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DangDang0701
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TUNCATE,DELETE 大汇总

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代码部门又出问题了,上次是页面查询响应很慢,这次是页面更新速度很慢,开发人员提交了SQL语句到我这里,
看了一下,这个语句非常简单,update tbl set ... = ... where mobile=..and sp_id=..,他影响的只有一行,这个
语句能慢????
    我在现场数据库中手工执行了这个语句,大概需要3分钟,影响行数:1,马上断定:表数据量庞大,定位这一行
使用了FULL SCAN,于是建议他们在关键字段建立索引,结果开发人员告诉我这个表只有2000多条记录,没必要建立索引,
有点不大相信,看下数据先,select count(*),大概花了4分钟,数据量:2087,晕死,2087行的表,我选个总数用了
4分钟,你ORACLE干什么吃的???
     思考中。。。
     查看数据库的锁定情况,在这个表上并没有TX或TM类型的锁,看来不是事务阻塞了,那为什么出现这种奇怪的事情呢?
生成了一个statspack性能报告,这条更新语句是名列前茅,够强哦,逻辑读有2万多次,真是晕了
     思考中。。。
     干脆分析下这个UPDATE语句,看看查询计划究竟做了什么
    
     set autotrace on
    
     的确是走的全表扫描,有两个地方引起了我的注意,其实这个在statspack报告中就可以看出来,逻辑读是2万多次,
物理读2万多次,进行了很多物理IO,速度下降是肯定的,但怎么会有这么多的物理IO呢?难道这个表真的有2万多个数据块?
查看下先,select blocks from user_segments where segment_name = 'tbl',果然,258333个数据块,每个数据块是8K,
这样每次UPDATE需要扫描近200M的空间,并且这些空间中99.999999%的是空闲的,难怪更新这么慢,于是和他们工程部的
人协商,暂时停掉操作页面,然后我将表数据备份到一张临时表,truncate原表,在将数据导入,启动页面,马上更新快
起来了,查看表数据块,由原来的258333变成了20,现在表只有160K

    这个问题的解决涉及到ORACLE的空间管理,在ORACLE的表上存在着高水位标记(HWM),他是一个分界线,当扫描
表时,ORACLE只会扫描位于HWM以下的数据块(不考虑回滚段中的数据前映象),随着表数据量的不断增加,需要的自由块
就越多,当表需要自由块时,会在表本身的自由列表freelist里面去定位,随着数据块上数据的增加,到某种程度时这个数据块
就会在freelist中失去他的记载(由pctfree决定)如果freelist中已经没有空闲块,则提高HWM,容纳更多的自由块
到freelist中,当表的数据块上的内容被删除时,就有了空间,他们又会回到自由列表中(PCTUSE指定什么时候该回去),
这个过程循环进行,HWM会被渐渐抬高,当表的数据被DELETE掉时,数据没了,数据块都返还到freelist了,但此时HWM并没有
下去,或者他只是下去了一点点,这样扫描表时,可能你的记录是0,但HWM下的数据块却很庞大,就会产生大量的空块读取,
使表的HWM下降的方法是TRUNCATE表或是删除重建,或是ALTER TABLE TBL MOVE TABLESPACE ANOTHER_SPACE,另外ASSM表空间
管理模式可能很少出现这种情况,我这里采用的是TRUNCATE的方法,比较笨拙,事后询问了他们工程部的人,这个表以前有好
几百万的数据,后来清除了许多,现场表他们清除是不敢用TRUNCATE的,所以原因是在清楚不过了,下面我们通过实验来证实
我的说法,创建一个大表,选择出其记录总数,看看花多长时间,然后DELETE表后再选择记录数看花多长时间,最后TRUNCATE
表再选择,看花多长时间
--创建mytest表
SQL> create table mytest nologging as select * from duizhang_toboss;
Table created

SQL> set timing on --显示消耗时间
SQL> select count(*) from mytest; --记录数12522708,耗时19秒,已经不小拉

