select name, value  
      From v$sysstat  
      Where name in ( ‘session logical reads’,’physical reads’,physical reads direct’, ‘physical reads direct (lob)’); 

其中：Session logical reads 为读的总量。Physical reads为从数据文件读。Physical reads direct 为从缓冲区读（不含lobs）。Physical reads direct (lobs) 为从缓冲区读（含lobs）。Hit Ratio = 1- ( ( physical reads- physical reads direct – physical reads direct(lob) ) /session logical reads) = 95%。

日志缓冲区

日志缓冲区用来存储数据库的修改信息。日志信息首先在日志缓冲区中产生，当日志缓冲区的日志达到一定数量时，由日志写入进程LGWR将日志数据写入日志文件组，再经过切换，由归档进程ARCH将日志数据写入归档介质。

日志缓冲区大小由参数LOG_BUFFER确定，要查询日志缓冲区大小可以用以下方法：

方法一：参数文件中：

 ……  
 Processes = 150 
 Parallel_max_servers = 5 
Log_buffer = 32768 
…….. 

方法二：

SQL> select name,value from v$parameter where name like ‘%buffer’; 

方法三：

SQL> show parameter log_buffer 

对于日志缓冲区而言可以计算失败率，使用数据字典v$latch 计算日志缓冲区的失败率

SQL>select name,gets,misses,immediate_gets,immediate_misses,  
     Decode(gets,0,0,misses/gets*100) ratiol,  
     Decode (immediate_gets+immediate_misses,0,0,  
immediate_misses/(immediate_gets+immediate_misses)*100)   ratio2  
     from v$latch  
     where name in (‘redo allocation’, ‘redo copy’); 

其中

Gets 表示成功等待日志缓冲区的次数。

Immediate gets 表示成功立即得到日志缓冲区的次数。

Immediate misses 表示未成功立即得到日志缓冲区的次数。

等待表示日志在进入日志缓冲区时，因为日志缓冲区过小而没有空闲空间，所以日志缓冲区的失败可以表示日志缓冲区是否足够大，不够大时，用户的日志写将产生等待过程。日志缓冲区的失败率应该小于1%。

此外，可以查询用户进程等待日志缓冲区时的次数，通过数据字典v$sysstat 得到：

SQL> select name,value from v$sysstat  
      Where name = ‘ redo buffer allocation retries’ ; 

关于Oracle 10g内存结构之系统全局区的相关知识就介绍到这里了，希望本次的介绍能够对您有所收获！

本文是关于Oracle数据库调试与优化方面的文章，主要介绍Oracle数据库中命中率相关的问题，包括不同的算法之间性能的比对。关于Oracle中各个命中率的计算以及相关的调优

1)Library Cache的命中率:计算公式:Library Cache Hit Ratio = sum(pinhits) / sum(pins)

通常在98%以上，否则，需要要考虑加大共享池，绑定变量，修改cursor_sharing等参数。

2)计算共享池内存使用率:

其中: &TSP_IN_M是你的总的共享池的SIZE(M)

共享池内存使用率，应该稳定在75%-90%间，太小浪费内存，太大则内存不足。

查询空闲的共享池内存:

3)db buffer cache命中率:计算公式:Hit ratio = 1 - [physical reads/(block gets + consistent gets)]

通常应在90%以上，否则，需要调整,加大DB_CACHE_SIZE

外一种计算命中率的方法(摘自ORACLE官方文档<<数据库性能优化>>):

命中率的计算公式为:

Hit Ratio = 1 - ((physical reads - physical reads direct - physical reads direct (lob)) / (db block gets + consistent gets - physical reads direct - physical reads direct (lob))

分别代入上一查询中的结果值,就得出了Buffer cache的命中率

4)数据缓冲区命中率：

这里命中率的计算应该是令 x = physical reads direct + physical reads direct (lob),命中率 =100 - ( physical reads - x) / (consistent gets + db block gets - x)*100,通常如果发现命中率低于90%,则应该调整应用可可以考虑是否增大数据缓冲区

5)共享池的命中率：

假如共享池的命中率低于95%,就要考虑调整应用(通常是没使用bind var )或者增加内存

6)计算在内存中排序的比率:

查询内存排序数 

查询磁盘排序数caculate sort in memory ratio 

此比率越大越好,太小整要考虑调整,加大PGA

7)PGA的命中率:

计算公式:BP x 100 / (BP + EBP)

BP: bytes processed

EBP: extra bytes read/written

或者从OEM的图形界面中查看

我们可以查看一个视图以获取Oracle的建议值:

在此例中:PGA至少要分配375M

我个人认为PGA命中率不应该低于50%

以下的SQL统计sql语句执行在三种模式的次数: optimal memory size, one-pass memory size, multi-pass memory size:

8)共享区字典缓存区命中率

计算公式：SUM(gets - getmisses - usage -fixed) / SUM(gets)

命中率应大于0.85

9)数据高速缓存区命中率

计算公式：1-(physical reads / (db block gets + consistent gets))

命中率应大于0.90最好

10)共享区库缓存区命中率

计算公式：SUM(pins - reloads) / SUM(pins)

命中率应大于0.99

11)检测回滚段的争用

SUM(waits)值应小于SUM(gets)值的1%

12)检测回滚段收缩次数

几个常用的检查语句

1. 查找排序最多的SQL:

2.查找磁盘读写最多的SQL:

3.查找工作量最大的SQL(实际上也是按磁盘读写来排序的):

4. 用下列SQL工具找出低效SQL:

5、根据sid查看对应连接正在运行的sql

***************Oracle 缓冲区命中率低的分析及解决办法******************

首先确定下面的查询结果:

1,缓冲区命中率的查询(是否低于90%):

2,使用率的查询(有无free状态的数据快.):

3,相关等待事件的查询(是否有相关等待事件)

4,当前大小(是否已经很大)

5,top等待事件分析(Db file scatered read的比率是否大)

6,db_cache_advice建议值(9i后的新特性,可以根据他更好的调整cache_size)

说明分析:

缓冲区命中率(低于90的命中率就算比较低的).

没有free不一定说明需要增加,还要结合当前cache_size的大小(我们是否还可以再增大,是否有需要增加硬件,增加开销),

空闲缓冲区等待说明进程找不到空闲缓冲区，并通过写出灰缓冲区，来加速数据库写入器生成空闲缓冲区，当DBWn将块写入磁盘后，灰数据缓冲区将被释放，以便重新使用.产生这种原因主要是:

1，DBWn可能跟不上写入灰缓冲区：i/0系统较慢，尽量将文件均匀的分布于所有设备，

2，缓冲区过小或过大。

3，可以增加db_writer_processes数量。

4,可能有很大的一个事物，或者连续的大事物

我们需要长期观察这个事件是否长期存在并数值一直在增大,如果一直在增大,则说明需要增大db_cache大小.或优化sql.

数据分散读等待,通常表现存在着与全表扫描相关的等待，逻辑读时，在内存中进行的全表扫描一般是零散地，而并非连续的被分散到缓冲区的各个部分，可能有索引丢失，或被仰制索引的存在。该等待时间在数据库会话等待多块io读取结束的时候产生，并把指定的块数离散的分布在数据缓冲区。这意味这全表扫描过多，或者io不足或争用，

存在这个事件,多数都是问题的,这说明大量的全部扫描而未采用索引.

db_cache_advice对我们调整db_cache_size大小有一定的帮助,但这只是一个参考，不一定很精确。

通过上面6种情况的综合分析,判断是否需要增加大cache_size. 或者把常用的(小)表放到keep区。

但多数的时候做这些不会解决质的问题,

而真正的问题主要是对sql语句的优化(如:是否存在大量的全表扫描等)

索引是在不需要改变程序的情况下,对数据库性能，sql语句提高的最实用的方法.

我在生产中遇到过类似的问题,200M的cache_size,命中率很低21%,但通过对sql语句的优化(添加索引,避免全表扫描),命中率增加到96%,程序运行时间由原来的2小时减少到不到10分钟.

这就提到了怎么定位高消耗的sql问题.全表扫描的问题,在这里不做细致的解说,这里只说明方法,我会在相关的章节专门介绍怎么使用这些工具

1,sql_trace跟踪session.用tkprof 分别输出磁盘读,逻辑读,运行时间长的sql进行优化.这些高消耗的sql一般都伴随着全表扫描.

2,statspack分析.在系统繁忙时期进行时间点的统计分析,产看TOP事件是否有Db file scatered read.并查看TOP sql语句是否存在问题等.

还要说一句：当然在硬件允许的情况下，尽量增大db_cache_size 减少磁盘读，但并不是越大越好，一定要根据自己的库数据量的程度来调节，因为大的db_cache_size同样会增大数据库管理的开销，当然可能开销并不会明显的影响数据库的性能，硬件价格也越来越低，这就需要我们具体问题具体分析了，在我看来物尽其用就最好了，尽量不要浪费，找到问题的本质。调优是一件很艺术的事。

***********************Oracle数据库缓冲区命中率*****************

1、查看Oracle数据库缓冲区命中率

2、Tags: oracle

数据库缓冲区命中率：

这里命中率的计算应该是

令x=physical reads direct + physical reads direct(lob)

命中率=100-(physical reads -x)/(consistent gets +db block gets -x)*100

通常如果发现命中率低于90%，则应该调整应用可以考虑是否增大数据加

共享池的命中率

如果共享池的命中率低于95%就要考虑调整应用(通常是没应用bind var)或者增加内存。

关于排序部分

如果我们发现sorts(disk)/(sorts(memory)+sorts(disk))的比例过高，则通常意味着sort_area_size部分内存教较小，可考虑调整相应的参数。

关于log_buffer

假如redo buffer allocation retries/redo entries的比例超过1%我们就可以考虑增加log_buffer.

1.统计信息简介

统计信息主要是描述数据库中表，索引的大小，规模，数据分布状况等的一类信息。比如，表的行数，块数，平均每行的大小，索引的leaf blocks，索引字段的行数，不同值的大小等，都属于统计信息。CBO正是根据这些统计信息数据，计算出不同访问路径下，不同join 方式下，各种计划的成本，最后选择出成本最小的计划。

在CBO(基于代价的优化器模式)条件下，SQL语句的执行计划由统计信息来决定，若没有统计信息则会采取动态采样的方式决定执行计划！可以说统计信息关乎sql的执行计划是否正确，属于sql执行的指导思想，oracle的初始化参数statistics_level控制收集统计信息的级别，有三个参数值:

BASIC :收集基本的统计信息

TYPICAL：收集大部分统计信息(数据库的默认设置)

ALL：收集全部统计信息

Oracle 10g之后，Query Optimizer就已经将CBO作为默认优化器，并且Oracle官方不再支持RBO服务。但是，通过优化器参数optimizer_mode，我们可以控制Oracle优化器生成不同模式下的执行计划。

关于优化器的请参考：《SQL性能优化之optimizer_mode参数原理渗透解析》

2.如何收集统计信息

2.1 统计信息的内容：

1）Table statistics

Number of rows --行数量

Number of blocks --block数量

Average row length --平均行的长度.

