<oracle-9> 数据库表

9.1 表类型
Oracle主要有以下9种表类型：
（1） 堆组织表（heap organized table）:这些就是普通的标准数据库表。数据以堆的方式管理。增加数据时，会使用段中找到的第一个能放下此数据的自由空间。从表中删除数据时允许以后的insert和update重用这部分空间。
（2） 索引组织表（index organized table）：这些表按索引结构存储。这就强制要求行本身有某种物理顺序。在堆中，只要放得下数据就可以放在任何位置；而索引组织表，数据要根据主键有序地存储。
（3） 索引聚簇表（index clustered table）：聚簇（cluster）是指一个或多个表组成的组，这些表物理地存储在相同的数据库块上，有相同聚簇键值的所有行会相邻的物理存储。这些数据按聚簇键值聚簇在一起，聚簇键使用B*树索引建立。
（4） 散列聚簇表（hash cluster table）:这些表类似于聚簇表，但是不使用B*树索引按聚簇键来定位数据，散列聚簇将键散列到聚簇上，从而找到数据应该在哪个数据块上。在散列聚簇中，数据就是索引，如果需要频繁地通过键的相等性比较来读取数据，散列聚簇表就很适用。
（5） 有序散列聚簇表（sorted hash clustered table）:这种表类型是oracle 10g中新增的，它结合了散列聚簇表的某些方面。
（6） 嵌套表（nested table）:嵌套表是oracle对象关系扩展的一部分。他们实际上就是系统生成和维护的父/子关系中的子表。嵌套表与子表的主要区别是：嵌套表不像子表那样是独立表。
（7） 临时表（temporary table）:这些表存储的是事务期间或会话期间的草稿数据。临时表要根据需要从当前用户的临时表空间分配临时区段。每个会话只能看到这个会话分配的区段。
（8） 对象表（object table）:对象表基于某种对象类型创建。他们拥有非对象表所没有的特殊属性，如系统会为对象表的每一行生成对象标识符。对象表实际是堆组织表，索引组织表和临时表的特例，还可以包含嵌套表作为其结构的一部分。
（9） 外部表（external table）：这些表中的数据并不存储在数据库本身中，而是放在数据库外，即放在平常的操作系统文件中。

不论哪种类型的表，都有以下基本信息：
（1） 一个表最多可以有1000列。不过除非存在某个硬性要求，不鼓励设计中真的包含那么多列。Oracle在内部会把列数大于254的行存储在多个单独的行段，这些行段相互指向，而且必须重新组装为完整的行映像。表中的列数远远少于1000列时才最高效。
（2） 表的行数几乎是无限的，不过你可能会遇到其他的某个限制。
（3） 表中的列有多少种排列，表就可以有多少个索引。随着基于函数的索引的出现，理论上说，所能创建的索引数是无限的。
（4） 在一个数据库中可以有无限多个表。

9.2 术语
9.2.1 段
Oracle中的段（segment）是占用磁盘上存储空间的一个对象。有多种段类型：
（1） 聚簇（cluster）:这种段类型能存储表。有两种类型的聚簇：B*树聚簇和散列聚簇。
（2） 表（table）:表段保存一个数据库表的数据，这可能是最常用的段类型，通常与索引段联合使用。
（3） 表分区（table partition）或子分区（subpartition）:这种段类型用于分区，与表段很类似。分区表由一个或多个表分区段组成，组合分区表则由一个或多个表子分区段组成。
（4） 索引（index）:这种段类型可以保存索引结构。
（5） 索引分区（index partition）：类似于分区表，这种段类型包含一个索引的某个片。分区索引由一个或多个索引分区段组成。
（6） Lob分区（lob partition）、lob子分区（lob subpartition）、lob索引和lob段：lob索引和lob段是保存大对象的结构。
（7） 嵌套表（nested table）:这是为嵌套表指定的段类型。
（8） 回滚段（rollback）和type2 undo段：undo数据就存储在这里。回滚段是DBA手动创建的段，Type2 undo段是由oracle自动创建和管理的。