  COUNT(*)
----------
  12522708

Executed in 19 seconds

SQL> delete from mytest;  --删除表的所有数据,这个过程太长了,涉及到回滚数据的创建,库也不是我一个人在折腾

12522708 rows deleted

Executed in 903.031 seconds

SQL> commit; --提交变更

Commit complete

Executed in 0 seconds

SQL> select count(*) from mytest; --表已经空了,但没有想象中快速完成查询,用时57秒,这不大正常,但证明HWM确实没有下去,在执行不必要的空块读取

  COUNT(*)
----------
         0

Executed in 57.046 seconds

SQL> truncate table mytest; --TUNCATE重置HWM,扫描数据块大大降低,很快过去

Table truncated

Executed in 0.406 seconds

现在大家应该明白其中的来龙去脉了吧,大家看到,DELETE对HWM基本没起什么作用,TRUNCATE才降低了水位,这就是为什么同是
空表,扫描时间却大不相同的原因了,就写到这里,头又叫我了,呵呵!!!!!


222222222222222222222222222
深入了解oracle的高水位(HWM)

ORACLE在逻辑存储上分4个粒度:表空间,段,区和块.

(1)块:是粒度最小的存储单位,现在标准的块大小是8K,ORACLE每一次I/O操作也是按块来操作的,也就是说当ORACLE从数据文件读数据时,是读取多少个块,而不是多少行.

(2)区:由一系列相邻的块而组成,这也是ORACLE空间分配的基本单位,举个例子来说,当创建一个表PM_USER时,首先ORACLE会分配一区的空间给这个表,随着不断的INSERT数据到PM_USER,原来的这个区容不下插入的数据时,ORACLE是以区为单位进行扩展的,也就是说再分配多少个区给PM_USER,而不是多少个块.

(3)段:是由一系列的区所组成,一般来说,当创建一个对象时(表,索引),就会分配一个段给这个对象.所以从某种意义上来说,段就是某种特定的数据.如CREATE TABLE PM_USER,这个段就是数据段,而CREATE INDEX ON PM_USER(NAME),ORACLE同样会分配一个段给这个索引,但这是一个索引段了.查询段的信息可以通过数据字典: SELECT * FROM USER_SEGMENTS来获得,

(4)表空间:包含段,区及块.表空间的数据物理上储存在其所在的数据文件中.一个数据库至少要有一个表空间.

OK,现在回到HWM上来,那么,什么是高水位标记呢?这就跟ORACLE的段空间管理相关了.

(一)ORACLE用HWM来界定一个段中使用的块和未使用的块.

举个例子来说,当创建一个表:PT_SCHE_DETAIL时,ORACLE就会为这个对象分配一个段.在这个段中,即使未插入任何记录,也至少有一个区被分配,第一个区的第一个块就称为段头(SEGMENT HEADE),段头中就储存了一些信息,基中HWM的信息就存储在此.此时,因为第一个区的第一块用于存储段头的一些信息,虽然没有存储任何实际的记录,但也算是被使用,此时HWM是位于第2个块.当不断插入数据到PM_USER后,第1个块已经放不下后面新插入的数据,此时,ORACLE将高水位之上的块用于存储新增数据,同时,HWM本身也向上移.也就是说,当不断插入数据时,HWM会往不断上移,这样,在HWM之下的,就表示使用过的块,HWM之上的就表示已分配但从未使用过的块.

(二)HWM在插入数据时,当现有空间不足而进行空间的扩展时会向上移,但删除数据时不会往下移.

这就好比是水库的水位,当涨水时,水位往上移,当水退出后,最高水位的痕迹还是清淅可见.

考虑让看一个段,如一张表,其中填满了块,。在正常操作过程中,删除了一些行。现有就有了许多浪费的空间:

ORACLE 不会释放空间以供其他对象使用,有一条简单的理由:由于空间是为新插入的行保留的,并且要适应现有行的增长。被占用的最高空间称为最高使用标记 (HWM)

(三)HWM的信息存储在段头当中.

HWM本身的信息是储存在段头.在段空间是手工管理方式时,ORACLE是通过FREELIST(一个单向链表)来管理段内的空间分配.在段空间是自动管理方式时(ASSM),ORACLE是通过BITMAP来管理段内的空间分配.