2）Column statistics

Number of distinct values (NDV) in column --列中distinct的值

Number of nulls in column --列中null的值

Data distribution (histogram)  --数据分布

3）Index statistics

Number of leaf blocks --子节点的块数量

Levels --子节点数量

Clustering factor --集群因子

4）System statistics

I/O performance and utilization --IO性能和利用率

CPU performance and utilization --CPU的性能和利用率

2.2 收集统计信息

Oracle Statistic 的收集，可以使用analyze 命令，也可以使用DBMS_STATS 包来收集，Oracle 建议使用DBMS_STATS包来收集统计信息，因为DBMS_STATS包收集的更广，并且更准确。analyze 在以后的版本中可能会被移除。

DBMS_STATS常用的几个过程如下：

analyze 命令的语法如下：

2.3 统计信息的分类

Oracle 的Statistic 信息的收集分两种：自动收集和手工收集。

Oracle 的Automatic Statistics Gathering 是通过Scheduler 来实现收集和维护的。Job 名称是GATHER_STATS_JOB, 该Job收集数据库所有对象的2种统计信息：

（1）Missing statistics（统计信息缺失）

（2）Stale statistics（统计信息陈旧）

该Job 是在数据库创建的时候自动创建，并由Scheduler来管理。Scheduler 在maintenance windows open时运行gather job。 默认情况下，job 会在每天晚上10到早上6点和周末全天开启。该过程首先检测统计信息缺失和陈旧的对象。然后确定优先级，再开始进行统计信息。

Scheduler Job的stop_on_window_close 属性控制GATHER_STATS_JOB 是否继续。该属性默认值为True. 如果该值设置为False，那么GATHER_STATS_JOB 会中断， 而没有收集完的对象将在下次启动时继续收集。

Gather_stats_job 调用dbms_stats.gather_database_stats_job_proc过程来收集statistics 的信息。 该过程收集对象statistics的条件如下：

（1）对象的统计信息之前没有收集过。

（2）当对象有超过10%的rows 被修改，此时对象的统计信息也称为stale statistics。

但是对于高度变化的表在白天的活动期间被TRUNCATE/DROP并重建或者块加载超过本身总大小10%的对象；我们可以将这些表上的统计设置为NULL

可以通过以下SQL来查看：

为了决定是否对对象进行监控，Oracle 提供了一个参数STATISTICS_LEVEL。通过设置初始化参数STATISTIC_LEVEL 为TYPICAL 或ALL，就可以自动收集统计信息(默认值为TYPICAL，因此可以随即启用自动收集统计信息的功能)。STATISTIC_LEVEL 参数的值可以激活GATHER_STATS_JOB。

在10g中表监控默认是激活的，如果STATISTICS_LEVEL设置为basic，不仅不能监控表，而且将禁掉如下一些10g的新功能：

（1）ASH(Active Session History)

（2）ASSM(Automatic Shared Memory Management)

（3）AWR(Automatic Workload Repository)

（4）ADDM(Automatic Database Diagnostic Monitor)

当启动对象的监控后，从上次统计信息收集之后的的信息，如inserts，updates，deletes 等，这些改变的信息会记录到user_tab_modifications 视图。

当对象的数据发生改变之后， 经过几分钟的延时，这些信息写入到user_tab_modifications视图，然后dbms_stats.flush_database_monitoring_info过程就会发现这些信息，并讲这些信息保存在内存中。

当监控的对象被修改的部分超过10%时，gather_database_stats 或者gather_schema_stats 过程就会去收集这些stale statistics

3.统计信息的存储位置以及常用数据字典

3.1 统计信息常用数据字典

统计信息收集如下数据：

（1）表自身的分析： 包括表中的行数，数据块数，行长等信息。

（2）列的分析：包括列值的重复数，列上的空值，数据在列上的分布情况。

（3）索引的分析： 包括索引叶块的数量，索引的深度，索引的聚合因子等。

这些统计信息存放在以下的数据字典里：

3.2 表的统计信息

包含表行数，使用的块数，空的块数，块的使用率，行迁移和链接的数量，pctfree，pctused的数据，行的平均大小：

3.3索引列的统计信息

包含索引的深度（B-Tree的级别），索引叶级的块数量，集群因子（clustering_factor), 唯一值的个数。

3.4 列的统计信息

包含唯一的值个数，列最大小值，密度（选择率），数据分布（直方图信息），NUll值个数

在OCP 10g考试中会有个跟统计信息相关的考试题：

1. In your Oracle 10g database , you have scheduled a job to update the optimizer statistics at 05:00 pm

every Friday. The job has successfully completed. Which three pieces of information would you check to

confirm that the statistics have been collected? (Choose three.)

A. average row size

B. last analyzed date

C. size of table in bytes

D. size of table in database blocks

E. number of free blocks in the free list

F. number of extents present in the table

Answer: ABD

nomount，找到初始化文件pfile或者spfile，创建SGA并启动后台进程但不允许访问数据库。

mount，根据初始化文件找到控制文件（Control File），为某些DBA活动装载数据库但不允许用户访问数据库。

open，根据控制文件找到数据文件（Data File），重做日志文件（Redo File），使用户可以访问数据库。

关闭数据库的4个不同命令

shutdown normal(等于shutdown)

正常是关闭的缺省方式正常的数据库关闭在下列情况下进行

• 不允许新的连接

• 等待会话结束

• 等待事务结束

• 做一个检查点并关闭数据文件

• 下一次启动时将不要求实例恢复

shutdown transactional

事务处理关闭防止客户丢失工作事务处理数据库关闭在下列情况下进行

• 不允许新的连接

• 不等待会话结束

• 等待事务结束

• 做一个检查点并关闭数据文件

• 下一次启动将不要求实例恢复

shutdown immediate

立即关闭数据库在下列情况下进行

• 不允许新的连接

• 不等待会话结束

• 不等待事务结束

• 未结束的事务自动回滚（rollback）

• 做一个检查点并关闭数据文件

• 下一次启动将不要求例程恢复

shutdown abort

如果正常和立即关闭选项不起作用可以中止当前数据库例程中止例程可以在下列情况下进行

• 不允许新的连接

• 不等待会话结束

• 不等待事务结束

• 不做检查点且没有关闭数据文件

• 下一次启动将要求实例恢复

启动数据库相关命令

startup（默认启动到open状态）

startup nomount

startup mount

alter database mount;

alter database open;

初始化文件

pfile，文本文件，可以手工编辑该文件

spfile，二进制文件，不能手工修改里面的参数，只能使用数据库命令进行修改，数据库启动默认使用spfile

查看初始化文件路径

show parameter spfile;

根据spfile创建pfile文件

create pfile from spfile;

create pfile='/u01/app/pfile.ora' fromspfile;

create spfile from pfile='/u01/app/pfile.ora';

查看控制文件的路径

select name from v$controlfile;

查看控制文件的内容，可以根据ctl.trc重建控制文件

alter database backup controlfile to trace as '/u01/app/ctl.trc';

查看数据文件的位置

select name from v$datafile;

查看重做日志文件的位置

select member from v$logfile;

数据库的密码文件

Windows，$ORACLE_HOME/database/PWDorcl.ora

Linux/Unix，$ORACLE_HOME/dbs/orapworcl

密码文件的作用是允许数据库的sysdba、sysoper用户通过口令来远登陆

查看数据库是否允许用户远程登陆数据库

show parameter remote_login_passwordfile;

如果remote_login_passwordfile为EXCLUSIVE则表示允许远程连接数据库

如果remote_login_passwordfile为NONE则表示不允许远程连接数据库

禁止用户远程登陆数据库（需要重启数据库生效）

alter system set remote_login_passwordfile=none scope=spfile;

表空间

select * from dba_tablespaces;

数据文件

select * from dba_data_files;

重做日志文件

select * from v$logfile;

重做日志文件的状态

STALE表示数据已经提交到数据库中，空白状态表示正在使用该文件

         如果发现user中的CPU过高，比如oracle中最高的进程pid为1138782，占CPU27%，则执行下一步。

进入数据库，根据oracle进程的pid查出对应数据库会话的sid、serial#：

         查询出来的结果sid、serial#分别为482、56767

根据数据库会话的sid查出具体的SQL语句：

名称                                      是否为空? 类型

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

ADDRESS                                            RAW(4)

HASH_VALUE                                         NUMBER

COMMAND_TYPE                                      NUMBER

PIECE                                               NUMBER

SQL_TEXT                                           VARCHAR2(64)

输入 sid 的值:

如果SQL语句影响了数据库的运行，可以kill掉SQL语句的会话：

①在数据库中杀死SQL语句的会话：

         如果不能在数据库中杀死SQL语句，可在LINUX系统中强制杀死Oracle进程

         ②在linux系统中强制杀死oracle进程

最后可以根据步骤（3）查询出来的SQL语句进行优化，以避免再次出现上述消耗CPU的情况。

另外在指定UPDATE GLOBAL INDEXES 之前还要考虑如下性能因素:

1. 因为要更新事先被标记成UNUSABLE 的索引，所以分区的DDL 语句要执行更长时间，当然这要与先不更新索引而执行DDL 然后再重建索引所花的时间做个比较，一个适用的规则是如果分区的大小小于表的大小的5% ，则更新索引更快一点；
2. DROP TRUNCATE 和EXCHANGE 操作也不那么快了，同样这必须与先执行DDL 然后再重建所有全局索引所花的时间做个比较；
3. 要登记对索引的更新并产生重做记录和撤消记录，重建整个索引时可选择NOLOGGING；
4. 重建整个索引产生一个更有效的索引，因为这更利于使用空间，再者重建索引时允许修改存储选项；
5. 分区索引结构表不支持UPDATE GLOBAL INDEXES 子句。

将已存在数据的普通表转变为分区表，没有办法通过修改属性的方式直接转化为分区表，必须通过重建的方式进行转变，一般可以有三种方法，视不同场景使用：

CREATE TABLE T (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE); 

INSERT INTO t
  SELECT Rownum, SYSDATE - Rownum FROM Dba_Objects WHERE Rownum <= 5000;
COMMIT;

CREATE TABLE T_NEW (ID, TIME) PARTITION BY RANGE (TIME) 
 (PARTITION P1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2000-1-1', 'YYYY-MM-DD')), 
 PARTITION P2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2002-1-1', 'YYYY-MM-DD')), 
 PARTITION P3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2005-1-1', 'YYYY-MM-DD')), 
 PARTITION P4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE))
 AS SELECT ID, TIME FROM T; 

RENAME T TO T_OLD; 

RENAME T_NEW TO T; 

优点：方法简单易用，由于采用DDL语句，不会产生UNDO，且只产生少量REDO，效率相对较高，而且建表完成后数据已经在分布到各个分区中了。

不足：对于数据的一致性方面还需要额外的考虑。由于几乎没有办法通过手工锁定T表的方式保证一致性，在执行CREATE TABLE语句和RENAME T_NEW TO T语句直接的修改可能会丢失，如果要保证一致性，需要在执行完语句后对数据进行检查，而这个代价是比较大的。另外在执行两个RENAME语句之间执行的对T的访问会失败。