考虑一下这个简单的create语句：

create table t(x int primary key, y clob, z blob);

这个语句会创建6个段。表本身创建一个段。主键约束创建一个索引段。

注意： 唯一约束或主键约束可能创建一个新索引，也可能不创建。如果约束列上已经有一个索引，而且这些列处于索引的前几列，这个约束就会使用这些列（而不再创建新索引）。
另外每个LOB字段分别创建两个段：一个用于存储字符大对象或二进制大对象所指的实际数据块，另一个段用于组织这些数据块。

9.2.2 段空间管理
Oracle 9i开始，管理段空间有两种方法：
手动段空间管理和自动段空间管理。

9.2.3 高水位线
存储在数据库中的表段使用了这个术语。例如，如果把表想像成一个平面结构，或者想象成从左到右依次排开的一系列块，高水位线（high-water mark, HWM）就是包含了数据的最右边的块：


上图显示了HWM首先位于新创建表的第一个块中，过一段时间随着这个表放入数据，HWM会升高。如果我们删除了表中的一些（甚至全部）行，可能就会有许多块不再包含数据，但是他们仍在HWM之下，而且这些块会一直保持在HWM下，直到重建，截除或收缩这个对象。
HWM很重要，因为oracle在全面扫描段时会扫描HWM之下的所有块，即使其中不包含任何数据，这会影响全面扫描的性能。特别是当HWM之下的大多数块都是空时。这时再看下，如果是delete数据，则不会改变HWM，但是使用truncate就会把表的HWM重置为0，还会截除表上的相关索引。由于以上原因，如果你打算删除表中的所有行，就应该使用truncate(如果可以使用的话)，想想之前还介绍过truncate不会产生undo也是影响性能的一方面。

9.2.4 logging和nologging
通常对象都采用logging方式创建，这说明对象上完成的操作只要能生成redo就都会生成redo。Nologging则允许该对象完成某些操作时可以不生成redo。

9.2.5 initrans和maxtrans
段中每个块都有一个块首部。这个块首部有一个事务表。事务表中会建立一些条目来描述哪些事务将块上的哪些行/元素锁定。这个事务表的初始大小由对象的initrans设置指定。事务表会根据需要动态扩展，最大达到maxtrans.

9.3 堆组织表
应用中99%或者更多的情况下使用的可能都是堆组织表。执行create table语句时，默认得到的表类型就是堆组织表。如果你想要任何类型的表结构，就需要在create语句本身中指定它。

堆是计算机科学领域中得到深入研究的一种经典数据结构。它实际上就是一个很大的空间、磁盘或内存区，会以一种显然随机的方式管理。数据会放在最合适的地方，而不是某种特定顺序来放置。许多人希望能按数据放入表中的顺序从表中取出数据，但是对于堆，这时无法保证的。也就是说，我们按顺序插入一系列数据，然后select * from table查出来的顺序并不能保证跟插入的顺序一致。

全表扫描时，会按命中的顺序来获取数据，而不是以插入的顺序。这是一个必须了解的重要的数据库表概念：一般来讲，数据库表本质上是无序的数据集合。
如果你的查询需要按插入的顺序来获取数据，就必须向表中增加一列，以便获取数据时使用这个列对数据排序。
应该把堆组织表看作一个很大的无序行集合。这些行会以一种看来随机的顺序取出，而且取出的顺序还取决于所用的其他选项（并行查询，不同的优化器模式等等），同一个查询可能会以不同的顺序取出数据。不要过分依赖查询得到的行顺序，除非查询有一个order by语句。