(四)ORACLE的全表扫描是读取高水位标记(HWM)以下的所有块.

所以问题就产生了(一直不解为何ORACLE会采用这种不合理的方式).当用户发出一个全表扫描时,ORACLE 始终必须从段一直扫描到 HWM,即使它什么也没有发现。该任务延长了全表扫描的时间。

(五)当用直接路径插入行时 — 例如,通过直接加载插入(用 APPEND 提示插入)或通过 SQL*LOADER 直接路径 — 数据块直接置于 HWM 之上。它下面的空间就浪费掉了。

来分析这两个问题,后者只是带来空间的浪费,但前者不仅是空间的浪费,而且会带来严重的性能问题.来看看下面的例子:

(A)先来搭建测试的环境(172.17.8.202,Linux,ORACLE 版本:1002000100),第一步先创建一个段空间为手工管理的表空间:

CREATE TABLESPACE "SEC"
LOGGING
DATAFILE '/u01/app/oracle/oradata/TSH1/SEC.DBF' SIZE 5M
AUTOEXTEND
ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED EXTENT MANAGEMENT LOCAL
SEGMENT SPACE MANAGEMENT MANUAL;

(B)创建一个表,注意,此表的第二个字段设成是CHAR(100),以让此表在插入1千万条记录后,空间有足够大:

CREATE TABLE TEST_TAB(C1 NUMBER(10),C2 CHAR(100)) TABLESPACE SEC;

插入记录
DECLARE
I NUMBER(10);
BEGIN
FOR I IN 1..10000000 LOOP
INSERT INTO TEST_TAB VALUES(I,'TESTSTRING');
END LOOP;
COMMIT;
END ;
/

使用了1.3G的表空间,好大!

(C)来查询一下,看在插入一千万条记录后所访问的块数和查询所用时间:

conn /as sysdba
SET TIMING ON
SET AUTOTRACE TRACEONLY
SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;

SQL> SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;

Elapsed: 00:01:36.04

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632

-----------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name     | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |          |     1 | 34513   (2)| 00:06:55 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |          |     1 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB |    10M| 34513   (2)| 00:06:55 |
-----------------------------------------------------------------------

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement


Statistics
----------------------------------------------------------
          5  recursive calls
          0  db block gets
     312025  consistent gets
     154253  physical reads
   11233336  redo size
        411  bytes sent via SQL*Net to client
        385  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

这句SQL总供耗时是:1分36秒.访问方式是采用全表扫描方式(FTS),逻辑读了 312025 个BLOCK,物理读了 154253 个BLOCK.

来分析一下这个表:

BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME=> 'SEC',
TABNAME=> 'TEST_TAB',
PARTNAME=> NULL);END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

Elapsed: 00:01:58.63


SQL> select NUM_ROWS,BLOCKS,EMPTY_BLOCKS from dba_tables where table_name = 'TEST_TAB';

  NUM_ROWS     BLOCKS EMPTY_BLOCKS
---------- ---------- ------------
  10004718     156011            0

发现这个表目前使用的BLOCK有: 156011,未使用的BLOCK(EMPTY_BLOCKS)为:0,总行数为(NUM_ROWS):10004718

再查询一下结果:
SQL> SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;

Elapsed: 00:00:40.67

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632

-----------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name     | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |          |     1 | 34500   (2)| 00:06:54 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |          |     1 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB |    10M| 34500   (2)| 00:06:54 |
-----------------------------------------------------------------------


Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
     156034  consistent gets
     152544  physical reads
          0  redo size
        411  bytes sent via SQL*Net to client
        385  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

这句SQL总供耗时是:40秒.访问方式是采用全表扫描方式(FTS),逻辑读了 156034 个BLOCK,物理读了 152544 个BLOCK.

(D)接下来把此表的记录用DELETE方式删掉,然后再来看看SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB所花的时间:

SQL> DELETE FROM sec.test_tab;

10000000 rows deleted.

