1、制作测试表

create table t1 as select * from FW_T_GTXLOG

insert into t1 select * from t1;

create table t2 compress as select * from t1

create table t3 as select * from t1

2、查看测试表数据量

select count(*) from t1;

select count(*) from t2;

select count(*) from t3;

3、查看测试表物理大小

SQL> select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks from dba_segments t where t.segment_name='T1';

T.BYTES/1024/1024/1024    BLOCKS

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

16.8876953G   2213504

Elapsed: 00:00:00.14

SQL> select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks from dba_segments t where t.segment_name='T2';

T.BYTES/1024/1024/1024    BLOCKS

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

13.0625G   1712128

Elapsed: 00:00:00.10

SQL> select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks from dba_segments t where t.segment_name='T3';

T.BYTES/1024/1024/1024    BLOCKS

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

16.8359375G   2206720

Elapsed: 00:00:00.09

4、查看测试表索引大小

SQL> select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks*8192 from dba_segments t where t.segment_name='IND_GUID_1';

T.BYTES/1024/1024/1024 T.BLOCKS*8192

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

3.125   3355443200

Elapsed: 00:00:00.10

SQL> select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks*8192 from dba_segments t where t.segment_name='IND_GUID_2';

T.BYTES/1024/1024/1024 T.BLOCKS*8192

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

.5390625    578813952

Elapsed: 00:00:00.09

SQL> select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks*8192 from dba_segments t where t.segment_name='IND_GUID_3';

T.BYTES/1024/1024/1024 T.BLOCKS*8192

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

.5390625    578813952

Elapsed: 00:00:00.10

5、查看测试表定义语句

-- Create table T1

create table T1

(

GUID NVARCHAR2(32) not null,

GTXID     NVARCHAR2(200),

STARTTIME NVARCHAR2(32),

SOURCETX  NUMBER(1),

STATUS    NUMBER(1),

ENDTIME   NVARCHAR2(32),

DOMAIN    NVARCHAR2(50)

)

tablespace EFMIS

pctfree 10

initrans 1

maxtrans 255

storage

(

initial 64

next 8

minextents 1

maxextents unlimited

);

-- Create/Recreate indexes

create index IND_GUID_1 on T1 (GUID)

tablespace EFMIS

pctfree 10

initrans 2

maxtrans 255

storage

(

initial 64K

next 1M

minextents 1

maxextents unlimited

);

-- Create table T2

create table T2

(

GUID NVARCHAR2(32) not null,

GTXID     NVARCHAR2(200),

STARTTIME NVARCHAR2(32),

SOURCETX  NUMBER(1),

STATUS    NUMBER(1),

ENDTIME   NVARCHAR2(32),

DOMAIN    NVARCHAR2(50)

)

tablespace EFMIS

pctfree 0

initrans 1

maxtrans 255

storage

(

initial 64

next 8

minextents 1

maxextents unlimited

)

compress;  -------------------------------------------------------------------------------

-- Create/Recreate indexes

create index IND_GUID_2 on T2 (GUID)

tablespace EFMIS

pctfree 10

initrans 2

maxtrans 255

storage

(

initial 64K

next 1M

minextents 1

maxextents unlimited

)

compress; ---------------------------------------------------

-- Create table T3

create table T3

(

GUID NVARCHAR2(32) not null,

GTXID     NVARCHAR2(200),

STARTTIME NVARCHAR2(32),

SOURCETX  NUMBER(1),

STATUS    NUMBER(1),

ENDTIME   NVARCHAR2(32),

DOMAIN    NVARCHAR2(50)

)

tablespace EFMIS

pctfree 10

initrans 1

maxtrans 255

storage

(

initial 64

next 8

minextents 1

maxextents unlimited

);

-- Create/Recreate indexes

create index IND_GUID_3 on T3 (GUID)

tablespace EFMIS

pctfree 10

initrans 2

maxtrans 255

storage

(

initial 64K

next 1M

minextents 1

maxextents unlimited

)

compress;    ---------------------------------------------------------------------

6、收集3张表统计信息

begin

dbms_stats.gather_table_stats(ownname          => 'FASP_62',

tabname          => 'T1',

estimate_percent => 30,

method_opt       => 'FOR ALL COLUMNS SIZE 10',

degree => 4,

cascade => TRUE);

END;

7、测试具体查询语句效率:table access full

SQL> select count(*) from t1;

COUNT(*)

----------

37458112

Elapsed: 00:00:31.22

SQL> select count(*) from t2;

COUNT(*)

----------

37458112

Elapsed: 00:00:08.66

SQL> select count(*) from t3;

COUNT(*)

----------

37458112

Elapsed: 00:00:08.25

8、测试具体查询语句效率:index fasp full scan

SQL> select count(guid) from t1 where guid like '%BA92A682D9%';

COUNT(GUID)

-----------

32

Elapsed: 00:00:34.52

SQL> select count(guid) from t2 where guid like '%BA92A682D9%';

COUNT(GUID)

-----------

32

Elapsed: 00:00:18.27

SQL> select count(guid) from t3 where guid like '%BA92A682D9%';

COUNT(GUID)