适用性：适用于修改不频繁的表，在闲时进行操作，表的数据量不宜太大。

Drop table t;
CREATE TABLE T (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE); 
INSERT INTO t
  SELECT Rownum, SYSDATE - Rownum FROM Dba_Objects WHERE Rownum <= 5000;
COMMIT;

CREATE TABLE T_NEW (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE) PARTITION BY RANGE (TIME) 
 (PARTITION P1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2005-9-1', 'YYYY-MM-DD')), 
 PARTITION P2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)); 

ALTER TABLE T_NEW EXCHANGE PARTITION P1 WITH TABLE T; 

RENAME T TO T_OLD; 

RENAME T_NEW TO T; 

优点：只是对数据字典中分区和表的定义进行了修改，没有数据的修改或复制，效率最高。如果对数据在分区中的分布没有进一步要求的话，实现比较简单。在执行完RENAME操作后，可以检查T_OLD中是否存在数据，如果存在的话，直接将这些数据插入到T中，可以保证对T插入的操作不会丢失。

不足：仍然存在一致性问题，交换分区之后RENAME T_NEW TO T之前，查询、更新和删除会出现错误或访问不到数据。如果要求数据分布到多个分区中，则需要进行分区的SPLIT操作，会增加操作的复杂度，效率也会降低。

适用性：适用于包含大数据量的表转到分区表中的一个分区的操作。应尽量在闲时进行操作。

Drop table t;
CREATE TABLE T (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE); 
INSERT INTO T
 SELECT ROWNUM, SYSDATE - ROWNUM FROM DBA_OBJECTS WHERE ROWNUM <= 5000;
COMMIT;

EXEC DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE(USER, 'T'); 

PL/SQL 过程已成功完成。 

CREATE TABLE T_NEW (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE) PARTITION BY RANGE (TIME) 
 (PARTITION P1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2004-7-1', 'YYYY-MM-DD')), 
 PARTITION P2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2005-1-1', 'YYYY-MM-DD')), 
 PARTITION P3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2005-7-1', 'YYYY-MM-DD')), 
 PARTITION P4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)); 

表已创建。 

EXEC DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE(USER, 'T', 'T_NEW'); 

PL/SQL 过程已成功完成。 

EXEC DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE(USER, 'T', 'T_NEW'); 

PL/SQL 过程已成功完成。 

优点：保证数据的一致性，在大部分时间内，表T都可以正常进行DML操作。只在切换的瞬间锁表，具有很高的可用性。这种方法具有很强的灵活性，对各种不同的需要都能满足。而且，可以在切换前进行相应的授权并建立各种约束，可以做到切换完成后不再需要任何额外的管理操作。

不足：实现上比上面两种略显复杂。

适用性：适用于各种情况。

这里只给出了在线重定义表的一个最简单的例子，详细的描述和例子可以参考下面两篇文章。

Oracle的在线重定义表功能：http://blog.itpub.net/post/468/12855

Oracle的在线重定义表功能（二）：http://blog.itpub.net/post/468/12962

第一种（表不是太大）：

--1.把原表改名：
rename xsb1 to xsb2;
--2.创建分区表：
CREATE TABLE xsb1
 PARTITION BY LIST (c_test) 
 (PARTITION xsb1_p1 VALUES (1),
 PARTITION xsb1_p2 VALUES (2),
 PARTITION xsb1_p0 VALUES (default))
 nologging AS SELECT * FROM xsb2;
--3.将原表上的触发器、主键、索引等应用到分区表上；
--4.删除原表：
drop table xsb2;

第二种(表很大)：

--1. 创建分区表：
CREATE TABLE x PARTITION BY LIST (c_test) [range ()]
 (PARTITION p0 VALUES [less than ](1) tablespace tbs1,
 PARTITION p2 VALUES (2) tablespace tbs1,
 PARTITION xsb1_p0 VALUES ([maxvalue]default))
 AS SELECT * FROM xsb2 [where 1=2];
--2. 交换分区 
alter table x exchange partition p0 with table bsvcbusrundatald ;
--3. 原表改名
alter table bsvcbusrundatald rename to x0;
--4. 新表改名
alter table x rename to bsvcbusrundatald ;
--5. 删除原表
drop table x0;
--6. 创建新表触发器和索引
create index ind_busrundata_lp on bsvcbusrundatald(。。。) local tablespace tbs_brd_ind ;

或者：

1. 规划原大表中数据分区的界限，原则上将原表中近期少量数据复制至另一表；

2. 暂停原大表中的相关触发器；

3. 删除原大表中近期数据；

4. 改名原大表名称；

5. 创建分区表；

6. 交换分区；

7. 重建相关索引及触发器（先删除之再重建）.

参考脚本：

select count(*) from t1 where recdate>sysdate-2;

create table x2 nologging as select * from t1 where recdate>trunc(sysdate-2);

alter triger trg_t1 disable;

delete t1 where recdate>sysdate-2;

commit;

rename t1 to x1;

create table t1 [nologging] partition by range(recdate)

(partition pbefore values less than (trunc(sysdate-2)),

partition pmax values less than (maxvalue))

as select * from x1 where 1=2;

alter table t1 exchange partition pbefore with table x1;

alter table t1 exchange partition pmax with table x2;

drop table x2;

--重建触发器

drop table x1;

1. 范围分区Range
2. 散列分区Hash
3. 列表分区List
4. 组合范围-散列分区Range-Hash
5. 组合范围-列表分区Range-List

可对索引和表分区。全局索引只能按范围分区，但可以将其定义在任何类型的分区或非分区表上。通常全局索引比局部索引需要更多的维护。

一般组建局部索引，以便反映其基础表的结构。它与基础表是等同分区的，即它与基础表在同样的列上分区，创建同样数量的分区或子分区，设置与基础表相对应的同样的分区边界。对局部索引而言，当维护活动影响分区时，会自动维护索引分区。这保证了索引与基础表之间的等同分区。

关于范围分区Range：

要想将行映射到基于列值范围的分区，就使用范围分区方法。当数据可以被划分成逻辑范围时如年度中的月份，这种类型的分区就有用了。当数据在整个范围中能被均等地划分时性能最好。如果靠范围的分区会由于不均等的划分而导致分区在大小上明显不同时，就需要考虑其他的分区方法。

关于散列分区Hash：

如果数据不那么容易进行范围分区，但为了性能和管理的原因又想分区时，就使用散列分区方法。散列分区提供了一种在指定数量的分区中均等地划分数据的方法。基于分区键的散列值将行映射到分区中。创建和使用散列分区会给你提供了一种很灵活的放置数据的方法，因为你可以通过在I/O 驱动器之间播撒(摘掉)这些均等定量的分区，来影响可用性和性能。

关于列表分区List：

当你需要明确地控制如何将行映射到分区时，就使用列表分区方法。可以在每个分区的描述中为该分区列指定一列离散值，这不同于范围分区，在那里一个范围与一个分区相关，这也不同于散列分区，在那里用户不能控制如何将行映射到分区。列表分区方法是特意为遵从离散值的模块化数据划分而设计的。范围分区或散列分区不那么容易做到这一点。进一步说列表分区可以非常自然地将无序的和不相关的数据集进行分组和组织到一起。

与范围分区和散列分区所不同，列表分区不支持多列分区。如果要将表按列分区，那么分区键就只能由表的一个单独的列组成，然而可以用范围分区或散列分区方法进行分区的所有的列,都可以用列表分区方法进行分区。

关于组合范围-散列分区：

范围和散列技术的组合，首先对表进行范围分区，然后用散列技术对每个范围分区再次分区。给定的范围分区的所有子分区加在一起表示数据的逻辑子集。

关于组合范围-列表分区：

范围和列表技术的组合，首先对表进行范围分区，然后用列表技术对每个范围分区再次分区。与组合范围-散列分区不同的是，每个子分区的所有内容表示数据的逻辑子集，由适当的范围和列表分区设置来描述。

注意：创建或更改分区表时可以指定行移动子句，即ENABLE ROW MOVEMENT 或者DISABLE ROW MOVEMENT ，当其键被更改时，该子句启用或停用将行迁移到一个新的分区。默认值为DISABLE ROW MOVEMENT。

如果表中预期的数据量较大，通常都需要考虑使用分区表，确定使用分区表后，还要确定什么类型的分区（range partition、hash partition、list partition等）、分区区间大小等。分区的创建最好与程序有某种默契，比如创建一个分区表，按自然月份定义分区的，但程序却在查询时默认的开始时间与结束时间是：当前日期-30至当前日期，比如当天是9.18号，那查询条件被产生为8.18-9.18，结果分区后并不没有大幅提高性能。为此将程序的查询日期做了调整，按自然月查询，系统的负载小了很多。

从Oracle8.0开始支持表分区（MSSQL2005开始支持表分区）。

Oracle9i 分区能够提高许多应用程序的可管理性、性能与可用性。分区可以将表、索引及索引编排表进一步划分，从而可以更精细地对这些数据库对象进行管理和访问。Oracle 提供了种类繁多的分区方案以满足所有的业务需要。另外，由于在 SQL 语句中是完全透明的，所以分区可以用于几乎所有的应用程序。

分区表允许将数据分成被称为分区甚至子分区的更小的更好管理的块。索引也可以这么分区。每个分区可以被单独管理，可以不依赖于其他分区而单独发挥作用，因此提供了一个更有利于可用性和性能的结构。

分区可以提高可管理性、性能与可用性，从而给各种各样的应用程序带来极大的好处。通常，分区可以使某些查询以及维护操作的性能大大提高。此外，分区还能够在很大程度上简化日常管理任务。分区还使数据库设计人员和管理员能够解决尖端应用程序带来的最难的问题。分区是建立上亿万字节数据系统或需要极高可用性系统的关键工具。

在多CPU配置环境下，如果打算使用并行执行，则分区提供了另一种并行的方法。通过给表或索引的不同分区分配不同的并行执行服务器，就可以并行执行对分区表和分区索引的操作。

表或索引的分区和子分区都共享相同的逻辑属性。例如表的所有分区或子分区共享相同的列和约束定义，一个索引的分区或子分区共享相同的索引选项。然而它们可以具有不同的物理属性如表空间。

尽管不需要将表或索引的每个分区或子分区放在不同的表空间，但这样做更好。将分区存储到不同的表空间能够：

1. 减少数据在多个分区中冲突的可能性
2. 可以单独备份和恢复每个分区
3. 控制分区与磁盘驱动器之间的映射对平衡I/O 负载是重要的
4. 改善可管理性可用性和性能

分区操作对现存的应用和运行在分区表上的标准DML 语句来说是透明的。但是可以通过在DML 中使用分区扩展表或索引的名字来对应用编程，使其利用分区的优点。

可以使用SQL*Loader、Import 和Export 工具来装载或卸载分区表中的数据。这些工具都是支持分区和子分区的。

使用分区技术，维护操作可集中于表的特定部分。例如，数据库管理员可以只对表的一部分做备份，而不必对整个表做备份。对整个数据库对象的维护操作，可以在每个分区的基础上进行，从而将维护工作分解成更容易管理的小块。

