oracle over (partition)用法
oracle over()函数技术详解{转}
SQL& select deptno,ename,sal&& 2&& from emp&& 3&&DEPTNO ENAME && && && SAL---------- ---------- ----------&& &&& 10 CLARK && && && 2450&& && &&& KING && && && 5000&& && &&& MILLER && && &&& 1300&& &&& 20 SMITH && && && 800&& && &&& ADAMS && && && 1100&& && &&& FORD && && && 3000&& && &&& SCOTT && && && 3000&& && &&& JONES && && && 2975&& &&& 30 ALLEN && && && 1600&& && &&& BLAKE && && && 2850&& && &&& MARTIN && && &&& 1250&& && &&& JAMES && && && 950&& && &&& TURNER && && &&& 1500&& && &&& WARD && && && 1250已选择14行。2.先来一个简单的，注意over(...)条件的不同，使用 sum(sal) over (order by ename)... 查询员工的薪水&连续&求和,注意over (order&& by ename)如果没有order by 子句，求和就不是&连续&的，放在一起，体会一下不同之处：SQL& select deptno,ename,sal,&& 2&& sum(sal) over (order by ename) 连续求和,&& 3&& sum(sal) over () 总和, && && && && && -- 此处sum(sal) over () 等同于sum(sal)&& 4&& 100*round(sal/sum(sal) over (),4) &份额(%)&&& 5&& from emp&& 6&& /DEPTNO ENAME && && && SAL 连续求和 && 总和 份额(%)---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------&& &&& 20 ADAMS && && && 1100 && 1100 && 29025 && 3.79&& &&& 30 ALLEN && && && 1600 && 2700 && 29025 && 5.51&& &&& 30 BLAKE && && && 2850 && 5550 && 29025 && 9.82&& &&& 10 CLARK && && && 2450 && 8000 && 29025 && 8.44&& &&& 20 FORD && && && 3000 && 11000 && 29025 && 10.34&& &&& 30 JAMES && && && 950 && 11950 && 29025 && 3.27&& &&& 20 JONES && && && 2975 && 14925 && 29025 && 10.25&& &&& 10 KING && && && 5000 && 19925 && 29025 && 17.23&& &&& 30 MARTIN && && &&& 1250 && 21175 && 29025 && 4.31&& &&& 10 MILLER && && &&& 1300 && 22475 && 29025 && 4.48&& &&& 20 SCOTT && && && 3000 && 25475 && 29025 && 10.34&& &&& 20 SMITH && && && 800 && 26275 && 29025 && 2.76&& &&& 30 TURNER && && &&& 1500 && 27775 && 29025 && 5.17&& &&& 30 WARD && && && 1250 && 29025 && 29025 && 4.31已选择14行。3.使用子分区查出各部门薪水连续的总和。注意按部门分区。注意over(...)条件的不同，sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 按部门&连续&求总和sum(sal) over (partition by deptno) 按部门求总和sum(sal) over (order by deptno，ename) 不按部门&连续&求总和sum(sal) over () 不按部门，求所有员工总和，效果等同于sum(sal)。SQL& select deptno,ename,sal,&& 2&& sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门连续求和,--各部门的薪水&连续&求和&& 3&& sum(sal) over (partition by deptno) 部门总和,&& -- 部门统计的总和，同一部门总和不变&& 4&& 100*round(sal/sum(sal) over (partition by deptno),4) &部门份额(%)&,&& 5&& sum(sal) over (order by deptno,ename) 连续求和, --所有部门的薪水&连续&求和&& 6&& sum(sal) over () 总和,&& -- 此处sum(sal) over () 等同于sum(sal)，所有员工的薪水总和&& 7&& 100*round(sal/sum(sal) over (),4) &总份额(%)&&& 8&& from emp&& 9&& /DEPTNO ENAME SAL 部门连续求和 部门总和 部门份额(%) 连续求和总和&& 总份额(%)------ ------ ----- ------------ ---------- ----------- ---------- ------ ----------10 CLARK 2450 && && 2450 && 8750 && && 28 && 2450&& 29025 && 8.44&& KING 5000 && && 7450 && 8750 && 57.14 && 7450&& 29025 && 17.23&& MILLER&& 1300 && && 8750 && 8750 && 14.86 && 8750&& 29025 && 4.4820 ADAMS 1100 && && 1100 && 10875 && 10.11 && 9850&& 29025 && 3.79&& FORD 3000 && && 4100 && 10875 && 27.59 && 12850&& 29025 && 10.34&& JONES 2975 && && 7075 && 10875 && 27.36 && 15825&& 29025 && 10.25&& SCOTT 3000 && &&& 10075 && 10875 && 27.59 && 18825&& 29025 && 10.34&& SMITH 800 && &&& 10875 && 10875 && &&& 7.36 && 19625&& 29025 && 2.7630 ALLEN 1600 && && 1600 && 9400 && 17.02 && 21225&& 29025 && 5.51&& BLAKE 2850 && && 4450 && 9400 && 30.32 && 24075&& 29025 && 9.82&& JAMES 950 && && 5400 && 9400 && 10.11 && 25025&& 29025 && 3.27&& MARTIN&& 1250 && && 6650 && 9400 && &&& 13.3 && 26275&& 29025 && 4.31&& TURNER&& 1500 && && 8150 && 9400 && 15.96 && 27775&& 29025 && 5.17&& WARD 1250 && && 9400 && 9400 && &&& 13.3 && 29025&& 29025 && 4.31已选择14行。4.来一个综合的例子，求和规则有按部门分区的，有不分区的例子SQL& select deptno,ename,sal,sum(sal) over (partition by deptno order by sal) dept_sum,&& 2&& sum(sal) over (order by deptno,sal) sum&& 3&&DEPTNO ENAME && && && SAL DEPT_SUM && &&& SUM---------- ---------- ---------- ---------- ----------&& &&& 10 MILLER && && &&& 1300 && 1300 && 1300&& && &&& CLARK && && && 2450 && 3750 && 3750&& && &&& KING && && && 5000 && 8750 && 8750&& &&& 20 SMITH && && && 800 && &&& 800 && 9550&& && &&& ADAMS && && && 1100 && 1900 && 10650&& && &&& JONES && && && 2975 && 4875 && 13625&& && &&& SCOTT && && && 3000 && 10875 && 19625&& && &&& FORD && && && 3000 && 10875 && 19625&& &&& 30 JAMES && && && 950 && &&& 950 && 20575&& && &&& WARD && && && 1250 && 3450 && 23075&& && &&& MARTIN && && &&& 1250 && 3450 && 23075&& && &&& TURNER && && &&& 1500 && 4950 && 24575&& && &&& ALLEN && && && 1600 && 6550 && 26175&& && &&& BLAKE && && && 2850 && 9400 && 29025已选择14行。5.来一个逆序的，即部门从大到小排列，部门里各员工的薪水从高到低排列，累计和的规则不变。SQL& select deptno,ename,sal,&& 2&& sum(sal) over (partition by deptno order by deptno desc,sal desc) dept_sum,&& 3&& sum(sal) over (order by deptno desc,sal desc) sum&& 4&&DEPTNO ENAME && && && SAL DEPT_SUM && &&& SUM---------- ---------- ---------- ---------- ----------&& &&& 30 BLAKE && && && 2850 && 2850 && 2850&& && &&& ALLEN && && && 1600 && 4450 && 4450&& && &&& TURNER && && &&& 1500 && 5950 && 5950&& && &&& WARD && && && 1250 && 8450 && 8450&& && &&& MARTIN && && &&& 1250 && 8450 && 8450&& && &&& JAMES && && && 950 && 9400 && 9400&& &&& 20 SCOTT && && && 3000 && 6000 && 15400&& && &&& FORD && && && 3000 && 6000 && 15400&& && &&& JONES && && && 2975 && 8975 && 18375&& && &&& ADAMS && && && 1100 && 10075 && 19475&& && &&& SMITH && && && 800 && 10875 && 20275&& &&& 10 KING && && && 5000 && 5000 && 25275&& && &&& CLARK && && && 2450 && 7450 && 27725&& && &&& MILLER && && &&& 1300 && 8750 && 29025已选择14行。6.体会：在&...