-----------

32

Elapsed: 00:00:20.27

结论:t2\t3表的索引为压缩索引,从以上执行结果可知,索引重复率情况下,compress压缩对于select而言,具有一定的效果,提高速度一半以上。

9、结论

1、非唯一性索引可以建立compress索引。

create index IND_GUID_3 on T3 (GUID) tablespace EFMIS  compress;

2、可以通过以下命令查看索引或者表占据的硬盘容量:

select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks*8192 from dba_segments t where t.segment_name='IND_GUID_3';

select t.bytes/1024/1024/1024,t.blocks*8192 from dba_segments t where t.segment_name='IND_GUID_1';

以上sql查询出的索引大小与为压缩的索引大小相差悬殊,择证明压缩后可以提高查询效率。

Oracle性能优化之表压缩及并行提高效率的测试的更多相关文章

  1. Oracle性能优化顺序表名称来选择最有效的学习笔记

    选择最有效的顺序表名(只有有效的基于规则的优化)  ORACLE分析器按照订单处理从右到左FROM在FROM子句中的表名,故FROM写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在 ...

  2. oracle性能优化之表设计

    数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈.减少CPU利用率和减少资源竞争.为了便于读者阅读和理解,笔者参阅了Sybase.Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料,基于多年的工程实践经验 ...

  3. oracle性能优化之awr分析

    oracle性能优化之awr分析 作者:bingjava 最近某证券公司系统在业务期间系统运行缓慢,初步排查怀疑是数据库存在性能问题,因此导出了oracle的awr报告进行分析,在此进行记录. 导致系 ...

  4. 【转载】我眼中的Oracle性能优化

    我眼中的Oracle性能优化 大家对于一个业务系统的运行关心有如下几个方面:功能性.稳定性.效率.安全性.而一个系统的性能有包含了网络性能.应用性能.中间件性能.数据库性能等等. 今天从数据库性能的角 ...

  5. SQL Server查询性能优化——堆表、碎片与索引(二)

    本文是对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)的一些总结.  第一:先对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)中的例一的SET STATISTICS IO之 ...

  6. 我眼中的 Oracle 性能优化

    恒生技术之眼 作者 林景忠 大家对于一个业务系统的运行关心有如下几个方面:功能性.稳定性.效率.安全性.而一个系统的性能有包含了网络性能.应用性能.中间件性能.数据库性能等等. 今天从数据库性能的角度 ...

  7. Oracle性能优化1-总体思路和误区

    最近在看梁敬彬老师关于Oracle性能优化的一些案例,在这里做一些简单的总结 1.COUNT(*)与COUNT(列)哪个更快 drop table t purge; create table t as ...

  8. 0709MySQL 数据库性能优化之表结构优化

    转自http://isky000.com/database/mysql-perfornamce-tuning-schema MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 MySQL数据库性能优化之硬件瓶颈 ...

  9. Oracle 性能优化的基本方法

    Oracle 性能优化的基本方法概述 1)设立合理的性能优化目标. 2)测量并记录当前性能. 3)确定当前Oracle性能瓶颈(Oracle等待什么.哪些SQL语句是该等待事件的成分). 4)把等待事 ...

随机推荐

  1. hoj Counting the algorithms

    贪心加树状数组 给出的数据可能出现两种情况,包括与不包括,但我们从右向左删就能避免这个问题. #include<stdio.h> #include<string.h> #inc ...

  2. jquery-根据现有结果集得到另一个结果集(后代、祖先或兄弟元素)

    1.获取后代元素 1)children() 不传参数:得到结果集内所有元素的子元素 传入选择器:得到结果集内元素的匹配传入选择器的子元素 2)find() 传入选择器:得到匹配选择器的后代元素 传入j ...

  3. ThinkPHP之文件上传

    在项目其中.我们有的时候需要上传图片的功能.简单的从面相过程的方法是相对较为复杂的,要一步一步的来.假设用框架的话,相对就简单了很多,主要就是方法以及每个变量所代表的意义,然后就是一些注意的地方了. ...

  4. UltraEdit-32 查看编码

    一直苦于无法判断文件的编码类型,现在发现一个方法,就是用强大的UltraEdit-32软件: UltraEdit-32的状态栏可以显示文件的编码类型,详细情况如下: ANSCI------------ ...

  5. Maven------pom.xml自动加载各种类库代码

    转载: http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/1388866/ 一般要加<type>jar</type> <dependency> ...

  6. hive与hbase的联系与区别

    hive与hbase的联系与区别: 共同点: 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储. 他们的底层是要通过mapreduce分布式计算的,hbase.hi ...

  7. ZooKeeper(六)-- CAP和BASE理论、ZAB协议

    一.CAP理论和BASE理论 1.CAP理论 CAP理论,指的是在一个分布式系统中,不可能同时满足Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition toler ...

  8. /var/log/spooler

    /var/log/spooler 用来记录 Linux 新闻群组方面的日志,内容一般是空的,没什么用,了解即可

  9. oracle 与mysql 的当前时间比较

    select p.id,p.order_Num,p.image_url,p.url,p.image_topic, p.is_download, p.big_image_url, p.begin_tim ...

  10. orcale增量全量实时同步mysql可支持多库使用Kettle实现数据实时增量同步

    1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后 ...