分区技术提高可管理性的一个典型用法是支持数据仓库中的‘滚动视窗’加载进程。假设数据库管理员每周向表中加载新数据。该表可以是范围分区，以便每个分区包含一周的数据。加载进程只是简单地添加新的分区。添加一个新分区的操作比修改整个表效率高很多，因为数据库管理员不需要修改任何其他分区。从分区后的表中去除数据也是一样。你只要用一个很简便快捷的数据字典操作删掉一个分区，而不必发出使用大量资源和调动所有要删除的数据的 ‘DELETE’ 命令。

由于减少了所检查或操作的数据数量，同时允许并行执行，Oracle9i 的分区功能提供了性能上的优势。这些性能包括：

1. 分区修整：分区修整是用分区技术提高性能的最简单最有价值的手段。分区修整常常能够将查询性能提高几个数量级。例如，假定应用程序中有包含定单历史记录的定单表，该表用周进行了分区。查询一周的定单只需访问该定单表的一个分区。如果该定单表包含两年的历史记录，这个查询只需要访问一个而不是一百零四个分区。该查询的执行速度因为分区修整而有可能快一百倍。分区修整能与所有其他 Oracle 性能特性协作。Oracle 公司将把分区修整技术与索引技术、连结技术和并行访问方法一起联合使用。
2. 分区智能联接：分区功能可以通过称为分区智能联接的技术提高多表联接的性能。当两个表要联接在一起，而且每个表都用联接关键字来分区时，就可以使用分区智能联接。分区智能联接将大型联接分解成较小的发生在各个分区间的联接，从而用较少的时间完成全部联接。这就给串行和并行的执行都能带来显著的性能改善。
3. 更新和删除的并行执行：分区功能能够无限地并行执行 UPDATE、DELETE 与 MERGE 语句。当访问分区或未分区的数据库对象时Oracle 将并行处理 SELECT 与 INSERT 语句。当不使用位图索引时，也可以对分区或未分区的数据库对象并行处理 UPDATE、DELETE 和 MERGE 语句。为了对有位图索引的对象并行处理那些操作，目标表必须先分区。这些 SQL 语句的并行执行可以大大提高性能，特别是提高 UPDATE 与 DELETE 或 MERGE 操作涉及大量数据时的性能。

分区的数据库对象具有分区独立性。该分区独立性特点可能是高可用性战略的一个重要部分，例如，如果分区表的分区不能用，但该表的所有其他分区仍然保持在线并可用。那么这个应用程序可以继续针对该分区表执行查询和事务处理，只要不是访问那个不可用的分区，数据库操作仍然能够成功运行。 数据库管理员可以指定各分区存放在不同的表空间里，从而让管理员独立于其它表分区针对每个分区进行备份与恢复操作。 还有，分区功能可以减少计划停机时间。性能由于分区功能得到了改善，使数据库管理员在相对较小的批处理窗口完成大型数据库对象的维护工作。

       1. Export/import method  

       2. Insert with a subquery method  

       3. Partition exchange method  

       4. DBMS_REDEFINITION           

    select * from t_user_info_test;  

    --方法一   

    drop table t_phone_test purge;  

create table t_phone_test(phone,part) nologging  partition by list(part)  

(  

partition p0 values('0'),  

partition p1 values('1'),  

partition p2 values('2'),  

partition p3 values('3'),  

partition p4 values('4'),  

partition p5 values('5'),  

partition p6 values('6'),  

partition p7 values('7'),  

partition p8 values('8'),  

partition p9 values('9')  

)   

as   

select user_mobile phone,substr(user_mobile,-1,1) part  

from t_user_info_test;  

select * from t_phone_test partition(p0);  

select * from t_phone_test where part='0';  

--方法二 交换分区   

     这种方法只是对数据字典中分区和表的定义进行了修改，没有数据的修改或复制，效率最高。适用于包含大数据量的表转到分区表中的一个分区的操作。尽量在闲时进行操作。  

交换分区的操作步骤如下：  

     1. 创建分区表，假设有2个分区，P1，P2.  

     2. 创建表A存放P1规则的数据。  

     3. 创建表B 存放P2规则的数据。  

     4. 用表A 和P1 分区交换。 把表A的数据放到到P1分区  

     5. 用表B 和p2 分区交换。 把表B的数据存放到P2分区。  

create table t_phone_test_0 nologging  

as   

select user_mobile phone,substr(user_mobile,-1,1) part  

from t_user_info_test where substr(user_mobile,-1,1)='0';  

select count(*) from t_phone_test where part='0';  

--4410   

select count(*) from t_user_info_test where substr(user_mobile,-1,1)='0';  

--4410   

alter table t_phone_test exchange partition p0 with table t_phone_test_0;  

delete from   t_phone_test_0;  

select count(*) from t_phone_test where part='0';  

select count(*) from t_phone_test_0;  

insert into t_phone_test(phone,part) values('15267046070','0');  

--p0一条数据，t_phone_test_0里4410条数据，交换之后p0是4410，t_phone_test_0是1，再执行一次数据又换回来了。   

insert into t_phone_test_0(phone,part) values('15267046070','1');  

alter table t_phone_test exchange partition p0 with table t_phone_test_0;  

delete from t_phone_test_0 where part='1';  

--合并分区   

----alter table tbname merge partitions/subpartitions pt1,pt2 into partition/subpartition pt3;   

alter table t_phone_test merge partitions p0,p1 into partition p0;  

select count(*) from t_phone_test where part='0';  

select count(*) from t_phone_test where part='1';  

select count(*)  from t_phone_test partition(p0);  

select count(*)  from t_phone_test partition(p1);  

 alter table t_phone_test  add partition p10 values(default);  

insert into t_phone_test(phone,part) values('15267046010','10');  

insert into t_phone_test(phone,part) values('15267046020','20');  

select * from   

--   

alter table t_phone_test drop partition p10;  

 alter table t_phone_test  add partition p10 values( '10');  

alter table t_phone_test exchange partition p10 with table t_phone_test_10;  

--ORA-14097: column type or size mismatch in ALTER TABLE EXCHANGE PARTITION   

alter table T_PHONE_TEST_10 modify PART VARCHAR2(2);  

alter table t_phone_test merge partitions p0,p10 into partition p0;  

--此时p0中有p0和p10的数据，但是p0的list不再是0而是0和10   

  partition P0 values ('10', '0')  

    tablespace APP_DATAN  

    pctfree 10  

    initrans 1  

    maxtrans 255  

    storage  

    (  

      initial 1M  

      next 1M  

      minextents 1  

      maxextents unlimited  

      pctincrease 0  

    ),  

alter table t_phone_test exchange partition p0 with table t_phone_test_10;     

alter table t_phone_test drop partition p0;  

alter table t_phone_test  add partition p0 values( '0');      

alter table t_phone_test exchange partition p0 with table t_phone_test_10;     

drop table t_phone_test_10 purge;  

create table t_phone_test_10 nologging  

as   

select user_mobile phone,substr(user_mobile,-2,2) part  

from t_user_info_test where substr(user_mobile,-2,2)='10';  

drop table t_phone_test_0 purge;  

create table t_phone_test_0 nologging   

as  

select  phone,substr(phone,-1,1) part  

from t_phone_test_10;  

alter table t_phone_test exchange partition p0 with table t_phone_test_0;  

select * from t_phone_test_10;  

select count(*)  from t_phone_test partition(p0);  

select count(*)  from t_phone_test partition(p10);  

select count(*) from t_phone_test_10;  

select count(*) from t_phone_test_0;  

select substr('123456',-1,1),substr('123456',-2,2),substr('123456',-3,2) from dual;  

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

1.创建分区表  

drop table t_phone_test purge;  

create table t_phone_test(phone,part) nologging  partition by list(part)  

(  

partition p0 values('0'),  

partition p1 values('1'),  

partition p2 values('2'),  

partition p3 values('3'),  

partition p4 values('4'),  

partition p5 values('5'),  

partition p6 values('6'),  

partition p7 values('7'),  

partition p8 values('8'),  

partition p9 values('9')  

)   

as   

select user_mobile phone,substr(user_mobile,-1,1) part  

from t_user_info_test;  

select count(*)  from t_phone_test partition(p0);--4410   

select count(*)  from t_phone_test partition(p10);  

select count(*) from t_phone_test_10;  

select count(*) from t_phone_test_0;  

2.创建基表  

drop table t_phone_test_10 purge;  

create table t_phone_test_10 nologging  

as  

select  phone,substr(phone,-2,2) part  

from t_phone_test where substr(phone,-2,2)='10';  

select count(*) from t_phone_test_10;--406   

--ORA-14097: column type or size mismatch in ALTER TABLE EXCHANGE PARTITION   

alter table T_PHONE_TEST_10 modify PART VARCHAR2(2);  

3.添加分区  

alter table t_phone_test  add partition p10 values( '10');      

select count(*)  from t_phone_test partition(p10);--0   

4.交换分区  

alter table t_phone_test exchange partition p10 with table t_phone_test_10;     

select count(*)  from t_phone_test partition(p10);--406   

5.合并分区  

alter table t_phone_test merge partitions p0,p10 into partition p0;  

select count(*)  from t_phone_test partition(p0);--4816   

--此时p0中有p0和p10的数据，但是p0的list不再是0而是0和10   

  partition P0 values ('10', '0')  

    tablespace APP_DATAN  

    pctfree 10  

    initrans 1  

    maxtrans 255  

    storage  

    (  

      initial 1M  

      next 1M  

      minextents 1  

      maxextents unlimited  

      pctincrease 0  

    ),  

6.交换分区  

alter table t_phone_test exchange partition p0 with table t_phone_test_10;    

select count(*)  from t_phone_test partition(p0);--0   

select count(*) from t_phone_test_10;--4816   

6.删除分区 和添加分区  

alter table t_phone_test  drop partition p0;  

alter table t_phone_test  add partition p0 values('0');  

7.筛选数据  

drop table t_phone_test_0 purge;  

create table t_phone_test_0 nologging  

as  

select  phone,substr(phone,-1,1) part  

from t_phone_test_10 where substr(phone,-1,1)='0';  

select count(*) from t_phone_test_0;--4816   

8.交换分区  

alter table t_phone_test exchange partition p0 with table t_phone_test_0;    

select count(*)  from t_phone_test partition(p0);--4816   
select count(*) from t_phone_test_0;--0  

　　Oracle RDBMS执行每一条SQL语句，都必须经过Oracle优化器的评估。所 以，了解优化器是如何选择（搜索）路径以及索引是如何被使用的，对优化SQL语句有很大的帮助。Explain可以用来迅速方便地查出对于给定SQL语句中的查询数据是如何得到的即搜索路径（我们通常称为Access Path）。从而使我们选择最优的查询方式达到最大的优化效果。