Elapsed: 00:10:22.64



SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY
SQL> SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;

Elapsed: 00:01:32.12

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632

-----------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name     | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |          |     1 | 34500   (2)| 00:06:54 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |          |     1 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB |    10M| 34500   (2)| 00:06:54 |
-----------------------------------------------------------------------


Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
     156034  consistent gets
     154379  physical reads
          0  redo size
        410  bytes sent via SQL*Net to client
        385  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed


在DELETE表后,此时表中已没有一条记录,为什么SELECT COUNT(*) FROMTEST_TAB花的时间为1分4秒,反而比有记录稍微长点,这是为什么呢?而且,其逻辑读了156310个BLOCK,跟之前有一千万行记录时差不多,ORACLE怎么会这么笨啊?在DELETE表后再次分析表,看看有什么变化:这时, TEST_TAB表目前使用的BLOCK是: 156532,未使用的BLOCK(EMPTY_BLOCKS)为:0,总行数为(NUM_ROWS)已变成:0 为什么表目前使的BLOCK数还是156532呢?问题的根源就在于ORACLE的HWM.也就是说,在新增记录时,HWM会慢慢往上移,但是在删除记录后,HWM却不会往下移,也就是说,DELETE一千万条记录后,此表的HWM根本没移动,还在原来的那个位置,所以,HWM以下的块数同样也是一样的.ORACLE的全表扫描是读取ORACLE高水位标记下的所有BLOCK,也就是说,不管HWM下的BLOCK现在实际有没有存放数据,ORACLE都会一一读取,这样,大家可想而知,在DELETE表后,ORACLE读了大量的空块,耗去了大量的时间.再来看DELETE表后段空间实际使用的状况:

VAR TOTAL_BLOCKS NUMBER
VAR TOTAL_BYTES NUMBER
VAR UNUSED_BLOCKS NUMBER
VAR UNUSED_BYTES NUMBER
VAR LAST_USED_EXTENT_FILE_ID NUMBER
VAR LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID NUMBER
VAR LAST_USED_BLOCK NUMBER
EXEC DBMS_SPACE.UNUSED_SPACE('SEC','TEST_TAB','TABLE',:TOTAL_BLOCKS,:TOTAL_BYTES,:UNUSED_BLOCKS,:UNUSED_BYTES,:LAST_USED_EXTENT_FILE_ID,:LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID,:LAST_USED_BLOCK);
PRINT TOTAL_BLOCKS
PRINT TOTAL_BYTES
PRINT UNUSED_BLOCKS
PRINT UNUSED_BYTES
PRINT LAST_USED_EXTENT_FILE_ID
PRINT LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID
PRINT LAST_USED_BLOCK

输出结果为:
TOTAL_BLOCKS                            ------------    156544     --总共164352块
TOTAL_BYTES                                ------------    1282408448
UNUSED_BLOCKS                            ------------    532        --有7168块没有用过,也就是在HWM上面的块数
UNUSED_BYTES                            ------------    4358144
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID    ------------    6
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID    ------------    148489     --- BLOCK ID 是针对数据文件来编号的,表示最后使用的一个EXTENT的第一个BLOCK的编号
LAST_USED_BLOCK                        ------------    7660       ---在最后使用的一个EXTENT 中一共用了1024块

总共用了164352块,除了一个SEGMENT HEADER,实际总共用了164351个块,有7168块从来没有使用过。LAST USED BLOCK表示在最后一个使用的EXTENT 中使用的BLOCK, 结合 LAST USED EXT BLOCK ID可以计算 HWM 位置 :LAST USED EXT BLOCK ID + LAST USED BLOCK -1 = HWM 所在的数据文件的BLOCK编号代入得出: 158856+1024-1=159879,这个就是HWM所有的BLOCK编号HWM所在的块:TOTAL BLOCKS- UNUSED BLOCKS=164352-7168=157184,也就是说,HWM在第157184个块,其BLOCKID是159879

(E)接下来,再做几个试验:

第一步:执行ALTER TABLE sec.TEST_TAB DEALLOCATE UNUSED; 看看段空间的使用状况:

TOTAL_BLOCKS              ------------  156016        157184       
TOTAL_BYTES               ------------  1278083072    1287651328   
UNUSED_BLOCKS             ------------  4             0            
UNUSED_BYTES              ------------  32768         0            
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID  ------------  6             9            
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------  148489        158856       
LAST_USED_BLOCK           ------------  7660          1024         