9.4 索引组织表
索引组织表(index organized table, IOT)就是存储在一个索引结构中的表。存储在堆中的表是无组织的（也就是说，只要有可用的空间，数据可以放在任何地方），IOT中的数据则按主键存储和排序。
IOT有什么意义呢？实际上，可以反过来问：堆组织表有什么意义？由于一般认为关系数据库中的所有表都有一个主键，堆组织表那不就是在浪费空间吗？使用堆组织表时，我们必须为表和表主键上的索引分别留出空间。而IOT则不存在主键的空间开销，因为索引就是数据，数据就是索引，两者已经合二为一。事实上索引是一个复杂的数据结构，需要大量的工作来管理和维护，而且随着存储的行宽度有所增加，维护的需求也会增加。另一方面，相比之下，堆管理起来则很容易。堆组织表在某些方面的效率要比IOT高。

那么什么情况下需要使用IOT? 比如
（1） 表完全由主键列组成，而且所有的查询都使用到了第一列。也就是说所有表字段都是联合索引的一部分，而且查询总是要走索引。
（2） 另一个就是代码查找表。比如，要从zip_code查找state。此时可以不要堆表，而只使用IOT本身。如果你只会通过主键来访问一个表，这个表可能就非常适合实现为IOT。
（3） 如果你想保证数据存储在某个位置上，或者希望数据以某种特定的顺序物理存储，IOT就是一种合适的结构。

9.5 索引聚簇表
许多人都容易把oracle中的“聚簇”与sqlserver或sybase中的“聚簇索引”相混淆。聚簇（cluster）是指：如果一组表由一些共同的列，则将这样一组表存储在相同的数据块中；聚簇还表示把相关的数据存储在同一个块上。Sqlserver中的聚簇索引（cluster index）则要求行按索引键有序的方式存储，这类似于前面所述的IOT。利用聚簇，一个块可能包含多个表的数据。从概念上讲，这是将数据“预联接”地存储。聚簇还可以用于单个表，可以按某个列将数据分组存储。例如，部门10的所有员工都存储在同一个块上（或者如果一个块放不下，则存储在尽可能少的几个块中）。聚簇并不是有序的存储数据（这是IOT的工作），它是按某个键以聚簇方式存储，但数据存储在堆中。

9.6 散列聚簇表
散列聚簇表（Hash clustered table）在概念上与前面介绍的索引聚簇表非常相似，只是一个主要区别：聚簇键索引被一个散列函数所取代。表中的数据就是索引，这里没有物理索引。Oracle会取得一行的键值，使用某个内部函数或者你提供的某个函数对其计算散列。然后使用这个散列值得出数据应该在磁盘上的哪个位置。不过，使用散列算法来定位数据有一个副作用，如果不向表增加一个传统索引，将无法对散列聚簇中的表完成区间扫描。在一个索引聚簇中，如果有以下查询：
Select * from emp where deptno between 10 and 20;
它就能利用聚簇索引来找到这些行。在一个散列聚簇中，这个查询会导致一个全表扫描，除非deptno列上已经有一个索引。

9.7 有序散列聚簇表
有序散列聚簇是oracl 10g中新增的。其中不仅有前面所述的散列聚簇的有关性质，还结合了IOT的一些性质。

9.8 嵌套表
嵌套表（nested table）是oracle对象关系扩展的一部分。这是数据元素的一个无序集，所有数据元素的数据类型都相同，可以是一个内置数据类型，也可以是一个对象数据类型。不过还不仅如此，因为设计嵌套表是为了制造一个假象，好像父表中的每一行都有其自己的子表。如果父表中有100行，那么就有100个虚拟的嵌套表。但实际来讲，物理上只有一个父表和一个子表。在嵌套表和父/子表之间还存在一些显著的语法和语义差别。
使用嵌套表有两种方法。一种方法是在pl/sql代码中使用，用来扩展pl/sql语言。另一种方法是作为一种物理存储机制，持久的存储集合。Tom总是在pl/sql中使用嵌套表，而从未将嵌套表用作持久存储机制。

9.9 临时表
临时表（temporary table）用于保存事务或会话期间的中间结果集。临时表中保存的数据只对当前会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据；即使当前会话已经提交了数据，别的会话也看不到它的数据。对于临时表，不存在多用户并发问题，因为一个会话不会因为使用一个临时表而阻塞另一个会话。