&后面不要加order&& by 子句，使用的分析函数的(partition by deptno order by sal)里已经有排序的语句了，如果再在句尾添加排序子句，一致倒罢了，不一致，结果就令人费劲了。如：SQL& select deptno,ename,sal,sum(sal) over (partition by deptno order by sal) dept_sum,&& 2&& sum(sal) over (order by deptno,sal) sum&& 3&& from emp&& 4&& DEPTNO ENAME && && && SAL DEPT_SUM && &&& SUM---------- ---------- ---------- ---------- ----------&& &&& 30 JAMES && && && 950 && &&& 950 && 20575&& && &&& WARD && && && 1250 && 3450 && 23075&& && &&& MARTIN && && &&& 1250 && 3450 && 23075&& && &&& TURNER && && &&& 1500 && 4950 && 24575&& && &&& ALLEN && && && 1600 && 6550 && 26175&& && &&& BLAKE && && && 2850 && 9400 && 29025&& &&& 20 SMITH && && && 800 && &&& 800 && 9550&& && &&& ADAMS && && && 1100 && 1900 && 10650&& && &&& JONES && && && 2975 && 4875 && 13625&& && &&& SCOTT && && && 3000 && 10875 && 19625&& && &&& FORD && && && 3000 && 10875 && 19625&& &&& 10 MILLER && && &&& 1300 && 1300 && 1300&& && &&& CLARK && && && 2450 && 3750 && 3750&& && &&& KING && && && 5000 && 8750 && 8750已选择14行
请各位遵纪守法并注意语言文明Oracle高级查询之OVER&(PARTITION&BY&...)&(二)
本文转自：
一、rank()/dense_rank() over(partition by
...order by ...)
现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句：
select&e.ename,&e.job,&e.sal,&e.deptno&&
&&from&scott.emp&e,&&
&&&&&&&(select&e.deptno,&max(e.sal)&sal&from&scott.emp&e&group&by&e.deptno)&me&&
&where&e.deptno&=&me.deptno&&
&&&and&e.sal&=&me.&&
在满足客户需求的同时，大家应该习惯性的思考一下是否还有别的方法。这个是肯定的，就是使用本小节标题中rank()
over(partition by...)或dense_rank() over(partition
by...)语法，SQL分别如下：
select&e.ename,&e.job,&e.sal,&e.deptno&&
&&from&(select&e.ename,&&
&&&&&&&&&&&&&&&e.job,&&
&&&&&&&&&&&&&&e.sal,&&
&&&&&&&&&&&&&&e.deptno,&&
&&&&&&&&&&&&&&&rank()&over(partition&by&e.deptno&order&by&e.sal&desc)&rank&&
&&&&&&&&&&from&scott.emp&e)&e&&
&where&e.rank&=&1;&&
select&e.ename,&e.job,&e.sal,&e.deptno&&
&&from&(select&e.ename,&&
&&&&&&&&&&&&&&&e.job,&&
&&&&&&&&&&&&&&&e.sal,&&
&&&&&&&&&&&&&&&e.deptno,&&
&&&&&&&&&&&&&&&dense_rank()&over(partition&by&e.deptno&order&by&e.sal&desc)&rank&&
&&&&&&&&&&from&scott.emp&e)&e&&
&where&e.rank&=&1;&&
为什么会得出跟上面的语句一样的结果呢？这里补充讲解一下rank()/dense_rank()
over(partition by e.deptno order by e.sal desc)语法。
over:&&在什么条件之上。
partition by
e.deptno:&&按部门编号划分（分区）。
order by e.sal
desc:&&按工资从高到低排序（使用rank()/dense_rank()
时，必须要带order by否则非法）
rank()/dense_rank():&&分级
整个语句的意思就是：在按部门划分的基础上，按工资从高到低对雇员进行分级，“级别”由从小到大的数字表示（最小值一定为1）。&
那么rank()和dense_rank()有什么区别呢？
&跳跃排序，如果有两个第一级时，接下来就是第三级。
dense_rank():
&连续排序，如果有两个第一级时，接下来仍然是第二级。
小作业：查询部门最低工资的雇员信息。
二、min()/max() over(partition by
现在我们已经查询得到了部门最高/最低工资，客户需求又来了，查询雇员信息的同时算出雇员工资与部门最高/最低工资的差额。这个还是比较简单，在第一节的groupby语句的基础上进行修改如下：
select&e.ename,&&
&&&&&&&e.job,&&
&&&&&&&&&e.sal,&&
&&&&&&&&&e.deptno,&&
&&&&&&&&&e.sal&-&me.min_sal&diff_min_sal,&&
&&&&&&&&&me.max_sal&-&e.sal&diff_max_sal&&
&&&&from&scott.emp&e,&&