　　2.1.        安装

　　要使用执行计划首先需要执行相应的脚本。

　　使用Explain工具需要创建Explain_plan表，这必须先进入相关应用表、视图和索引的所有者的帐户内。Oracle的介质中包含有执行此项工作的SQL源程序，例如：

　　ORA_RDBMS： XPLAINPL.SQL （VMS）

　　$ORACLE_HOME/rdbms/admin/utlxplan.sql （UNIX）

　　该脚本后会生成一个表这个程序会创建一个名为plan_table的表，表结构如下：

　　我们简单的介绍一下主要的字段含义：

字段名              字段类型            含义
STATEMENT_ID    VARCHAR2(30)        explain PLAN 语句中所指定的最优STATEMENT_ID 参数值, 如果在EXPLAN PLAN语句中没有使用SET STATEMENT_ID，那么此值会被设为NULL。
REMARKS         VARCHAR2(80)        与被解释规划的各步骤相关联的注释最长可达80 字节
OPERATION       VARCHAR2(30)        各步骤所执行内部操作的名称在某条语句所产生的第一行中该列的可能取值如下DELETE STATEMENT INSERT STATEMENT SELECT STATEMENT UPDATE STATEMENT
OPTIONS         VARCHAR2(30)        对OPERATION 列中所描述操作的变种
OBJECT_NODE     VARCHAR2(128)       用于访问对象的数据库链接database link 的名称对于使用并行执行的本地查询该列能够描述操作中输出的次序
OBJECT_OWNER    VARCHAR2(30)        对于包含有表或索引的架构schema 给出其所有者的名称
OBJECT_NAME     VARCHAR2(30)        表或索引的名称
OBJECT_INSTANCE  INTEGER            根据对象出现在原始original 语句中的次序所给出的相应次序编号就原始的语句文本而论其处理顺序为自左至右自外向内景象扩张view
OBJECT_TYPE     VARCHAR2(30)        用于提供对象描述性信息的修饰符例如索引的NON-UNIQUE
OPTIMIZER       VARCHAR2(255)       当前优化程序的模式
ID              INTEGER             分配给执行规划各步骤的编号
PARENT_ID       INTEGER             对ID 步骤的输出进行操作的下一个执行步骤的ID
POSITION        INTEGER             对于具有相同PARENT_ID 的步骤其相应的处理次序
COST            INTEGER             根据优化程序的基于开销的方法所估计出的操作开销值对于使用基于规则方法的语句该列为空该列值没有特定的测量单位它只是一个用于比较执行规划开销大小的权重值
CARDINALITY     INTEGER             根据基于开销的方法对操作所访问行数的估计值
BYTES           INTEGER             根据基于开销的方法对操作所访问字节的估计

　　2.2.        使用

　　2.2.1.        常规使用

　　常规使用语法：

explain PLAN [ SET STATEMENT_ID [=] < string literal > ]
[ INTO < table_name > ]
FOR < sql_statement >
其中：
STATEMENT_ID是一个唯一的字符串，把当前执行计划与存储在同一PLAN表中的其它执行计划区别开来。
TABLE_NAME是plan表名，它结构如前所示，你可以任意设定这个名称。
SQL_STATEMENT是真正的SQL语句。
如：
SQL> explain plan set statement_id='test1' for
  2     SELECT a.soctermbegin,
  3            a.soctermend,
  4            a.dealserialno,
  5            a.levydataid,
  6            a.dealtotal,
  7            e.categoryitemcode,
  8            row_number() over(PARTITION BY a.levydataid ORDER BY 1) AS theRow
  9       FROM tb_soc_packdealdata   a,
10            tb_Lvy_TaxDataBillMap c,
11            Tb_lvy_BillData       d,
12            tb_soc_levydetaildata e
13      WHERE a.levydataid = c.datafrompointer(+)
14        AND c.billdataid = d.billdataid(+)
15        AND a.levydataid = e.levydataid
16        AND a.packdealstatuscode = '10'
17        AND (a.datastatus <> '9' OR a.datastatus is NULL)
18        AND (d.billstatus IS NULL OR
19            (d.billstatus <> '2' AND d.billstatus <> '8'))
20        AND a.Insurcode = '6010952'
21  ;
Explained

　　执行下面语句就可以查看该语句执行的执行计划:

SQL> SELECT A.OPERATION,OPTIONS,OBJECT_NAME,OBJECT_TYPE,ID,PARENT_ID
  2  FROM PLAN_TABLE  a
  3  WHERE STATEMENT_ID='test1'
  4  ORDER BY Id;
OPERATION        OPTIONS        OBJECT_NAME                    OBJECT_TYPEID  PARENT_ID
---------------- --------------------------------------------- ------------- ----------
SELECT STATEMENT                                                           0
WINDOW           SORT                                                      1          0
FILTER                                                                     2          1
NESTED LOOPS     OUTER                                                     3          2
NESTED LOOPS     OUTER                                                     4          3
NESTED LOOPS                                                               5          4
TABLE ACCESS     FULL           TB_SOC_PACKDEALDATA                        6          5
TABLE ACCESS     BY INDEX ROWID TB_SOC_LEVYDETAILDATA                      7          5
INDEX            RANGE SCAN     IND_DATAID_LEVSOC              NON-UNIQUE  8          7
TABLE ACCESS     BY INDEX ROWID TB_LVY_TAXDATABILLMAP                      9          4
INDEX            RANGE SCAN     TBLVYTAXDATABIL_DATAFROMPOINTE NON-UNIQUE 10          9
TABLE ACCESS     BY INDEX ROWID TB_LVY_BILLDATA                           11          3
INDEX            UNIQUE SCAN    TBLVYBILLDATA_BILLDATAID       UNIQUE

　　2.2.2.        自动显示使用

　　在SQLPLUS中自动跟踪显示执行计划及相关信息
　　SQL>set timing on  --显示执行时间
　　SQL>set autorace on ?C显示执行计划
　　SQL>set autorace on ?C显示执行计划
　　SQL>set autotrace traceonly ?C只显示执行计划即不显示查询出来的数据

　　设置完毕后执行SQL语句就会显示执行计划信息及相应的统计信息(需要设置显示该选项)

SQL> select nvl(sum(t.taxdue), 0)
  2             from tb_lvy_sbzs100 t, tb_lvy_declaredoc a, tb_lvy_declaredoc b
  3            where a.dossiercode = 'SB02041108'
  4              and a.pages = 123
  5              and a.remarkid = b.remarkid
  6              AND A.REMARKID IS NOT NULL
  7              and b.declaredocid = t.declaredocid;
NVL(SUM(T.TAXDUE),0)
--------------------
                   0
                  
　　已用时间:  00: 00: 04.07
Execution Plan
----------------------------------------------------------
   0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=6 Card=1 Bytes=110)
   1    0   SORT (AGGREGATE)
   2    1     NESTED LOOPS (Cost=6 Card=1 Bytes=110)
   3    2       MERGE JOIN (CARTESIAN) (Cost=4 Card=1 Bytes=74)
   4    3         TABLE ACCESS (FULL) OF 'TB_LVY_SBZS100' (Cost=2 Card =1 Bytes=31)
   5    3         BUFFER (SORT) (Cost=2 Card=1 Bytes=43)
   6    5           TABLE ACCESS (FULL) OF 'TB_LVY_DECLAREDOC' (Cost=2 Card=1 Bytes=43)
   7    2       TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TB_LVY_DECLAREDOC' (Cost=2 Card=1 Bytes=36)
   8    7         INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'TBLVYDECLAREDOC_DECLAREDOCID' (UNIQUE)
Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls --循环递归次数
          0  db block gets―请求的数据块在buffer能满足的个数
       6675  consistent gets --逻辑IO用于读表并计算行数, 数据请求总数在回滚段Buffer中
         45  physical reads ?C从磁盘读到Buffer Cache数据块数量
          0  redo size ?C产生的redo日志大小
        217  bytes sent via SQL*Net to client
        276  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          1  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed
SQL>

　　如果6675  consistent gets --逻辑IO用于读表并计算行数, 数据请求总数在回滚段Buffer中

　　45        physical reads ?C从磁盘读到Buffer Cache数据块数量的数值比较小则该语句对对数据库的性能比较高。

　　2.2.3.        PL/SQL和TOAD中使用

　　如果在PL/SQL中使用选择要查询语句显示执行计划，则只需要SQL WINDOWS 窗口里面输入要查询的SQL语句，然后选择按键F5或者在菜单TOOLS?D?D>Explain Plan 菜单按键就可以在执行计划窗口查看该语句的执行计划。

　　在TOAD语句中在执行当前的SQL窗口中选择下方的Explain PlanTAB页即可以查看要执行语句的执行计划信息。

　　2.3.        限制

　　虽然任何SQL语句都可以用explain解释，但对于没有查询的INSERT，UPDATE，DELETE操作来说，这个工具并没有太大的用处。没有子查询的INSERT操作不会创建执行计划，但没有WHERE子句或子查询的UPDATE和DELETE操作会创建执行计划，因为这些操作必须先找出所要的记录。

　　另外，如果你在SQL语句中使用其它类型如sequence等，explain也能揭示它的用法。

　　explain真正的唯一的限制是用户不能去解释其它用户的表，视图，索引或其它类型，用户必须是所有被解释事物的所有者，如果不是所有者而只有select权限，explain会返回一个错误。

场合：数据变化小，查询出数据还要2次利用，需要数据双向同步的场合

视图：就是一条sql语句，每次查询时都要重新生成执行计划，重新执行，非常消耗时间，放在内存中一次性的

物化视图：执行sql并保留结果，直接放在数据文件中，不放在内存中方便重用【空间换时间】，不受开关机的影响

1.创建基表并插入数据

create table sino_person_address

(

iid NUMBER(16) not null,

ipersonid NUMBER(16),

spin NUMBER(16),

dgettime DATE,

sorgcode VARCHAR2(20),

smsgfilename VARCHAR2(20),

ilineno NUMBER(8),

saddress VARCHAR2(60),

szip CHAR(6),

scondition CHAR(1),

itrust NUMBER(1),

stoporgcode VARCHAR2(14),

istate NUMBER(1),

constraint PK_SINO_PERSON_ADDRESS primary key (iid)

);

插入数据(插入自动增长序列号字段的方法)

INSERT 语句插入这个字段值为: 序列号的名称.NEXTVAL,seq_sino_person_address.nextval

insert into sino_person_address values(seq_sino_person_address.nextval,123,to_date('2013-04-08 12:12:12','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),'110','test_report',111,'beijing

xicheng','100100','1',123,1,'1000',0);

insert into sino_person_address values(seq_sino_person_address.nextval,123,to_date('2013-04-09 12:12:12','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),'120','test_report2',121,'beijing

xicheng','100200','2',123,1,'1002',2);

insert into sino_person_address values(seq_sino_person_address.nextval,123,to_date('2013-04-10 12:12:12','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),'130','test_report3',131,'beijing

xicheng','100300','3',123,1,'1003',3);

commit

###################################################################################################

