WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 24 |

«Oracle для профессионалов Том Кайт DiaSoft 2003 торгово-издательский дом Москва • Санкт-Петербург • Киев УДК 681.3. 06(075) Б Б К 32.973.2 К 91 КАЙТ ТОМ К 91 Oracle для профессионалов. Пер. с ...»

-- [ Страница 6 ] --

Таблицы Еще одна таблица, так и напрашивающаяся на организацию по индексу, — справочник с поиском по коду. Предположим, необходимо получать название штата по почтовому индексу. Для этого подходит только таблица, организованная по индексу. Любую таблицу, к которой часто обращаются по первичному ключу, лучше всего организовывать по индексу. Организация таблицы по индексу пригодится при реализации собственной индексной структуры. Предположим, необходимо обеспечить для приложения поиск строки, независимо от регистра символов. Для этого можно использовать индексы по функции (подробнее о них см. в главе 7). Однако такие индексы поддерживаются только в версиях Oracle Enterprise и Personal Edition. Если имеется версия Standard Edition, одним из способов обеспечения поиска ключевых слов независимо от регистра будет создание собственного "индекса по функции". Пусть, например, необходимо обеспечить не зависящий от регистра поиск по столбцу ENAME в таблице ЕМР. Один из способов — создать еще один столбец, ENAME_UPPER, в таблице ЕМР и проиндексировать его. Этот "теневой" столбец будет поддерживаться с помощью триггера. Если идея добавления столбца в таблицу вам не нравится, можно просто создать собственный индекс по функции следующим образом:

tkyte@TKYTE816> create t a b l e emp as s e l e c t * from scott.emp;

Table created. tkyte@TKYTE816> create t a b l e upper_ename 2 (x$ename, x$rid, 3 primary key (x$ename,x$rid) 4) 5 organization index 6 as 7 select upper(ename), rowid from emp 8/ Table created. tkyte@TKYTE816> create or replace trigger upper_ename 2 after insert or update or delete on emp 3 for each row 4 begin 5 if (updating and (:old.ename||'x' <> :new.enamel|'x')) 6 then 7 delete from upper_ename 8 where x$ename = upper(:old.ename) 9 and x$rid = :old.rowid;

10 11 insert into upper_ename 12 (x$ename,x$rid) values 13 (upper(:new.ename), :new.rowid);

14 elsif (inserting) 15 then 16 insert into upper_ename 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Глава 6 (x$ename,x$rid) values (upper(:new.ename), :new.rowid);

elsif (deleting) then delete from upper_ename where x$ename = upper(:old.ename) and x$rid = :old.rowid;

end if;

end;

/ Trigger created. tkyte@TKYTE816> update emp set ename - initcap(ename);

14 rows updated. tkyte@TKYTE816> commit;

Commit complete.

Итак, таблица UPPER_ENAME фактически представляет собой индекс, не зависящий от регистра символов, во многом аналогичный индексу по функции. Этот "индекс" надо использовать явно — серверу Oracle о нем не известно. Следующие примеры показывают, как можно использовать этот "индекс" для изменения, выборки и удаления данных из таблицы.

tkyte@TKYTE816> update 2 ( 3 select ename, sal 4 from emp 5 where emp.rowid in (select upper_ename.x$rid 6 from upper_ename 7 where x$ename = 'KING') 8 ) 9 set sal = 1234 10 / 1 row updated. tkyte@TKYTE816> select ename, empno, sal 2 from emp, upper_ename 3 where emp.rowid = upper_ename.x$rid 4 and upper_ename.x$ename = 'KING' 5 / ENAME King EMPNO 7839 SAL tkyte@TKYTE816> delete from 2 ( 3 select ename, empno 4 from emp Таблицы 5 6 7 8 9 where emp.rowid in (select uppex_ename.x$rid from upper_ename where x$ename = 'KINS'} ) / 1 row deleted.

