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Oracle 數(shù)據(jù)庫碎片整理

2005/1/7 12:17:35       


  數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)化是一項技術(shù)含量高,同時又需要有足夠耐心、認(rèn)真細(xì)致的工作。本文簡單分析了oracle數(shù)據(jù)庫碎片的產(chǎn)生、計算方法及整理,希望對大家有所啟發(fā)。

    我們知道,oracle作為一種大型數(shù)據(jù)庫,廣泛應(yīng)用于金融、郵電、電力、民航等數(shù)據(jù)吞吐量巨大,計算機網(wǎng)絡(luò)廣泛普及的重要部門。對于系統(tǒng)管理員來講,如何保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運行,如何提高數(shù)據(jù)庫性能,使其更加安全高效,就顯得尤為重要。作為影響數(shù)據(jù)庫性能的一大因素--數(shù)據(jù)庫碎片,應(yīng)當(dāng)引起dba的足夠重視,及時發(fā)現(xiàn)并整理碎片乃是dba一項基本維護內(nèi)容。 
    ---- 1、碎片是如何產(chǎn)生的  

    ---- 當(dāng)生成一個數(shù)據(jù)庫時,它會分成稱為表空間(tablespace)的多個邏輯段(segment),如系統(tǒng)(system)表空間,臨時(temporary)表空間等。一個表空間可以包含多個數(shù)據(jù)范圍(extent)和一個或多個自由范圍塊,即自由空間(free space)。 

    ---- 表空間、段、范圍、自由空間的邏輯關(guān)系如下: 

    ---- 當(dāng)表空間中生成一個段時,將從表空間有效自由空間中為這個段的初始范圍分配空間。在這些初始范圍充滿數(shù)據(jù)時,段會請求增加另一個范圍。這樣的擴展過程會一直繼續(xù)下去,直到達(dá)到最大的范圍值,或者在表空間中已經(jīng)沒有自由空間用于下一個范圍。最理想的狀態(tài)就是一個段的數(shù)據(jù)可被存在單一的一個范圍中。這樣,所有的數(shù)據(jù)存儲時靠近段內(nèi)其它數(shù)據(jù),并且尋找數(shù)據(jù)可少用一些指針。但是一個段包含多個范圍的情況是大量存在的,沒有任何措施可以保證這些范圍是相鄰存儲的,如圖〈1〉。當(dāng)要滿足一個空間要求時,數(shù)據(jù)庫不再合并相鄰的自由范圍(除非別無選擇), 而是尋找表空間中最大的自由范圍來使用。這樣將逐漸形成越來越多的離散的、分隔的、較小的自由空間,即碎片。

    ---- 2、碎片對系統(tǒng)的影響 

    ---- 隨著時間推移,基于數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用系統(tǒng)的廣泛使用,產(chǎn)生的碎片會越來越多,將對數(shù)據(jù)庫有以下兩點主要影響: 

    ---- (1)導(dǎo)致系統(tǒng)性能減弱 

    ---- 如上所述,當(dāng)要滿足一個空間要求時,數(shù)據(jù)庫將首先查找當(dāng)前最大的自由范圍,而"最大"自由范圍逐漸變小,要找到一個足夠大的自由范圍已變得越來越困難,從而導(dǎo)致表空間中的速度障礙,使數(shù)據(jù)庫的空間分配愈發(fā)遠(yuǎn)離理想狀態(tài); 

    ---- (2)浪費大量的表空間 

    ---- 盡管有一部分自由范圍(如表空間的pctincrease為非0)將會被smon(系統(tǒng)監(jiān)控)后臺進(jìn)程周期性地合并,但始終有一部分自由范圍無法得以自動合并,浪費了大量的表空間。 

    ---- 3、自由范圍的碎片計算 

    ---- 由于自由空間碎片是由幾部分組成,如范圍數(shù)量、最大范圍尺寸等,我們可用fsfi--free space fragmentation index(自由空間碎片索引)值來直觀體現(xiàn): 
    fsfi=100*sqrt(max(extent)/sum(extents))*1/sqrt(sqrt(count(extents)))