2.创建物化视图日志

意义：记录基表DML操作的变化，实时刷新物化视图

注：包含所有字段

删除物化视图日志

drop materialized view log on t

创建物化视图日志

create materialized view log on t with sequence,rowid (x,y,z) including new values;

参数说明：

with sequence：以序号增1的方式进行变化记录

rowid (x,y,z)：定位哪些数据发生了变化，日志记录rowid指向的数据块的位置和变化

删除物化视图日志

drop materialized view log on sino_person_address;

基于主键方式的刷新，创建物化视图日志

CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON sino_person_address

WITH PRIMARY KEY

INCLUDING NEW VALUES

【TABLESPACE sinojfs2】; 可选项

3.创建物化视图

创建物化视图

create materialized view mv_t build immediate refresh fast on commit enable query rewrite as select x,y,z,count(*) from t group by x,y,z;

删除物化视图

drop materialized view mv_sino_person_address;

create materialized view mv_sino_person_address

tablespace SINOJFS2

build immediate 创建物化视图时，立即刷新基表

refresh fast with primary key 支持基于主键的快速刷新（增量刷新），基表必须有主键

on commit 支持commit动作自动刷新

enable query rewrite

as select * from sino_person_address;

create materialized view mv_sino_person_address

tablespace SINOJFS2

build immediate

refresh fast with primary key refresh complete全部刷新【全表刷新】可选项

on demand 支持需求时手工刷新

enable query rewrite

as select * from sino_person_address;

########################################################################################

参数说明：

build immediate：创建物化视图时，立即刷新基表

refresh fast with primary key：支持基于主键的快速刷新（增量刷新），基表必须有主键

on commit：基于commit动作的自动刷新 on demand：基于需求时的手工刷新

enable query rewrite：支持查询重新（使用物化视图代替基表，查询必须重写，查询重写是透明的并且不需要对物化视图有任何权限，物化视图可以启用和禁用查询重写）

查询重写：select * from t基表，执行计划走的是mv_t物化视图，禁用后，执行计划走的就是t基表了

tablespace SINOJFS2 创建于SINOJFS2表空间

(1)创建方式：BUILD IMMEDIATE（立即生成数据）， BUILD DEFERRED（下一次刷新时生新数据）， ON PREBUILD TABLE（不创建新的数据段，用已存在的含有当前物化视图数据的表来代替）；  
(2)ENABLE | DISABLE QUERY REWRITE指定是否启用当前物化视图用于查询重写，启用该选项时，系统会检查以保证查询的可确定性（不允许有如序列数，USER， DATE等不确定的返回值），DISABLE时物化视图照样可以被刷新；    
与物化视图生效相关的设置    
(1)初始化参数JOB_QUEUE_PROCESSES设置大于零，物化的自动刷新操作需要JOB QUEUE进程来执行；    
(2)初始化参数OPTIMIZER_MODE要设成某种CBO优化模式；    
(3)用户会话有QUERY_REWRITE（优化器能将查询重写到本方案物化视图）或GLOBAL_QUERY_REWRITE（优化器能将查询重写到其它方案的物化视图）系统权限；    
(4)初始化参数QUERY_REWRITE_ENABLED 指示优化器是否动态重写查询来使用物化视图，这个参数可以在四个级别上进行设置（参数文件，ALTER SYSTEM， ALTER SESSION， HINTS）；    
(5)初始化参数QUERY_REWRITE_INTEGRITY 指示优化器在不同的数据一致性情况下决定是否使用物化视图来重写查询，ENFORCED（只有在能确保数据一致的前提下才使用物化视图）， TRUSTED（数据不一定一致，只要有用维度对象定义的关系存在，就可使用物化视图）， STALE_TOLERATED（数据不一致，也没有相关的维度定义时仍可使用物化视图），这个参数可以在三个级别上进行设置（参数文件，ALTER SYSTEM， ALTER SESSION）；

4. 物化视图DML操作测试

（1）验证物化视图是否随记录增加而增加

insert into sino_person_address values(seq_sino_person_address.nextval,123,to_date('2013-04-11 13:13:13','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),'140','test_report4',141,'beijing

xicheng','100400','4',123,1,'1004',4);

select * from sino_person_address order by dgetdate;

select * from mv_sino_person_address order by dgetdate; 随记录增加而木有刷新，必须commit之后才触发物化视图刷新，没有问题

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','c'); 还可以手动全部刷新【全表刷新】（先清除，再重装数据）

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','f'); 也可以快速刷新【增量刷新】借助物化视图日志，只检查自上次刷新后改变了的数据来进行刷新）

（2）验证物化视图是否随记录删除而减少

delete from sino_person_address where iid=21;

select * from sino_person_address order by dgetdate;

select * from mv_sino_person_address order by dgetdate; 随记录删除而木有刷新，必须commit之后才触发物化视图刷新，没有问题

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','c'); 还可以手动全部刷新【全表刷新】（先清除，再重装数据）

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','f'); 也可以快速刷新【增量刷新】借助物化视图日志，只检查自上次刷新后改变了的数据来进行刷新）

（3）验证物化视图是否随记录修改而更新

update sino_person_address set sorgcode='200' where sorgcode='120';

select * from sino_person_address order by dgetdate;

select * from mv_sino_person_address order by dgetdate; 随记录修改而木有刷新，必须commit之后才触发物化视图刷新，没有问题

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','c'); 还可以手动全部刷新【全表刷新】（先清除，再重装数据）

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','f'); 也可以快速刷新【增量刷新】（借助物化视图日志，只检查自上次刷新后改变了的数据来进行刷新）

（4）验证物化视图是否随truncate而清空

truncate table sino_person_address;

select * from sino_person_address order by dgetdate;

select * from mv_sino_person_address order by dgetdate; 随记录truncate而木有清空，必须手动truncate table mv_sino_person_address;才能清空（两者是没有关联的），没有问题

5.物化视图刷新

根据业务需求，每月定时刷新。根据以上条件，选择使用ORACLE自带工具DBMS_MVIEW工具包中REFRESH方法对物化视图进行刷新。该方法有两个参数，第一个参数是需要刷新的物化视图名称，第二个参数是刷新方式。我们可以写存储过程，对每个物化视图调用一次REFRESH方法，也可以使用“，”把物化视图连接以来，一次刷新。

定义存储过程

create or replace procedure pro_mview_refresh

as

begin

dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','f');

end;

/

执行存储过程

execute pro_mview_refresh;

还可以刷新所有物化视图 dbms_mview.refresh_all_mviews;

创建存储过程

drop procedure pro_refresh_all_mviews;

create or replace procedure pro_refresh_all_mviews

as

i number;

begin

dbms_mview.refresh_all_mviews(number_of_failures=>i);

dbms_output.put_line('number_of_failures=>'||i);

end;

/

执行

executepro_refresh_all_mviews;

set serveroutput on;不可放在存储过程中，因为这是sqlplus命令，如果你怕忘记或者嫌麻烦可以把set serveroutput on;

写入/opt/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/sqlplus/admin/glogin.sql中，每次使用sqlplus时自动加载这个文件

如果想用PL/SQL Developer工具访问数据库，请在C:\Program Files\PLSQL Developer\Login.sql 文件里添加

-- Autostart Command Window script

set serveroutput on;

这样以后再使用PL/SQL Developer工具访问数据库就可以自动加载这条命令了

###############################################################################################

研发人员专用，手动刷新，想刷就刷

set serveroutput on; 打开屏幕显示功能，就可以看到number_of_failures=>0结果

PL/SQL 匿名块

declare

i number;

begin

dbms_mview.refresh_all_mviews(number_of_failures=>i);

dbms_output.put_line('number_of_failures=>'||i);

end;

/

number_of_failures=>0

Number_of_failures 表示刷新物化视图失败个数

采用默认refresh force 刷新方式：先试图用FAST方式刷新，如果失败再用COMPLETE方式刷新，这是默认的刷新方式

注意:

1、 如果需要同时刷新多个物化视图，必须用逗号把各个物化视图名称连接起来，并对每个视图都要指明刷新方式（f、增量刷新，c、完全刷新，?、强制刷新，从不刷新）。

NEVER REFRESH（不刷新）

REFREST FAST（借助物化视图日志，只检查自上次刷新后改变了的数据来进行刷新）

REFRESH COMPLETE（先清除，再重装数据）

REFRESH FORCE（先试图用FAST方式刷新，如果失败再用COMPLETE方式刷新，这是默认的刷新方式）

确定刷新时机：

ON COMMIT（事务提交时刷新），

ON DEMAND（用DBMS_MVIEW.REFRESH， DBMS_MVIEW.REFRESH_DEPENDENT， DBMS_MVIEW.REFRESH_ALL_MVIEWS来手工刷新），

By Time（用START WITH 和 NEXT 子句创建的job来定时自动刷新）；

[dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address,mv_person_address_his','ff');]

2、当日志和物化视图创建好后，删除日志，则需要重新创建物化视图，否则无法增量刷新。

drop materialized view log on sino_person_address; 删除日志

SQL> exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','c'); 删除物化视图日志，只可以支持物化视图全部刷新

PL/SQL procedure successfully completed

#################################################################################

SQL> exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','f'); 无法增量刷新

begin dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','f'); end;

ORA-23413: 表 "SINOJFS"."SINO_PERSON_ADDRESS" 没有实体化视图日志

ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_SNAPSHOT", line 2558

ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_SNAPSHOT", line 2771

ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_SNAPSHOT", line 2740

ORA-06512: 在 line 2

SQL> create materialized view log on sino_person_employment 重新创建物化视图日志

2 with primary key

3 including new values;

Materialized view log created

SQL> exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_employment','f'); 但还是不支持增量刷新，因为日志内容和原表内容不一致了

begin dbms_mview.refresh('mv_sino_person_employment','f'); end;

ORA-12034: "SINOJFS"."SINO_PERSON_EMPLOYMENT" 上的实体化视图日志比上次刷新后的内容新

ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_SNAPSHOT", line 2558

ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_SNAPSHOT", line 2771

ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_SNAPSHOT", line 2740

ORA-06512: 在 line 2

因为：丢失了删除日志那一点->重建日志那一点之间的原表DML变化，因此日志内容和原表内容不一致了

解决方案：重建物化视图日志 重新【增量刷新】和【全表刷新】一遍

SQL> drop materialized view log on sino_loan_compact; 删除日志

Materialized view log dropped

SQL> create materialized view log on sino_loan_compact 重建日志

2 with primary key

3 including new values;

Materialized view log created

SQL> exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_compact','c'); 必须先全表刷新

PL/SQL procedure successfully completed

SQL> exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_compact','f'); 再增量刷新，否则ORA-12034: "SINOJFS"."SINO_LOAN_COMPACT" 上的实体化视图日志比上次刷新后的内容新

PL/SQL procedure successfully completed

小结：只要能够增量刷新，说明日志没有问题了

简述所有视图的快速刷新和全表刷新命令（测试使用） 10张视图

select owner,table_name,tablespace_name,status from dba_tables where table_name in ('SINO_LOAN_APPLY');

update SINO_LOAN_APPLY set sorgcode ='1000' where iid =858;