При выборе можно использовать подзапрос с IN либо соединение (JOIN). Из-за правил "сохранения ключей" при изменении или удалении строки надо использовать только подзапрос с IN. Примечание об этом методе, требующем сохранения идентификаторов строк: организованную по индексу таблицу, как и любой другой индекс, необходимо перестраивать, если в результате выполненных действий, таких как экспорт и импорт или применение оператора ALTER TABLE MOVE, изменились идентификаторы строк в таблице ЕМР. Наконец, если необходимо обеспечить совместное размещение данных или физически хранить данные в определенном порядке, индексная организация таблицы тоже подойдет. Пользователи СУБД Sybase и SQL Server в этом случае использовали бы кластерный индекс, но организация таблицы по индексу намного лучше. В случае кластерного индекса в этих СУБД может дополнительно расходоваться до 110 процентов пространства (аналогично моей таблице KEYWORDS в представленном ранее примере). Здесь же дополнительных расходов вообще нет, поскольку данные хранятся только в одном месте. Классический пример желательности совместного размещения взаимосвязанных данных представляет собой отношение главный/подчиненный. Пусть у таблицы ЕМР имеется подчиненная таблица:

tkyte@TKYTE816> create table addresses 2 (empno number(4) references emp(empno) on delete cascade, 3 addr_type varchar2(10), 4 street varchar2(20), 5 city varchar2(20), 6 state varchar2(2), 7 zip number, 8 primary key (empno,addr_type) 9 10 11 ) ORGANIZATION INDEX / Table c r e a t e d.

Физически близкое размещение всех адресов сотрудника (домашнего адреса, адреса места работы, адреса школы, прежнего адреса и т.д.) уменьшит объем ввода/вывода при соединении таблиц ЕМР и ADDRESSES. Объем логического ввода/вывода будет тем же, но физического ввода/вывода потребуется существенно меньше. В обычной таблице каждый адрес сотрудника может физически находиться в другом блоке по отношению к другим адресам того же сотрудника. Сортируя адреса по столбцам EMPNO и ADDR_TYPE, мы гарантируем, что все адреса данного сотрудника хранятся "рядом".

Глава Это применимо и в случае частого использования запросов с конструкцией BETWEEN по первичному или уникальному ключу. Хранение отсортированных данных повысит производительность и этих запросов. Например, в моей базе данных имеется таблица котировок акций. Каждый день в нее собирается информация о символах акций, дате, конечной цене, колебаниях курса в течение дня, количестве проданных акций и т.д. Это делается для акций сотен компаний. Соответствующая таблица имеет такой вид:

tkyte@TKYTE816> create table stocks 2 (ticker varchar2(10), 3 day date, 4 value number, 5 change number, 6 high number, 7 low number, 8 vol number, 9 primary key(ticker,day) 10 ) 11 organization index 12 / Table created.

Я часто просматриваю котировки акций одной компании, за некоторый период (вычисляя скользящее среднее, например). При использовании таблицы, организованной в виде кучи, вероятность того, что две строки для акций ORCL окажутся в одном блоке базы данных, практически равна нулю. Дело в том, что каждую ночь вставляются записи за день для всех акций. При этом заполняется как минимум один блок базы данных (обычно — много блоков). Поэтому каждый день мы добавляем новую запись для акций ORCL, но она попадает в блок, не совпадающий с другими, содержащими записи для ORCL, блоками таблицы. Если выполнить запрос:

Select * from stocks where ticker = 'ORCL' and day between sysdate and sysdate - 100;

сервер Oracle прочитает индекс, а затем обратится к таблице за остальными данными строки по идентификатору строки. Каждая из 100 выбираемых строк окажется в другом блоке базы данных из-за принятого способа загрузки данных в таблицу, и каждая, вероятно, потребует выполнения операции физического ввода/вывода. Теперь предположим, что такая таблица организована по индексу. При выполнении этого же запроса придется прочитать только соответствующие блоки индекса, и все необходимые данные будут получены. Не только нет необходимости обращаться к таблице, но и все строки для акций ORCL в заданном диапазоне дат физически хранятся "рядом" друг с другом. Требуется меньше логического и физического ввода/вывода. Теперь понятно, когда следует использовать таблицы, организованные по индексу, и как это делать. Осталось разобраться, какие опции можно использовать при создании таких таблиц? Есть ли потенциальные проблемы при их использовании? Опции те же, что задаются для таблиц, организованных в виде кучи. Еще раз воспользуемся утилита Таблицы ми EXP/IMP, чтобы увидеть детали. Если начать с трех простейших разновидностей таблицы, организованной по индексу:

tkyte@TKYTE816> create table t1 2 (x int primary key, 3 у varchar2(25), 4 z date 5) 6 organization index;

Table created. tkyte@TKYTE816> create table t2 2 3 4 5 6 7 Table (x int primary key, у varchar2(25), z date ) organization index OVERFLOW;

created.

tkyte@TKYTE816> create table t3 2 (x int primary key, 3 у varchar2(25), 4 z date 5) 6 organization index 7 overflow INCLUDING y;

Table created.

