oracle如何将表压缩 oracle表压缩优缺点
压缩oracle数据文件
Oracle
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中压缩数据节省空间和提高速度
添加时间
:2007-4-22
使用表压缩来节省空间并提高查询性能
很多决策支持系统通常都涉及到存储于几个特大表中的大量数据。随着这些系统的发展，对磁盘空间
的需求也在快速增长。在当今的环境下，存储着数百
TB
（太字节）的数据仓库已经变得越来越普遍。
为了帮助处理磁盘容量问题，
在
Oracle9i
第
2
版中引入了表压缩特性，
它可以极大地减少数据库表所
需要的磁盘空间数量，并在某些情况下提高查询性能。
在本文中，我将向你说明表压缩是如何工作的，以及在构建和管理数据库时如何配置表空间。我还将
基于一些示例测试结构讨论一些性能问题，以帮助你了解使用表压缩预计能获得多大好处。
表压缩是如何工作的
在
Orcle9i
第
2
版中，表压缩特性通过删除在数据库表中发现的重复数据值来节省空间。压缩是在数
据库的数据块级别上进行的。当确定一个表要被压缩后，数据库便在每一个数据库数据块中保留空间，以
便储存在该数据块中的多个位置上出现的数据的单一拷贝。这一被保留的空间被称作符号表（
symbol
table
）
。被标识为要进行压缩的数据只存储在该符号表中，而不是在数据库行本身内。当在一个数据库行
中出现被标识为要压缩的数据时，该行在该符号表中存储一个指向相关数据的指针，而不是数据本身。节
约空间是通过删除表中数据值的冗余拷贝而实现的。
对于用户或应用程序开发人员来说，表压缩的效果是透明的。无论表是否被压缩，开发人员访问表的
方式都是相同的，
所以当你决定压缩一个表时，
不需要修改
SQL
查询。
表压缩的设置通常由数据库管理人
员或设计人员进行配置，几乎不需要开发人员或用户参与。
如何创建一个压缩的表
要创建一个压缩的表，可在
CREATE TABLE
语句中使用
COMPRESS
关键字。
COMPRESS
关键字
指示
Oracle
数据库尽可能以压缩的格式存储该表中的行。
下面是
CREATE TABLE COMPRESS
语句的一
个实例：
CREATE
TABLE
SALES_HISTORY_COMP
(
PART_ID
VARCHAR2(50)
NOT
NULL,
STORE_ID
VARCHAR2(50) NOT NULL,
SALE_DATE
DATE NOT NULL,
QUANTITY
NUMBER(10,2) NOT NULL
)
COMPRESS
;
或者，你可以用
ALTER TABLE
语句来修改已有表的压缩属性，如下所示：
ALTER TABLE SALES_HISTORY_COMP COMPRESS;
为了确定是否已经利用
COMPRESS
对一个表进行了定义，可查询
USER_TABLES
数据字典视图并
查看
COMPRESSION
列，如下面的例子所示：
SELECT TABLE_NAME, COMPRESSION FROM USER_TABLES;
TABLE_NAME
COMPRESSION
------------------
-----------
SALES_HISTORY
DISABLED
SALES_HISTORY_COMP
ENABLED
Create table me(shengao int32,tizhong
int ,zhangxiang verchar2(60)) compress;
Select table_name, compression from user_tables;
Select tablespace_name,def_tab_compression from user_tablespaces;
也可以在表空间级别上定义
COMPRESS
属性，
既可以在生成时利用
CREATE TABLESPACE
来定义，
也可以稍后时间利用
ALTER TABLESPACE
来定义。与其他存储参数类似，
COMPRESS
属性也具有一些
继承特性。当在一个表空间中创建一个表时，它从该表空间继承
COMPRESS
属性。为了确定是否已经利
用
COMPRESS
对一个表空间进行了定义，可查询
USER_TABLESPACES
数据字典视图并查看
DEF_TAB_COMPRESSION
列，如下面的例子所示：
SELECT
TABLESPACE_NAME,
DEF_TAB_COMPRESSION
FROM
DBA_TABLESPACES;
TABLESPACE_NAME
DEF_TAB_COMPRESSION
---------------
-------------------
DATA_TS_01
DISABLED
INDEX_TS_01
DISABLED
正如你所预计的那样，你可以在一个表空间直接压缩或解压缩一个表，而不用考虑表空间级别上的
COMPRESS
属性
oracle 如何收缩表
删除数据不能缩小表空间,只是可再利用的多了.