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_compact','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_compact','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_apply','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_apply','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_spec_trade','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_spec_trade','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_guarantee','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_guarantee','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_investor','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_loan_investor','f');

###############################################################################

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_employment','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_employment','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_address','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_certification','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person_certification','f');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person','c');

exec dbms_mview.refresh('mv_sino_person','f');

3.基表增加字段后对应物化视图不能自动同步结构

业务表增加 上报状态 字段 ipbcstate number(1) 可以为空

文档 建模 脚本 物化视图

sino_person_certification 完成 完成 完成 完成

sino_person 完成 完成 完成 完成

sino_person_address 完成 完成 完成 完成

sino_person_employment 完成 完成 完成 完成

sino_person_address_his 完成 完成 完成

sino_person_employment_his 完成 完成 完成

sino_person_his 完成 完成 完成

sino_loan 完成 完成 完成 完成

sino_loan_compact 完成 完成 完成 完成

sino_loan_spec_trade 完成 完成 完成 完成

sino_loan_guarantee 完成 完成 完成 完成

sino_loan_investor 完成 完成 完成 完成

sino_loan_apply 完成 完成 完成 完成

对比IPBCSTATE 字段基表有，但物化视图没有，需要重建物化视图解决

select * from mv_sino_loan_compact where rownum<2;

select * from sino_loan_compact where rownum<2;

select * from mv_sino_loan where rownum < 2;

select * from sino_loan where rownum < 2;

select * from mv_sino_loan_apply where rownum < 2;

select * from sino_loan_apply where rownum < 2;

select * from mv_sino_loan_guarantee where rownum < 2;

select * from sino_loan_guarantee where rownum < 2;

select * from mv_sino_loan_guarantee where rownum < 2;

select * from sino_loan_guarantee where rownum < 2;

select * from mv_sino_loan_investor where rownum < 2;

select * from sino_loan_investor where rownum < 2;

select * from mv_sino_loan_spec_trade where rownum < 2;

select * from sino_loan_spec_trade where rownum < 2;

################################################################################

select * from mv_sino_person where rownum < 2;

select * from sino_person where rownum < 2;

select * from mv_sino_person_address where rownum < 2;

select * from sino_person_address where rownum < 2;

select * from mv_sino_person_certification where rownum < 2;

select * from sino_person_certification where rownum < 2;

select * from mv_sino_person_employment where rownum < 2;

select * from sino_person_employment where rownum < 2;

##################################################################################

4.因为上面写的物化视图是基于主键进行刷新的，因此原表必须要有主键

6.定时刷新JOB

确定执行时间间隔  
1)、 每分钟执行    
Interval => TRUNC(sysdate,'mi') + 1 / (24*60)    
2)、 每天定时执行    
例如：每天下午2点执行一次pro_mview_refresh存储过程    
Interval => TRUNC(sysdate) + 1 +14/ (24)    
3)、 每周定时执行    
例如：每周一凌晨2点执行    
Interval => TRUNC(next_day(sysdate,2))+2/24 --星期一,一周的第二天    
4)、 每月定时执行    
例如：每月1日凌晨2点执行    
Interval =>TRUNC(LAST_DAY(SYSDATE))+1+2/24    
5)、 每季度定时执行    
例如每季度的第一天凌晨2点执行    
Interval => TRUNC(ADD_MONTHS(SYSDATE,3),'Q') + 2/24    
6)、 每半年定时执行    
例如：每年7月1日和1月1日凌晨2点    
Interval => ADD_MONTHS(trunc(sysdate,'yyyy'),6)+2/24    
7)、 每年定时执行    
例如：每年1月1日凌晨2点执行    
Interval =>ADD_MONTHS(trunc(sysdate,'yyyy'),12)+2/24

通过jobs的使用就能实现每天或每月的指定时间执行一个函数、过程与命令

set serveroutput on 启动屏幕输出功能

SQL> execute dbms_output.put_line('This is'); 已经可以正常输出

This is

创建作业

variable job_num number; 定义存储job编号的变量

declare job_num number; pro_refresh_all_mviews

begin

dbms_job.submit

(job=>:job_num,

what=>'pro_refresh_all_mviews;',

next_date=>sysdate,

interval=>'sysdate+1/1440'); 每天1440分钟，每一分钟运行pro_mview_refresh过程一次

dbms_output.put_line('Job Number is'||to_char(job_num));

commit;

end;

/

############################################################################################

绑定变量版，必须先定义变量

variable job_num number;

declare job_num number;

begin

dbms_job.submit

(job=>:job_num,

what=>'pro_refresh_all_mviews;',

next_date=>sysdate,

interval=>'trunc(SYSDATE+5/1440,''MI'')'); 每5分钟运行一次job

dbms_output.put_line('Job Number is'||to_char(job_num));

commit;

end;

/

例如：每天上午10点执行一次pro_refresh_all_mviews存储过程  
Interval => TRUNC(sysdate) + 1 +10/ (24)    
declare job_num number;

begin

dbms_job.submit

(job=>:job_num,

what=>'pro_refresh_all_mviews;',

next_date=>sysdate,

interval=>'trunc(SYSDATE)+1+10/24'); 每天上午10点运行一次job

dbms_output.put_line('Job Number is'||to_char(job_num));

commit;

end;

/

Job Number is

PL/SQL procedure successfully completed

job_num

---------

1

####################################################################################

PL/SQL 匿名块版，可以直接在块中定义变量，比较方面现在采用这种

declare

job_num number;

begin

dbms_job.submit

(job=>job_num,

what=>'pro_refresh_all_mviews;',

next_date=>sysdate,

interval=>'trunc(SYSDATE)+1+10/24');

dbms_output.put_line('Job Number is '||job_num);

commit;

end;

/

Job Number is 4

PL/SQL procedure successfully completed

####################################################################################

dbms_job.submit( job out binary_integer,  
what in varchar2,    
next_date in date，    
interval in varchar2,    
no_parse in boolean)

●job：输出变量，这是作业在作业队列中的编号；  
●what：执行作业的存储过程及其输入参数；    
●next_date：作业初次执行的时间；    
●interval：作业执行的时间间隔。指上一次执行结束到下一次开始执行的时间间隔    
其中Interval这个值是决定Job何时，被重新执行的关键；当interval设置为null时，该job执行结束后，就被从队列中删除。假如我们需要该job周期性地执行，则要用‘sysdate＋m’表示。如何更好地确定执行时间的间隔需要我们掌握一个函数TRUNC。

SQL> show parameter job_queue_process 作业队列进程数，oracle能够并发job数量，0~1000

NAME TYPE VALUE

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

job_queue_processes integer 1000

Oracle提供的数据字典user_jobs监控作业状态

SQL> select job,log_user,what,last_date,last_sec,next_date,next_sec,failures,broken from user_jobs;

Job 作业唯一编号

Log_user 提交作业的用户

What 作业执行的存储过程

Last_date 最后一次成功运行作业的日期

Last_sec 最后一次成功运行作业的时间

Next_date 下一次运行作业日期

Next_sec 下一次运行作业时间

Failures 执行失败次数，当执行job出现错误时，Oracle将其记录在日志里，失败次数每次自动加1，加到16之后Oracle就不在执行它了

Broken 是否是异常作业，当执行失败次数达到16时，Oracle就将该job标志为broken。此后，Oracle不再继续执行它，直到用户调用过程dbms_job.broken，重新设置为not broken，或强制调用dbms_job.run来重新执行它。Y标示作业中断，以后不会运行，N表示作业正常，可以运行

运行作业  
begin    
         dbms_job.run(:job_num); job_num是存储job编号的变量    
end;    
查询作业状态    
SQL> select job,log_user,what,last_date,last_sec,next_date,next_sec,failures,broken from user_jobs;

JOB LOG_USER WHAT LAST_DATE LAST_SEC NEXT_DATE NEXT_SEC FAILURES BROKEN

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

1 SINOJFS pro_refresh_all_mviews; 2013-4-26 1 11:27:38 2013-4-27 1 10:00:00 0 N

Job 作业唯一编号

Log_user 提交作业的用户

What 作业执行的存储过程

Last_date 最后一次成功运行作业的日期

Last_sec 最后一次成功运行作业的时间

Next_date 下一次运行作业日期

Next_sec 下一次运行作业时间

Failures 执行失败次数，当执行job出现错误时，Oracle将其记录在日志里，失败次数每次自动加1，加到16之后Oracle就不在执行它了

Broken 是否是异常作业，当执行失败次数达到16时，Oracle就将该job标志为broken。此后，Oracle不再继续执行它，直到用户调用过程dbms_job.broken，重新设置为not broken；

或强制调用dbms_job.run来重新执行它。Y标示作业中断，以后不会运行，N表示作业正常，可以运行

删除作业  
begin    
         dbms_job.remove(:job_num);    
end;

修改作业

dbms_job.remove(jobno); 删除job号

例 execute dbms_job.remove(1);

######################################################################

dbms_job.what(jobno,what); 修改执行的存储过程

dbms_job.next_date(job,next_date)修改下次执行的时间

例 exec dbms_job.next_date(46,sysdate+2/(24*60)); 46作业号

#####################################################################

dbms_job.interval(job,interval)   :修改间隔时间

例 exec dbms_job.interval(46,sysdate+3/(24*60));

######################################################################  
dbms_job.broken(job,true)     中断job

例 exec dbms_job.broken(46,true); 46作业号 exec dbms_job.broken(2,true) BROKEN=Y

#######################################################################

dbms_job.broken(job,false,next_date)   next_date:下次执行时间，如果不填则马上启动job

例 exec dbms_job.broken(46,false); 启动job exec dbms_job.broken(2,false); BROKEN=N

########################################################################

dbms_job.run(jobno); 运行作业

例子 execute dbms_job.run(1);

Oracle的物化视图是包括一个查询结果的数据库对像，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视图存储基于远程表的数据，也可以称为快照。

物化视图可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果，这样，在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，而从快速的得到结果。物化视图有很多方面和索引很相似：使用物化视图的目的是为了提高查询性能；物化视图对应用透明，增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL语句的正确性和有效性；物化视图需要占用存储空间；当基表发生变化时，物化视图也应当刷新。

物化视图可以查询表，视图和其它的物化视图。

通常情况下，物化视图被称为主表（在复制期间）或明细表（在数据仓库中）。

对于复制，物化视图允许你在本地维护远程数据的副本,这些副本是只读的。如果你想修改本地副本，必须用高级复制的功能。当你想从一个表或视图中抽取数据时，你可以用从物化视图中抽取。