&&&&&&&&&(select&e.deptno,&min(e.sal)&min_sal,&max(e.sal)&max_sal&&
&&&&&&&&&&&&from&scott.emp&e&&
&&&&&&&&&&&group&by&e.deptno)&me&&
&&&where&e.deptno&=&me.deptno&&
&&&order&by&e.deptno,&e.&&
上面我们用到了min()和max()，前者求最小值，后者求最大值。如果这两个方法配合over(partition
by ...)使用会是什么效果呢？大家看看下面的SQL语句：
select&e.ename,&&
&&&&&&&e.job,&&
&&&&&&&e.sal,&&
&&&&&&&e.deptno,&&
&&&&&&nvl(e.sal&-&min(e.sal)&over(partition&by&e.deptno),&0)&diff_min_sal,&&
&&&&&&&nvl(max(e.sal)&over(partition&by&e.deptno)&-&e.sal,&0)&diff_max_sal&&
&&from&scott.emp&e;&&
这两个语句的查询结果是一样的，大家可以看到min()和max()实际上求的还是最小值和最大值，只不过是在partition
by分区基础上的。
小作业：如果在本例中加上order by，会得到什么结果呢？
三、lead()/lag() over(partition by
...&order by ...)
中国人爱攀比，好面子，闻名世界。客户更是好这一口，在和最高/最低工资比较完之后还觉得不过瘾，这次就提出了一个比较变态的需求，计算个人工资与比自己高一位/低一位工资的差额。这个需求确实让我很是为难，在groupby语句中不知道应该怎么去实现。不过。。。。现在我们有了over(partition
by ...)，一切看起来是那么的简单。如下：
select&e.ename,&&
&&&&&&&e.job,&&
&&&&&&&e.sal,&&
&&&&&&&e.deptno,&&
&&&&&&&lead(e.sal,&1,&0)&over(partition&by&e.deptno&order&by&e.sal)&lead_sal,&&
&&&&&&&lag(e.sal,&1,&0)&over(partition&by&e.deptno&order&by&e.sal)&lag_sal,&&
&&&&&&&nvl(lead(e.sal)&over(partition&by&e.deptno&order&by&e.sal)&-&e.sal,&&
&&&&&&&&&&&0)&diff_lead_sal,&&
&&&&&&&nvl(e.sal&-&lag(e.sal)&over(partition&by&e.deptno&order&by&e.sal),&0)&diff_lag_sal&&
&&from&scott.emp&e;&&&
看了上面的语句后，大家是否也会觉得虚惊一场呢（惊出一身冷汗后突然鸡冻起来，这样容易感冒）？我们还是来讲解一下上面用到的两个新方法吧。
lead(列名,n,m):
&当前记录后面第n行记录的&列名&的值，没有则默认值为m；如果不带参数n,m，则查找当前记录后面第一行的记录&列名&的值，没有则默认值为null。
lag(列名,n,m):
&当前记录前面第n行记录的&列名&的值，没有则默认值为m；如果不带参数n,m，则查找当前记录前面第一行的记录&列名&的值，没有则默认值为null。
下面再列举一些常用的方法在该语法中的应用（注：带order
by子句的方法说明在使用该方法的时候必须要带order by）：
select&e.ename,&&
&&&&&&&e.job,&&
&&&&&&&e.sal,&&
&&&&&&&e.deptno,&&
&&&&&&&first_value(e.sal)&over(partition&by&e.deptno)&first_sal,&&
&&&&&&&last_value(e.sal)&over(partition&by&e.deptno)&last_sal,&&
&&&&&&&sum(e.sal)&over(partition&by&e.deptno)&sum_sal,&&
&&&&&&&avg(e.sal)&over(partition&by&e.deptno)&avg_sal,&&
&&&&&&&count(e.sal)&over(partition&by&e.deptno)&count_num,&&
&&&&&&row_number()&over(partition&by&e.deptno&order&by&e.sal)&row_num&&&&from&scott.emp&e;&&
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10:13 by Tracy., ... 阅读,
一、Oracle分区简介
ORACLE的分区是一种处理超大型表、索引等的技术。分区是一种“分而治之”的技术，通过将大表和索引分成可以管理的小块，从而避免了对每个表作为一个大的、单独的对象进行管理，为大量数据提供了可伸缩的性能。分区通过将操作分配给更小的存储单元，减少了需要进行管理操作的时间，并通过增强的并行处理提高了性能，通过屏蔽故障数据的分区，还增加了可用性。
二、Oracle分区优缺点
增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用；
维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可；
均衡I/O：可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能；
改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。
分区表相关：已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表。不过 Oracle 提供了在线重定义表的功能。
三、Oracle分区方法
? 范围分区：
范围分区就是对数据表中的某个值的范围进行分区，根据某个值的范围，决定将该数据存储在哪个分区上。如根据序号分区，根据业务记录的创建日期进行分区等。
? Hash分区（散列分区）：