要实际缩小,让操作系统可以利用,需要先把表move tablespace
也可以在原来的tablespace上move一遍,再缩小tablespace就可以了.
例如:
alter table your_table move tablespace yourtablespace;
Oracle11g新特性之：数据压缩技术
随着数据量的不断海量 CPU的不断强劲 双核四核的叫个不停 一种叫做时间换空间的优化技术应该会越来越流行 所以 数据压缩对于今后的数据库来说 应该会从核武器变成常规武器 Oracle从 i开始羞羞答答的引入表级压缩 一直以来都是像中国的核电站一样 宣传的用处大 论实际的贡献就不怎么样了
Oracle g似乎是正儿八经的要推广数据压缩技术了 专门推出了一个叫做Advance Compression的组件 全面支持普通表压缩 非结构化数据压缩（SecureFile数据压缩） Data Pump数据压缩 以及RMAN备份压缩 数据压缩技术从此名正言顺的登上历史舞台 既然是专门做为一个Option推出 Oracle一定是对该特性相当有信心 所以需要单独为该特性购买License
在Oracle i中虽然引入了表压缩 但是有很大的限制 只能对批量装载操作（比如直接路径装载 CTAS等）涉及的数据进行压缩 普通的DML操作的数据是无法压缩的 这应该是对于写操作的压缩难题没有解决 一直遗留到Oracle g 总算是解决了关系数据压缩的写性能问题 Oracle的表压缩是针对Block级别的数据压缩 主要技术和Oracle i差不多 还是在Block中引入symbol表 将block中的重复数据在symbol中用一个项表示 Oracle会对block进行批量压缩 而不是每次在block中写入数据时都进行压缩 通过这种方式 可以尽量降低数据压缩对于DML操作的性能影响 这样 在block级别应该会引入一个新的参数 用于控制block中未压缩的数据量达到某个标准以后进行压缩操作
SecureFile也是Oracle g新推出的一项特性 用于存储非结构化数据 SecureFile也将支持数据压缩操作 这样对于传统的LOB字段也可以进行压缩 将极大的减少大型数据库的存储空间需求 当然 有得比有失 压缩和解压时 对于CPU的要求也将更高 但是 目前CPU的发展速度明显比IO和存储空间快速的情况下 压缩是大有可为的技术 通过在压缩率和压缩效率方面的不断提升 以后应该为成为各个数据库的标准配置
除了对数据库中的数据进行压缩 Advance Compression Option还将支持备份数据的压缩 做为逻辑备份的Data Pump和物理备份的RMAN工具 都将支持该技术 在Oracle gR 中 Data Pump已经开始支持压缩源数据 Oracle g中则可以直接压缩导出文件 这样导出的时候就可以极大的减少存储空间的需求 在以前版本中 利用WinRAR等 经常可以将几个G的导出文件压缩到几十M Oracle g的白皮书上说压缩率可以达到 % 等软件出来 大家可以好好的测试一把 同样的 Oracle也在 g中开始引入RMAN的压缩技术 但是Oracle g号称采用了更先进的ZLIB要所算法 可以比Oracle g的压缩算法快上 % 空间需求也将减少 %
除了上述的数据压缩技术 Oracle g Advanced Compression Option还将引入另外一种压缩技术 我们知道在Data Guard中 需要将日志从主库传递到备库 如果主库的事务很多 则单位时间内需要传递的日志量将相当可观 如果能将这些日志压缩后在传递 然后在备库解压后应用 将极大的减少对于网络带宽的需求 从而已减少主备库的时间差
另外 Oracle的bitmap一直就是压缩存储的 g中的bitmap对于 i就有比较大的改动 通过一些细节的完善 提供更好的性能和更高的稳定性 也是oracle一贯的风格 对于bitmap在Oracle g中将如何实现 也将是非常值得关注的一个特点
lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16929
orcale 压缩表空间
有2种方法：
1.将你22G的表空间的DBF数据文件缩小，这样表空间就自然变小了
2. 将这个22G的表空间中得文件移到别的表空间里，然后删除表空间重新建立，最后再讲移出的表移回来，这样也能缩小表空间
oracle数据库表空间占用太大，如何在不删除表的情况下缩小占用空间
alter table 表名 move和alter table 表名 shrink space都可以用来进行段收缩，降低高水位HWM，
也都可以用来消除行链接（Row Chaining）和行迁移（Row Migration），估计效果不明显，看你的数据库用途是干什么的（如果是数据仓库肯定是不明显的）。
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