Прежде чем обсуждать ключевые слова OVERFLOW и INCLUDING, давайте сначала рассмотрим полный текст SQL-оператора, необходимого для создания первой из представленных выше таблиц:

CREATE TABLE "TKYTE"."T1" ("X" NUMBER(*,0), "Y" VARCHAR2 (25), "Z" DATE, PRIMARY KEY ("X") ENABLE ) ORGANIZATION INDEX NOCOMPRESS PCTFREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE ( INITIAL 32768 NEXT 32768 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS Глава 6 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_PO0L DEFAULT ) TABLESPACE "TOOLS" PCTTHRESHOLD 50 ;

Добавились две новые опции — NOCOMPRESS и PCTTHRESHOLD. Мы их вскоре рассмотрим. Возможно, вы обратили внимание, что в тексте оператора CREATE TABLE чего-то не хватает;

конструкции PCTUSED нет, a PCTFREE — есть. Это потому, что индекс — сложная структура данных, организованная не случайным образом, как куча, а так, чтобы данные попали в определенное место. В отличие от кучи, где блоки доступны для вставки время от времени, блоки индекса всегда доступны для вставки новых записей. Если данные принадлежат определенному блоку в соответствии со значением ключа, они попадут в него независимо от степени его заполнения. Кроме того, параметр PCTFREE используется только при создании объекта и наполнении данными индексной структуры. В таблицах, организованных в виде кучи, он используется иначе. Параметр PCTFREE резервирует пространство во вновь созданном индексе, но не для последующих операций с ним (во многом, по той же причине, почему вообще не используется параметр PCTUSED). Все соображения относительно списков свободных блоков FREELIST, высказанные для таблиц, организованных в виде кучи, относятся и к таблицам, организованным по индексу. Теперь перейдем к новой опции NOCOMPRESS. Эта опция используется для индексов. Она требует, чтобы сервер Oracle хранил все значения в записи индекса (не сжимал ее). Если первичный ключ объекта создан по столбцам А, В и С, будут храниться все комбинации А, В и С. Противоположностью NOCOMPRESS является опция COMPRESS N, где N — целое число, задающее количество сжимаемых столбцов. В результате удаляются повторяющиеся значения;

они факторизуются на уровне блоков, так что повторяющиеся значения столбца А и, возможно, В, больше не хранятся. Рассмотрим пример таблицы:

tkyte@TKYTE816> create table iot 2 (owner, object_type, object_name, 3 primary key(owner,object_type,object_name) 4 ) 5 organization index 6 NOCOMPRESS 7 as 8 select owner, object_type, object_name from all_objects 9 / Table created.

Значение в столбце OWNER повторяется много сотен раз. Каждой схеме (OWNER) обычно принадлежит множество объектов. Даже пара значений OWNER, OBJECT_TYPE повторяется многократно;

в схеме имеются десятки таблиц, десятки пакетов и т.д. Не повторяются только все три столбца вместе. Можно попросить сервер Oracle убрать повторяющиеся значения. Вместо создания индексного блока со значениями:

Таблицы Sys,table,t1 Sys,table,t5... Sys,table,t100...

Sys,table.t2 Sys,table,t6... Sys,table,t Sys.table,t3 Sys,table,t7... Sys,table,t Sys,table,t4 Sys,table,t8 Sys,table,t можно использовать конструкцию COMPRESS 2 (факторизовать первых два столбца) и получить блок с такими данными: Sys.table t4... t300 t1 t5 t103 t301... t104 t302 t2.... t303 t Т.е. значения SYS и TABLE сохраняются лишь один раз, а затем — только значения третьего столбца. При этом в блок индекса может поместиться намного больше записей. При этом ни степень параллелизма, ни функциональные возможности никак не ограничиваются. Требуется чуть больше процессорного времени, поскольку сервер Oracle выполняет дополнительные действия, чтобы собрать значения ключей. Однако при этом существенно сокращается объем данных при вводе/выводе, а в буферном кэше помещается больше данных, поскольку их больше помещается в блоке. Это очень хороший компромисс. Мы продемонстрируем экономию с помощью простого тестового примера, в котором создадим представленную ранее таблицу (CREATE TABLE AS SELECT) с параметрами NOCOMPRESS, COMPRESS 1 и COMPRESS 2. Начнем с процедуры, показывающей использование пространства таблицей, организованной по индексу:

tkyte@TKYTE816> create or replace 2 procedure show_iot_space 3 (p_segname in varchar2) 4 as 5 l_segname varchar2(30);