    ---- 可以看出,fsfi的最大可能值為100(一個理想的單文件表空間)。隨著范圍的增加,fsfi值緩慢下降,而隨著最大范圍尺寸的減少,fsfi值會迅速下降。
 
    ---- 下面的腳本可以用來計算fsfi值: 
    rem    fsfi value compute
    rem    fsfi.sql
    column fsfi format 999,99
    select tablespace_name,sqrt(max(blocks)/sum(blocks))*
           (100/sqrt(sqrt(count(blocks)))) fsfi
    from dba_free_space
    group by tablespace_name order by 1;
    spool fsfi.rep;
    /
    spool off;

    ---- 比如,在某數(shù)據(jù)庫運行腳本fsfi.sql,得到以下fsfi值: 
    tablespace_name                   fsfi
    ------------------------------ -------
    rbs                              74.06
    system                          100.00
    temp                             22.82
    tools                            75.79
    users                           100.00
    user_tools                      100.00
    ydcx_data                        47.34
    ydcx_idx                         57.19
    ydjf_data                        33.80
    ydjf_idx                         75.55

    ---- 統(tǒng)計出了數(shù)據(jù)庫的fsfi值,就可以把它作為一個可比參數(shù)。在一個有著足夠有效自由空間,且fsfi值超過30的表空間中,很少會遇見有效自由空間的問題。當(dāng)一個空間將要接近可比參數(shù)時,就需要做碎片整理了。 
    ---- 4、自由范圍的碎片整理 

    ---- (1)表空間的pctincrease值為非0 

    ---- 可以將表空間的缺省存儲參數(shù)pctincrease改為非0。一般將其設(shè)為1,如: 
       alter tablespace temp
       default storage(pctincrease 1);

    ---- 這樣smon便會將自由范圍自動合并。也可以手工合并自由范圍: 
       alter tablespace temp coalesce;

    ---- 5、段的碎片整理 
    ---- 我們知道,段由范圍組成。在有些情況下,有必要對段的碎片進(jìn)行整理。要查看段的有關(guān)信息,可查看數(shù)據(jù)字典dba_segments,范圍的信息可查看數(shù)據(jù)字典dba_extents。如果段的碎片過多, 將其數(shù)據(jù)壓縮到一個范圍的最簡單方法便是用正確的存儲參數(shù)將這個段重建,然后將舊表中的數(shù)據(jù)插入到新表,同時刪除舊表。這個過程可以用import/export(輸入/輸出)工具來完成。 

    ---- export()命令有一個(壓縮)標(biāo)志,這個標(biāo)志在讀表時會引發(fā)export確定該表所分配的物理空間量,它會向輸出轉(zhuǎn)儲文件寫入一個新的初始化存儲參數(shù)--等于全部所分配空間。若這個表關(guān)閉, 則使用import()工具重新生成。這樣,它的數(shù)據(jù)會放入一個新的、較大的初始段中。例如:
    exp user/password file=exp.dmp compress=y grants=y indexes=y
        tables=(table1,table2);

    ---- 若輸出成功,則從庫中刪除已輸出的表,然后從輸出轉(zhuǎn)儲文件中輸入表:
    imp user/password file=exp.dmp commit=y buffer=64000 full=y

    ---- 這種方法可用于整個數(shù)據(jù)庫。 
    ---- 以上簡單分析了oracle數(shù)據(jù)庫碎片的產(chǎn)生、計算方法及整理,僅供參考。數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)化是一項技術(shù)含量高,同時又需要有足夠耐心、認(rèn)真細(xì)致的工作。 對數(shù)據(jù)庫碎片的一點探討, 如果能起到拋磚引玉,對大家有所啟發(fā)的話,便是作者最大的心愿。   

    另外, 應(yīng)該定期shutdown database, 從而清理momery碎片。

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