散列分区为通过指定分区编号来均匀分布数据的一种分区类型，因为通过在I/O设备上进行散列分区，使得这些分区大小一致。
? List分区（列表分区）：
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。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。
? 范围-散列分区（复合分区）：
有时候我们需要根据范围分区后，每个分区内的数据再散列地分布在几个表空间中，这样我们就要使用复合分区。复合分区是先使用范围分区，然后在每个分区内再使用散列分区的一种分区方法（注意：先一定要进行范围分区）
? 范围-列表分区（复合分区）：
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：先一定要进行范围分区）
四、Oracle表分区表操作
--Partitioning 是否为true
select * from v$option s order by s.PARAMETER desc
--创建表空间
CREATE TABLESPACE &PARTION_03&
DATAFILE 'D:\ORACLE\ORADATA\JZHUA\PARTION_03.dbf' SIZE 50M
EXTENT MANAGEMENT LOCAL SEGMENT SPACE MANAGEMENT AUTO
--删除表空间
drop tablespace partion_01
--范围 分区技术
create table Partition_Test
PID number not null,
PITEM varchar2(200),
PDATA date not null
partition by range(PID)
partition part_01 values less than(50000) tablespace dinya_space01,
partition part_02 values less than(100000) tablespace dinya_space02,
partition part_03 values less than(maxvalue) tablespace dinya_space03
create table Partition_TTest
PID number not null,
PITEM varchar2(200),
PDATA date not null
partition by range(PDATA)
partition part_t01 values less than(to_date('','yyyy-mm-dd')) tablespace dinya_space01,
partition part_t02 values less than(to_date('','yyyy-mm-dd')) tablespace dinya_space02,
partition part_t03 values less than(maxvalue) tablespace dinya_space03
insert into Partition_Test(PID,PITEM,PDATA) select h.id,h.userid,h.rectime from st_handle h
select * from Partition_Test partition(part_01) t where t.pid = '1961'
--hash 分区技术
create table Partition_HashTest
PID number not null,
PITEM varchar2(200),
PDATA date not null
partition by hash(PID)
partition part_h01 tablespace dinya_space01,
partition part_h02 tablespace dinya_space02,
partition part_h03 tablespace dinya_space03
insert into Partition_HashTest(PID,PITEM,PDATA) select h.id,h.userid,h.rectime from st_handle h
select * from Partition_HashTest partition(part_h03) t where t.pid = '1961'
--复合分区技术
create table Partition_FHTest
PID number not null,
PITEM varchar2(200),
PDATA date not null
partition by range(PDATA) subpartition by hash(PID) subpartitions 3 store in (dinya_space01,dinya_space02,dinya_space03)
partition part_fh01 values less than(to_date('','yyyy-mm-dd')) tablespace dinya_space01,
partition part_fh02 values less than(to_date('','yyyy-mm-dd')) tablespace dinya_space02,
partition part_fh03 values less than(maxvalue) tablespace dinya_space03
insert into Partition_FHTest(PID,PITEM,PDATA) select h.id,h.userid,h.rectime from st_handle h
select * from Partition_FHTest partition(part_fh02) t where t.pid = '1961'
select * from Partition_FHTest partition(part_fh03) t
--速度比较
select * from st_handle h where h.rectime & to_date('','yyyy-mm-dd');
select * from Partition_FHTest partition(part_fh03) t where t.pdata & to_date('','yyyy-mm-dd');