此时再代入上面的公式,算出HWM的位置: 157184-0=157184 HWM所在的BLOCKID是158856+1024-1=159879,跟刚刚的没有变化,也就是说执行ALTER TABLETEST_TAB DEALLOCATE UNUSED后,段的高水位标记的位置没有改变,但是看UNUSED BLOCKS变为0了,总的块数减少到157184,这证明,DEALLOCATE UNUSED为释放HWM上面的未使用空间,但是并不会释放HWM下面的自由空间,也不会移动HWM的位置.

第二步:再来看看执行ALTER TABLE sec.TEST_TAB MOVE;后段空间的使用状况:

TOTAL_BLOCKS              ------------  8        8         
TOTAL_BYTES               ------------  65536    65536     
UNUSED_BLOCKS             ------------  7        5         
UNUSED_BYTES              ------------  57344    40960     
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID  ------------  6        9         
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------  9        2632      
LAST_USED_BLOCK           ------------  1        3         


此时,总共用到的块数已变为8, 再代入上面的公式,算出HWM的位置: 8-5=3HWM所在的BLOCK ID是2632+3-1=2634,OK,发现,此时HWM的位置已经发生变化,现在HWM的位置是在第3个BLOCK,其BLOCK ID是2634,所有数据文件的ID是9(这个没有发生变化,数据文件还是原来的那个数据文件,只是释放了原来的自由空间),最后使用的块数也变为3,也就是说已经使用了3块,HWM就是在最后一个使用的块上,即第3个块上.大家可能会觉得奇怪,为什么释放空间后,未使用的块还有5个啊?也就是说HWM之上还是有5个已分配但从未使用的块.答案就跟HWM移动的规律有关.当在插入数据时,ORACLE首先在HWM之下的块当中定位自由空间(通过自由列表FREELIST),如果FREELIST当中没有自由块了,ORACLE就开始往上扩展,而HWM也跟着往上移,每5块移动一次.来看ORACLE的说明:

The high water mark is:
-Recorded in the segment header block
-Set to the beginning of the segment on the creation
-Incremented in five-block increments as rows are inserted
-Reset by the truncate command
-Never reset by the delete command
-Space above the high-water-mark can be reclaimed at the table level by
using the following command:
ALTER TABLE DEALLOCATE UNUSED…

再来看看:SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB所花的时间:

SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY
SQL>SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;

Elapsed: 00:00:00.06

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632

-----------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name     | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |          |     1 | 34500   (2)| 00:06:54 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |          |     1 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB |    10M| 34500   (2)| 00:06:54 |
-----------------------------------------------------------------------


Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        410  bytes sent via SQL*Net to client
        385  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

很快,不到1秒.
最后再来对表作一次分析, 此时这个表目前使用的BLOCK为: 0,未使用的BLOCK(EMPTY_BLOCKS)为:0,总行数为(NUM_ROWS):0从中也可以发现,分析表和SHOW_SPACE显示的数据有点不一致.那么哪个是准的呢?其实这两个都是准的,只不过计算的方法有点不同.事实上,当你创建了一个对象如表以后,不管你有没有插入数据,它都会占用一些块,ORACLE也会给它分配必要的空间.同样,用ALTER TABLE MOVE释放自由空间后,还是保留了一些空间给这个表.最后,再来执行TRUNCATE命令,截断这个表,看看段空间的使用状况:

SQL> truncate table sec.test_tab;

TOTAL_BLOCKS              ------------  8        8         
TOTAL_BYTES               ------------  65536    65536     
UNUSED_BLOCKS             ------------  7        5         
UNUSED_BYTES              ------------  57344    40960     
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID  ------------  6        9         
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------  9        2632      
LAST_USED_BLOCK           ------------  1        3         

发现TRUNCATE后和MOVE没有什么变化.为了最终验证一下我上面的观点,我再DROP一下表,然后新建这个表,看看这时在没有插入任何数据之前,是否ORACLE确实有给这个对象分配必要的空间:

