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### Oracle数据库中的表压缩技术详解 #### 一、概述 Oracle数据库提供了多种压缩技术来减少存储空间的需求，提高I/O效率。这些技术包括基本压缩(Basic Compression)、在线事务处理压缩(OLTP Compression)、仓库压缩(Warehouse Compression)以及归档压缩(Archive Compression)等。本文将详细介绍Oracle中的表压缩技术及其应用场景。 #### 二、表压缩的重要性 表压缩通过减少数据存储空间来优化数据库性能，具体好处包括： - **减少存储成本**：通过压缩数据减少所需的物理磁盘空间。 - **提高I/O效率**：压缩后的数据能够更快地读取到内存中，从而提高应用程序响应速度。 - **降低CPU消耗**：虽然压缩和解压缩操作会增加CPU负载，但对于大多数应用场景来说，这种额外的CPU消耗是值得的，因为它带来了更高的I/O效率。 #### 三、压缩选项及应用场景 ##### 1. 基本压缩(Basic Compression) - **压缩比**：较高 - **CPU消耗**：最小 - **应用场景**：决策支持系统(DSS) - **特点**：仅支持直接路径写入操作时的数据压缩。 ##### 2. 在线事务处理压缩(OLTP Compression) - **压缩比**：较高 - **CPU消耗**：最小 - **应用场景**：在线事务处理(OLTP)、决策支持系统(DSS) - **特点**：支持所有类型的SQL数据压缩。 ##### 3. 仓库压缩(Warehouse Compression) - **压缩比**：更高 - **CPU消耗**：较高 - **应用场景**：决策支持系统(DSS) - **特点**：采用混合列式压缩(Hybrid Columnar Compression)，对于非直接路径写入的数据使用较低的压缩模式，而对于直接路径写入的数据则使用更高的压缩模式。 ##### 4. 归档压缩(Archive Compression) - **压缩比**：最高 - **CPU消耗**：最高 - **应用场景**：历史数据归档 - **特点**：同样采用混合列式压缩，适用于长期保存的历史数据压缩。 #### 四、如何创建和管理压缩表 1. **创建压缩表** - 可以通过`CREATE TABLE`语句直接指定压缩选项，例如： ```sql CREATE TABLE table_name (columns...) COMPRESS FOR OLTP; ``` - 或者先创建表再使用`ALTER TABLE`语句进行压缩设置： ```sql ALTER TABLE table_name COMPRESS FOR OLTP; ``` 2. **查看压缩状态** - 使用以下查询语句查看表的压缩状态： ```sql SELECT table_name, compression, compress_for FROM user_tables WHERE table_name = 'EMP'; ``` 3. **改变表的压缩状态** - 启用或禁用表压缩： ```sql ALTER TABLE table_name COMPRESS FOR type; -- 启用表压缩 ALTER TABLE table_name NOCOMPRESS; -- 禁用表压缩 ``` 4. **表分区压缩** - 分区压缩的选项默认与表相同，但也可以单独指定或更改： ```sql ALTER TABLE table_name MODIFY PARTITION partition_name COMPRESS FOR type; -- 新数据压缩 ALTER TABLE table_name MOVE PARTITION partition_name COMPRESS; -- 新旧数据均压缩 ``` 5. **在压缩表上添加和删除列** - 对于使用`BASIC`压缩级别的表，新增列时不能指定默认值： ```sql ALTER TABLE employees ADD(column_name column_type DEFAULT value); -- 不支持默认值 ``` #### 五、注意事项 1. **OLTP表压缩限制**：不支持超过255个字段的表，也不支持LONG数据类型。 2. **块大小与压缩比率**：更大块大小并不一定意味着更好的OLTP表压缩比率。 3. **LOB数据的处理**：建议使用Secure Files LOBs存储在Oracle数据库中，并使用Secure Files压缩和重复数据删除来减少LOB请求的存储量。 #### 六、总结 通过合理运用Oracle数据库中的压缩技术，不仅可以显著减少存储成本，还能有效提升系统的整体性能。开发者应根据不同的应用场景选择合适的压缩方案，并适时调整以达到最佳效果。