--分区表操作
--增加一个分区
alter table Partition_Test add partition part_05 values less than (10020) tablespace dinya_space03
--查询分区数据
select * from Partition_FHTest partition(part_fh02) t
--修改分区里的数据
update Partition_FHTest partition(part_fh02) t set t.PITEM = 'JZHUA' where t.pid = '1961'
--删除分区里的数据
delete from Partition_FHTest partition(part_fh02) t where t.pid = '1961'
--合并分区
create table Partition_HB
PID number not null,
PITEM varchar2(200),
PDATA date not null
partition by range(PID)
partition part_01 values less than(50000) tablespace dinya_space01,
partition part_02 values less than(100000) tablespace dinya_space02,
partition part_03 values less than(maxvalue) tablespace dinya_space03
insert into Partition_HB(PID,PITEM,PDATA) select h.id,h.userid,h.rectime from st_handle h
select * from Partition_HB partition(part_03) t where t.pid = '100001'
alter table Partition_HB merge partitions part_01,part_02 into partition part_02;
--拆分分区
-- spilt partition 分区名 at(这里是一个临界区，比如：50000就是说小于50000的放在part_01，而大于50000的放在part_02中)
alter table Partition_HB split Partition part_02 at (50000) into (Partition part_01 tablespace dinya_space01, Partition part_02 tablespace dinya_space02);
--更改分区名
alter table Partition_HB rename Partition part_01_test to part_02;
五、Oracle索引分区表操作
分区表和一般表一样可以建立索引，分区表可以创建局部索引和全局索引。当分区中出现许多事务并且要保证所有分区中的数据记录的唯一性时采用全局索引。全局索引建立时 global 子句允许指定索引的范围值，这个范围值为索引字段的范围值。其实理论上有3中分区索引。
? Global索引（全局索引）：
对于 global 索引，可以选择是否分区，而且索引的分区可以不与表分区相对应。当对分区进行维护操作时，通常会导致全局索引的 Invalid，必须在执行完操作后 Rebuild。Oracle9i 提供了 Update Global Indexes 语句，可以在进行分区维护的同时重建全局索引。
1：索引信息的存放位置与父表的Partition（分区）信息完全不相干。甚至父表是不是分区表都无所谓的。
create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id) global partition by range(item_id) (
partition idx_1 values less than (1000) tablespace dinya_space01,
partition idx_2 values less than (10000) tablespace dinya_space02,
partition idx_3 values less than (maxvalue) tablespace dinya_space03
2：但是在这种情况下，如果父表是分区表，要删除父表的一个分区都必须要更新Global Index ,否则索引信息不正确
ALTER TABLE TableName DROP PARTITION PartitionName Update Global Indexes
? Local索引（局部索引）：
对于 local 索引，每一个表分区对应一个索引分区（就是说一个分区表一个字段只可以建一个局部索引），当表的分区发生变化时，索引的维护由 Oracle 自动进行；
1：索引信息的存放位置依赖于父表的Partition（分区）信息，换句话说创建这样的索引必须保证父表是Partition（分区），索引信息存放在父表的分区所在的表空间。
2：但是仅可以创建在父表为HashTable或者composite分区表的。
3：仅可以创建在父表为HashTable或者composite分区表的。并且指定的分区数目要与父表的分区数目要一致。
create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id) local (
partition idx_1 tablespace dinya_space01,
partition idx_2 tablespace dinya_space02,
partition idx_3 tablespace dinya_space03
不指定索引分区名直接对整个表建立索引
create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id);
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ORACLE 为构建数据仓库提供了4种类型的分区方法：Range Partition ,Hash Partition ,List Partition,Composite Partition.