DROP TABLE sec.TEST_TAB;
CREATE TABLE sec.TEST_TAB(C1 NUMBER(10),C2 CHAR(100)) TABLESPACE SEC;

TOTAL_BLOCKS              ------------  8        8      
TOTAL_BYTES               ------------  65536    65536 
UNUSED_BLOCKS             ------------  7        5     
UNUSED_BYTES              ------------  57344    40960 
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID  ------------  6        9     
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------  17       2112  
LAST_USED_BLOCK           ------------  1        3     

,即使我没有插入任何一行记录,ORACLE还是给它分配了8个块.当然这个跟建表语句的INITIAL 参数及MINEXTENTS参数有关:请看TEST_TAB的存储参数:

STORAGE
(
INITIAL 64K
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
);

也就是说,在这个对象创建以后,ORACLE至少给它分配一个区,初始大小是64K,一个标准块的大小是8K,刚好是8个BLOCK.

总结:

在9I中:
(1)如果MINEXTENT 可以使ALTER TABLE TABLENAME DEALLOCATE UNUSED将HWM以上所有没使用的空间释放
(2)如果MINEXTENT >HWM 则释放MINEXTENTS 以上的空间。如果要释放HWM以上的空间则使用KEEP 0。
        ALTER TABLE TABLESNAME DEALLOCATE UNUSED KEEP 0;
(3) TRUNCATE TABLE DROP STORAGE(缺省值)命令可以将MINEXTENT 之上的空间完全释放(交还给操作系统),并且重置HWM。
(4)如果仅是要移动HWM,而不想让表长时间锁住,可以用TRUNCATE TABLE REUSESTORAGE,仅将HWM重置。
(5)ALTER TABLE MOVE会将HWM移动,但在MOVE时需要双倍的表空间,而且如果表上有索引的话,需要重构索引
(6)DELETE表不会重置HWM,也不会释放自由的空间(也就是说DELETE空出来的空间只能给对象本身将来的INSERT/UPDATE使用,不能给其它的对象使用)

在ORACLE 10G:
(1)可以使用ALTER TABLE TEST_TAB SHRINK SPACE命令来联机移动HWM
(2)如果要同时压缩表的索引,可以发布:ALTER TABLE TEST_TAB SHRINK SPACE CASCADE

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    内容概要:本文档详细介绍了在 CentOS 7 上利用 Docker 容器化环境来部署和配置 Elasticsearch 数据库的过程。首先概述了 Elasticsearch 的特点及其主要应用场景如全文检索、日志和数据分析等,并强调了其分布式架构带来的高性能与可扩展性。之后针对具体的安装流程进行了讲解,涉及创建所需的工作目录,准备docker-compose.yml文件以及通过docker-compose工具自动化完成镜像下载和服务启动的一系列命令;同时对可能出现的问题提供了应对策略并附带解决了分词功能出现的问题。 适合人群:从事IT运维工作的技术人员或对NoSQL数据库感兴趣的开发者。 使用场景及目标:该教程旨在帮助读者掌握如何在一个Linux系统中使用现代化的应用交付方式搭建企业级搜索引擎解决方案,特别适用于希望深入了解Elastic Stack生态体系的个人研究与团队项目实践中。 阅读建议:建议按照文中给出的具体步骤进行实验验证,尤其是要注意调整相关参数配置适配自身环境。对于初次接触此话题的朋友来说,应该提前熟悉一下Linux操作系统的基础命令行知识和Docker的相关基础知识

    基于CNN和FNN的进化神经元模型的快速响应尖峰神经网络 附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