对于数据仓库，创建的物化视图通常情况下是聚合视图，单一表聚合视图和连接视图。

在复制环境下，创建的物化视图通常情况下主键，rowid,和子查询视图。

物化视图由于是物理真实存在的，故可以创建索引。

1.1 物化视图可以分为以下三种类型

（1）    包含聚集的物化视图；

（2）    只包含连接的物化视图；

（3）    嵌套物化视图。

三种物化视图的快速刷新的限制条件有很大区别，而对于其他方面则区别不大。创建物化视图时可以指定多种选项，下面对几种主要的选择进行简单说明：

（1）创建方式（BuildMethods）：包括BUILD IMMEDIATE和BUILD DEFERRED两种。

BUILD IMMEDIATE是在创建物化视图的时候就生成数据。

BUILD DEFERRED则在创建时不生成数据，以后根据需要在生成数据。默认为BUILD IMMEDIATE。

（2）查询重写（QueryRewrite）：包括ENABLE QUERY REWRITE和DISABLE QUERY REWRITE两种。

分别指出创建的物化视图是否支持查询重写。查询重写是指当对物化视图的基表进行查询时，Oracle会自动判断能否通过查询物化视图来得到结果，如果可以，则避免了聚集或连接操作，而直接从已经计算好的物化视图中读取数据。默认为DISABLEQUERY REWRITE。

（3）刷新（Refresh）：指当基表发生了DML操作后，物化视图何时采用哪种方式和基表进行同步。刷新的模式有两种：ON DEMAND和ON COMMIT。

ON DEMAND和ON COMMIT物化视图的区别在于其刷新方法的不同，ON DEMAND指物化视图在用户需要的时候进行刷新，可以手工通过DBMS_MVIEW.REFRESH等方法来进行刷新，也可以通过JOB定时进行刷新,即更新物化视图，以保证和基表数据的一致性;而ON COMMIT是说，一旦基表有了COMMIT，即事务提交，则立刻刷新，立刻更新物化视图，使得数据和基表一致。

对基表，平常的COMMIT在0.01秒内可以完成，但在有了ON COMMIT视图后，居然要6秒。速度减低了很多倍。ON COMMIT视图对基表的影响可见一斑。

1.2 物化视图，根据不同的着重点可以有不同的分类:

1)        按刷新方式分：FAST/COMPLETE/FORCE

2)        按刷新时间的不同：ON DEMAND/ON COMMIT

3)        按是否可更新：UPDATABLE/READ ONLY

4)        按是否支持查询重写：ENABLE QUERY REWRITE/DISABLEQUERY REWRITE

默认情况下，如果没指定刷新方法和刷新模式，则Oracle默认为FORCE和DEMAND。

注意：设置REFRESH ON COMMIT的物化视图不能访问远端对象。

在建立物化视图的时候可以指定ORDER BY语句，使生成的数据按照一定的顺序进行保存。不过这个语句不会写入物化视图的定义中，而且对以后的刷新也无效。

1.3 物化视图有三种刷新方式：COMPLETE、FAST和 FORCE。

1)        完全刷新（COMPLETE）会删除表中所有的记录（如果是单表刷新，可能会采用TRUNCATE的方式），然后根据物化视图中查询语句的定义重新生成物化视图。

2)        快速刷新（FAST）采用增量刷新的机制，只将自上次刷新以后对基表进行的所有操作刷新到物化视图中去。FAST必须创建基于主表的视图日志。

            对于增量刷新选项，如果在子查询中存在分析函数，则物化视图不起作用。

3)        采用FORCE方式，Oracle会自动判断是否满足快速刷新的条件，如果满足则进行快速刷新，否则进行完全刷新。

Oracle物化视图的快速刷新机制是通过物化视图日志完成的。Oracle通过一个物化视图日志还可以支持多个物化视图的快速刷新。

物化视图日志根据不同物化视图的快速刷新的需要，可以建立为ROWID或PRIMARY KEY类型的。还可以选择是否包括SEQUENCE、INCLUDING NEW VALUES以及指定列的列表。

1.4 物化视图Refresh子句的其他说明与示例

REFRESH 子句可以包含如下部分：

           [refresh [fast|complete|force]

           [on demand | commit]

           [start with date] [next date]

           [with {primary key|rowid}]]

1.4.1 主键和ROWD子句：

WITH PRIMARY KEY选项生成主键物化视图,也就是说物化视图是基于主表的主键，而不是ROWID(对应于ROWID子句). PRIMARY KEY是默认选项,为了生成PRIMARY KEY子句，应该在主表上定义主键，否则应该用基于ROWID的物化视图.

基于ROWID物化视图只有一个单一的主表，不能包括下面任何一项:

（1）.Distinct 或者聚合函数.

（2）    .Group by，子查询，连接和SET操作

--主键（PrimaryKey）物化视图示例：

在远程数据库表emp上创建主键物化视图：

CREATEMATERIALIZEDVIEW mv_emp_pk
REFRESHFASTSTARTWITHSYSDATE
NEXT  SYSDATE + 1/48
WITHPRIMARYKEY
ASSELECT * FROM emp@remote_db

--当用FAST选项创建物化视图，必须创建基于主表的视图日志,如下:

CREATEMATERIALIZEDVIEWLOGON emp;

--Rowid物化视图示例：

下面的语法在远程数据库表emp上创建Rowid物化视图

CREATEMATERIALIZEDVIEW mv_emp_rowid
REFRESHWITHROWID
ASSELECT * FROM emp@remote_db;
Materializedviewlog created.

--子查询物化视图示例：

在远程数据库表emp上创建基于emp和dept表的子查询物化视图

CREATEMATERIALIZEDVIEW  mv_empdept
ASSELECT * FROM emp@remote_db e
WHEREEXISTS
(SELECT * FROM dept@remote_db d
WHEREe.dept_no = d.dept_no)

1.4.2 刷新时间

START WITH子句通知数据库完成从主表到本地表第一次复制的时间,应该及时估计下一次运行的时间点, NEXT 子句说明了刷新的间隔时间.

CREATEMATERIALIZEDVIEW mv_emp_pk
REFRESHFAST
STARTWITHSYSDATE
NEXT  SYSDATE + 2
WITHPRIMARYKEY
ASSELECT * FROM emp@remote_db;

在上面的例子中，物化视图数据的第一个副本在创建时生成，以后每两天刷新一次.

creatematerializedviewMV_LVY_LEVYDETAILDATA
TABLESPACE ZGMV_DATA --保存表空间
BUILDDEFERRED--延迟刷新不立即刷新
refreshforce--如果可以快速刷新则进行快速刷新，否则完全刷新
ondemand--按照指定方式刷新
startwith to_date('24-11-200518:00:10', 'dd-mm-yyyyhh24:mi:ss') --第一次刷新时间
nextTRUNC(SYSDATE+1)+18/24--刷新时间间隔
as
SELECT * FROM emp@remote_db;

1.5 ON PREBUILD TABLE 说明

在创建物化视图时指明ON PREBUILD TABLE语句，可以将物化视图建立在一个已经存在的表上。这种情况下，物化视图和表必须同名。当删除物化视图时，不会删除同名的表。

这种物化视图的查询重写要求参数QUERY_REWRITE_INTEGERITY必须设置为trusted或者stale_tolerated。

1.6 物化视图分区

物化视图可以进行分区。而且基于分区的物化视图可以支持分区变化跟踪（PCT）。具有这种特性的物化视图，当基表进行了分区维护操作后，仍然可以进行快速刷新操作。对于聚集物化视图，可以在GROUP BY列表中使用CUBE或ROLLUP，来建立不同等级的聚集物化视图。

相关内容参考：

Oracle 物化视图日志 与 快速刷新 说明

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/7720580

Oracle 物化视图 详细错误描述 查看方法

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/7719789

Oracle 物化视图 快速刷新 限制 说明

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/7719679

二．    物化视图操作示例

1.     创建物化视图需要的权限：

GRANT CREATE MATERIALIZED VIEW TO USER_NAME;

2.  在源表建立物化视图日志  

CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON DAVE
TABLESPACE&BISONCU_SPACE           -- 日志空间
WITH PRIMARY KEY;                   -- 指定为主键类型

3.  授权给中间用户  

GRANT SELECT ON DAVE TO ANQING;
GRANT SELECT ON MLOG$_DAVE TO ANQING;

4.  在目标数据库上创建MATERIALIZED VIEW  

CREATE MATERIALIZED VIEW AICS_DAVE
TABLESPACE&BISONCS_SPACE
REFRESH FAST
   ON DEMAND
   --第一次刷新时间
   --START WITH to_date('2012-01-01 20:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
   START WITH SYSDATE
   --刷新时间间隔。每1天刷新一次，时间为凌晨2点
   --NEXT TRUNC(SYSDATE,'dd')+1+2/24
   NEXT SYSDATE+1/24/20
WITH PRIMARY KEY
--USING DEFAULT LOCAL ROLLBACKSEGMENT
DISABLE QUERY REWRITE AS
SELECT MODEL_ID, STATUS,MODEL_NAME, MANU_ID, DESCRIPTION, CREATE_TIME, UPDATE_TIME, SW_VERSION
FROM AICS_DAVE@LINK_DAVE;

5.  在目标物化视图上创建索引 

CREATE INDEX IDX_T_DV_CT
   ON AICS_DEV_INFO (CREATE_TIME, UPDATE_TIME)
   TABLESPACE &BISON_IDX;
 
CREATE INDEX IDX_T_DV_UT
   ON AICS_DEV_INFO (UPDATE_TIME)
   TABLESPACE &BISON_IDX;
 
CREATE INDEX I_T_DV_MSISDN
   ON AICS_DEV_INFO (MSISDN)
   TABLESPACE &BISON_IDX;

6. 物化视图刷新说明

（1）使用dbms_mview.refresh 手工刷新

如：

EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH('MV_DAVE');
 
--完全刷新
EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH(LIST => 'MV_DAVE',METHOD => 'c');
EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH('MV_DAVE','C');
 
--快速刷新
EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH(LIST => 'MV_DAVE',METHOD => 'f');
EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH('MV_DAVE','F');

（2）使用dbms_refresh.refresh 过程来批量刷新MV

          如果我们在创建物化视图的过程指定start 和next time的刷新时间，那么Oracle 会自动创建刷新的job，并采用dbms_refresh.refresh 的方式。

            使用这种方式刷新之前需要先make refresh group，然后才可以刷新。

            Refreshmake 的语法可以参考：

http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14227/rarrefreshpac.htm#i94057

示例：

            假设存在物化视图MV_T1, MV_T2, MV_T3. 创建refresh group的语法如下：

SQL> EXEC DBMS_REFRESH.MAKE('REP_TEST', 'MV_T1,MV_T2,MV_T3', SYSDATE, 'SYSDATE+ 1')
 
--刷新整个refresh group 组：
SQL> EXEC DBMS_REFRESH.REFRESH('REP_TEST')

7. 删除物化视图及日志

--删除物化视图日志：
DROP MATERIALIZED VIEW LOG ON DAVE;
--删除物化视图
DROP MATERIALIZED VIEW MV_DAVE;

8. 查看物化视图刷新状态信息

SQL> SELECT MVIEW_NAME, LAST_REFRESH_DATE, STALENESS FROMUSER_MVIEWS;
SQL> SELECT NAME, LAST_REFRESH FROM USER_MVIEW_REFRESH_TIMES;

9. 查询物化视图日志：

SELECT * FROM MLOG$_DAVE;

登录：sqlplus/as sysdba;
修改：alter user username identified by 密码;