下面我分别对这四种分区方法的概念，他们的使用场景，以及各种分区方法做一个性能比较。
1：Range Partitioning
这是最常用的一种分区方法，基于COLUMN的值范围做分区，最常见的是基于时间字段的数据的范围的分区，比如：对于SALE表，可以对销售时间按照月份做一个Range Partitioning。这种分区在数据仓库里用的比较多，以下是CREATE STATMENT
CREATE TABLE sales_range
(salesman_id NUMBER(5),
salesman_name VARCHAR2(30),
sales_amount NUMBER(10),
sales_date DATE)
PARTITION BY RANGE(sales_date)
(PARTITION sales_jan2000 VALUES LESS THAN(TO_DATE('02/01/2000','DD/MM/YYYY')),
PARTITION sales_feb2000 VALUES LESS THAN(TO_DATE('03/01/2000','DD/MM/YYYY')),
PARTITION sales_mar2000 VALUES LESS THAN(TO_DATE('04/01/2000','DD/MM/YYYY')),
PARTITION sales_apr2000 VALUES LESS THAN(TO_DATE('05/01/2000','DD/MM/YYYY')));
对于COMPRESS关键字的理解，将在后续的压缩分区讲到
2;Hash Partitioning
Hash Partitioning映射数据到基于HASH算法的分区上，HASH算法将应用你指定的分区关键字，平均的分那些在Partitions中的行。给每一个分区近似相同的大小，要保证数据能平均分配，分区数一般是2N。比如说，需要insert sales_hash 一条数据，ORACLE会通过HASH算法处理salesman_id，然后找到对于的分区表进行insert。Hash Partitioning 是为跨越设备的分布式数据提供了一种理想的方法，HASH算法也很容易转化成RANGE分区方法，特别是当被分区的数据不是历史数据时。
CREATE TABLE sales_hash
(salesman_id NUMBER(5),
salesman_name VARCHAR2(30),
sales_amount NUMBER(10),
week_no NUMBER(2))
PARTITION BY HASH(salesman_id)
PARTITIONS 4;
3：List Partitioning
List Partitioning能够让你明确的控制有多少行被分区，你能对要分区的COLUMN上明确的指定按照那些具体的值来分区，这种方式在Range和Hash方式是做不到的。这种方式的优点是，你能组织和分组那些没有顺序和没有关系的数据集。下面是通过销售地区做一个List分区表。
CREATE TABLE sales_list
(salesman_id NUMBER(5),
salesman_name VARCHAR2(30),
sales_state VARCHAR2(20),
sales_amount NUMBER(10),
sales_date DATE)
PARTITION BY LIST(sales_state)
(PARTITION sales_west VALUES('California', 'Hawaii') COMPRESS,
PARTITION sales_east VALUES('New York', 'Virginia', 'Florida'),
PARTITION sales_central VALUES('Texas', 'Illinois'));
4：Composite Partitioning
Composite Partitioning 是把Range ,Hash ,List 分区方式组合起来的分区方式。
比如Composite Range-Hash Partitioning和Composite Range-List Partitioning：
CREATE TABLE sales_range_hash(
s_productid NUMBER,
s_saledate DATE,
s_custid NUMBER,
s_totalprice NUMBER)
PARTITION BY RANGE (s_saledate)
SUBPARTITION BY HASH (s_productid) SUBPARTITIONS 8
(PARTITION sal99q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-APR-1999', 'DD-MON-YYYY')),
PARTITION sal99q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-1999', 'DD-MON-YYYY')),
PARTITION sal99q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-OCT-1999', 'DD-MON-YYYY')),
PARTITION sal99q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2000', 'DD-MON-YYYY')));
另外你还可以用subpartition template的方式指定：
CREATE TABLE sales_range_hash(
s_productid NUMBER,
s_saledate DATE,
s_custid NUMBER,
s_totalprice NUMBER)
PARTITION BY RANGE (s_saledate)
SUBPARTITION BY HASH (s_productid)
SUBPARTITION TEMPLATE(
SUBPARTITION sp1 TABLESPACE tbs1,
SUBPARTITION sp2 TABLESPACE tbs2,
SUBPARTITION sp3 TABLESPACE tbs3,
SUBPARTITION sp4 TABLESPACE tbs4,
SUBPARTITION sp5 TABLESPACE tbs5,