    网络小说的类型创新、情节设计与角色塑造.doc

    网络小说的类型创新、情节设计与角色塑造

    毕业设计-基于springboot+vue开发的学生考勤管理系统【源码+sql+可运行】50311.zip

    毕业设计_基于springboot+vue开发的学生考勤管理系统【源码+sql+可运行】【50311】.zip 全部代码均可运行,亲测可用,尽我所能,为你服务; 1.代码压缩包内容 代码:springboo后端代码+vue前端页面代码 脚本:数据库SQL脚本 效果图:运行结果请看资源详情效果图 2.环境准备: - JDK1.8+ - maven3.6+ - nodejs14+ - mysql5.6+ - redis 3.技术栈 - 后台:springboot+mybatisPlus+Shiro - 前台:vue+iview+Vuex+Axios - 开发工具: idea、navicate 4.功能列表 - 系统设置:用户管理、角色管理、资源管理、系统日志 - 业务管理:班级信息、学生信息、课程信息、考勤记录、假期信息、公告信息 3.运行步骤: 步骤一:修改数据库连接信息(ip、port修改) 步骤二:找到启动类xxxApplication启动 4.若不会,可私信博主!!!

    57页-智慧办公园区智能化设计方案.pdf

    在智慧城市建设的大潮中,智慧园区作为其中的璀璨明珠,正以其独特的魅力引领着产业园区的新一轮变革。想象一下,一个集绿色、高端、智能、创新于一体的未来园区,它不仅融合了科技研发、商业居住、办公文创等多种功能,更通过深度应用信息技术,实现了从传统到智慧的华丽转身。 智慧园区通过“四化”建设——即园区运营精细化、园区体验智能化、园区服务专业化和园区设施信息化,彻底颠覆了传统园区的管理模式。在这里,基础设施的数据收集与分析让管理变得更加主动和高效,从温湿度监控到烟雾报警,从消防水箱液位监测到消防栓防盗水装置,每一处细节都彰显着智能的力量。而远程抄表、空调和变配电的智能化管控,更是在节能降耗的同时,极大地提升了园区的运维效率。更令人兴奋的是,通过智慧监控、人流统计和自动访客系统等高科技手段,园区的安全防范能力得到了质的飞跃,让每一位入驻企业和个人都能享受到“拎包入住”般的便捷与安心。 更令人瞩目的是,智慧园区还构建了集信息服务、企业服务、物业服务于一体的综合服务体系。无论是通过园区门户进行信息查询、投诉反馈,还是享受便捷的电商服务、法律咨询和融资支持,亦或是利用云ERP和云OA系统提升企业的管理水平和运营效率,智慧园区都以其全面、专业、高效的服务,为企业的发展插上了腾飞的翅膀。而这一切的背后,是大数据、云计算、人工智能等前沿技术的深度融合与应用,它们如同智慧的大脑,让园区的管理和服务变得更加聪明、更加贴心。走进智慧园区,就像踏入了一个充满无限可能的未来世界,这里不仅有科技的魅力,更有生活的温度,让人不禁对未来充满了无限的憧憬与期待。

    一种欠定盲源分离方法及其在模态识别中的应用 附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

    Matlab实现基于BO贝叶斯优化Transformer结合GRU门控循环单元时间序列预测的详细项目实例(含完整的程序,GUI设计和代码详解)

    内容概要:本文介绍了使用 Matlab 实现基于 BO(贝叶斯优化)的 Transformer 结合 GRU 门控循环单元时间序列预测的具体项目案例。文章首先介绍了时间序列预测的重要性及其现有方法存在的限制,随后深入阐述了该项目的目标、挑战与特色。重点描述了项目中采用的技术手段——结合 Transformer 和 GRU 模型的优点,通过贝叶斯优化进行超参数调整。文中给出了模型的具体实现步骤、代码示例以及完整的项目流程。同时强调了数据预处理、特征提取、窗口化分割、超参数搜索等关键技术点,并讨论了系统的设计部署细节、可视化界面制作等内容。 适合人群:具有一定机器学习基础,尤其是熟悉时间序列预测与深度学习的科研工作者或从业者。 使用场景及目标:适用于金融、医疗、能源等多个行业的高精度时间序列预测。该模型可通过捕捉长时间跨度下的复杂模式,提供更为精准的趋势预判,辅助相关机构作出合理的前瞻规划。 其他说明:此项目还涵盖了从数据采集到模型发布的全流程讲解,以及GUI图形用户界面的设计实现,有助于用户友好性提升和技术应用落地。此外,文档包含了详尽的操作指南和丰富的附录资料,包括完整的程序清单、性能评价指标等,便于读者动手实践。

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