SUBPARTITION sp6 TABLESPACE tbs6,
SUBPARTITION sp7 TABLESPACE tbs7,
SUBPARTITION sp8 TABLESPACE tbs8)
(PARTITION sal99q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-APR-1999', 'DD-MON-YYYY')),
PARTITION sal99q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-1999', 'DD-MON-YYYY')),
PARTITION sal99q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-OCT-1999', 'DD-MON-YYYY')),
PARTITION sal99q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2000', 'DD-MON-YYYY')));
这样，没有子分区通过的HASH分区将会统一到不同的表空间。
二：使用各种分区方法的场景
1：什么时候用Range Partition
Range Partition是一种方便的方法分区历史的数据，经常在DATE COLMUN通过时间间隔组织数据。比如说：你要查询2009年8月的数据，查询将直接找到2009年8月的分区，避免了大量不必要的数据扫描。
在处理周期性的load新数据和purge老数据的时候，Range Partition也是一个理想的选择。
应用场景：
a)有一个大表需要通过时间字段频繁的访问，通过这个时间字段做RANG PARTITION 有利于做分区裁剪。
b）如果你不能对一个大表在指定的时间内做备份或RESTORE,你可以通过RANGE把他们分成小的logic片来做。
2：什么时候用HASH Partition
HASH Partition不是一个很好的管理历史的方法。
a）增加大表的可用性。
b）避免各个分区之间查找数据，并且各个分区可以放在不同的设备上，达到最大的I0吞吐量。也可以用STORE IN 子句分配每个分区到不同的表空间。
3：什么时候用LIST Partition
如果你想映射数据到离散的值的时候，LIST Partition是个比较好的选择。
4：什么时候用Composite Range-Hash Partitioning
这是Range和Hash的组合使用，先对表用RANGE分，然后对每个RANGE再做HASH分区。
由于做了RANGE后的子分区是没有规律的，如果在数据仓库设计时候，通过查询需求觉得有必要再细分，可以考虑使用。ORACLE会把子分区又分成不同的SEGMENT。
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和PARTITION有关的视图有：
--分区表相关视图
DBA_PART_TABLES
ALL_PART_TABLES
USER_PART_TABLES
DBA_TAB_PARTITIONS
ALL_TAB_PARTITIONS
USER_TAB_PARTITIONS
DBA_TAB_SUBPARTITIONS
ALL_TAB_SUBPARTITIONS
USER_TAB_SUBPARTITIONS
DBA_PART_KEY_COLUMNS
ALL_PART_KEY_COLUMNS
USER_PART_KEY_COLUMNS
DBA_SUBPART_KEY_COLUMNS
ALL_SUBPART_KEY_COLUMNS
USER_SUBPART_KEY_COLUMNS
DBA_PART_COL_STATISTICS
ALL_PART_COL_STATISTICS
USER_PART_COL_STATISTICS
DBA_SUBPART_COL_STATISTICS
ALL_SUBPART_COL_STATISTICS
USER_SUBPART_COL_STATISTICS
DBA_PART_HISTOGRAMS
ALL_PART_HISTOGRAMS
USER_PART_HISTOGRAMS
DBA_SUBPART_HISTOGRAMS
ALL_SUBPART_HISTOGRAMS
USER_SUBPART_HISTOGRAMS
DBA_PART_INDEXES
ALL_PART_INDEXES
USER_PART_INDEXES
DBA_IND_PARTITIONS
ALL_IND_PARTITIONS
USER_IND_PARTITIONS
DBA_IND_SUBPARTITIONS
ALL_IND_SUBPARTITIONS
USER_IND_SUBPARTITIONS
DBA_SUBPARTITION_TEMPLATES
ALL_SUBPARTITION_TEMPLATES
USER_SUBPARTITION_TEMPLATES
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Hash partitioning is a
technique where a
key is used to distribute
evenly across the different partitions (sub-tables). This is typically used where ranges aren't appropriate, i.e. employee number, productID, etc.
[] History
Hash partitioning was first introduced in .
[] Examples
create table emp2 (
empno number(4),
ename varchar2(30),
partition by hash(empno) (
partition e1 tablespace emp1,
partition e2 tablespace emp2,
partition e3 tablespace emp3,
partition e4 tablespace emp4
create table emp2 (
empno number(4),
ename varchar2(30),
PARTITION BY HASH(empno)
PARTITIONS 3
STORE IN (empts1, empts2, empts3);