6 l_total_blocks number;

7 l_total_bytes number;

8 l_unused_blocks number;

9 l_unused_bytes number;

10 l_LastUsedExtFileId number;

11 l_LastUsedExtBlockId number;

12 l_last_used_block number;

13 begin 14 select 'SYS_IOT_TOP_' || object_id 15 into l_segname 16 from user_objects 17 where object_name = upper(p_segname);

18 19 dbms_space.unused_space 20 (segment_owner => user, 21 segment_name => l_segname, 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 Глава 6 segment_type => 'INDEX', total_blocks => l_total_blocks, total_bytes => l_total_bytes, unused_blocks => l_unused_blocks, unused_bytes => l_unused_bytes, IAST_USED_EXTENT_FILE_ID => l_LastUsedExtFileId, LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID => l_LastOsedExtBlockId, IAST_USED_BLOCK => l _ l a s t _ u s e d _ b l o c k ) ;

dbms_output.put_line ("IOT used ' || to_char(l_total_blocks-l_unused_blocks));

end;

/ Procedure created.

Теперь создадим организованную по индексу таблицу, не используя сжатие:

tkyte@TKYTE816> create table lot 2 (owner, object_type, object_name, 3 primary key(owner,object_type,object_name) 4 ) 5 organization index 6 NOCOMPRESS 7 as 8 select owner, object_type, object_name from all_objects 9 order by owner, object_type, object_name 10 / Table created. tkyte@TKYTE816> set serveroutput on tkyte@TKYTE816> exec show_iot_space('iot') ;

IOT used 135 PL/SQL procedure successfully completed.

Если вы проверяете эти примеры по ходу чтения, то скорее всего получите другое значение, не 135. Оно будет зависеть от размера блока и количества объектов в словаре данных. Можно, однако, предположить, что в следующем примере это значение будет меньше:

tkyte@TKYTE816> create table iot 2 (owner, object_type, object_name, 3 primary key(owner,object_type,object_name) 4 ) 5 organization index 6 compress 1 7 as 8 select owner, object_type, object_name from all_objects 9 order by owner, object_type, object_name 10 / Таблицы Table created. tkyte@TKYTE816> exec show_iot_space('iot');

IOT used 119 PL/SQL procedure successfully completed.

Итак, эта организованная по индексу таблица примерно на 12 процентов меньше первой;

но ее можно еще сжать:

tkyte@TKYTE816> create table iot 2 (owner, object_type, object_name, 3 primary key(owner,object_type,object_name) 4) 5 organization index 6 compress 2 7 as 8 select owner, object_type, object_name from all_objects 9 order by owner, object_type, object_name 10 / Table created. tkyte@TKYTE816> exec show_iot_space('iot' ) ;

IOT used 91 PL/SQL procedure successfully completed.

Организованная по индексу таблица с параметром COMPRESS 2 примерно на треть меньше, чем исходная, несжатая. У вас может получиться другое значение, но результаты бывают просто фантастические. Этот пример дает интересную информацию о таблицах, организованных по индексу. Это — таблицы, но только по названию. Их сегмент — полноправный сегмент индекса. Чтобы продемонстрировать использование пространства, мне пришлось получить по имени таблицы, организованной по индексу, соответствующее имя базового индекса. В этих примерах я позволил системе автоматически сгенерировать имя индекса;

по умолчанию получается имя SYS_IOT_TOP_<идентификатор_объекта>, где идентификатор_объекта — внутренний идентификатор, присвоенный таблице. Если не хочется, чтобы эти автоматически сгенерированные имена засоряли словарь данных, можно задать имя явно:

tkyte@TKYTE816> create table iot 2 (owner, object_type, object_name, 3 constraint iot_pk primary key(owner,object_type,object_name) 4) 5 organization index 6 compress 2 7 as 8 select owner, object_type, object_name from all_objects 9/ Table created.

Глава Обычно считается правильным вот так, явно, именовать создаваемые объекты. Обычно такие имена намного информативнее, чем имена вида SYS_IOT_TOP_1234. Я пока отложу описание параметра PCTTHRESHOLD, поскольку он связан со следующими двумя параметрами таблиц, организованных по индексу, — OVERFLOW и INCLUDING. Если посмотреть на текст полных SQL-операторов для таблиц Т2 и ТЗ, можно увидеть следующее:

CREATE TABLE "TKYTE". "Т2" ("X" NUMBER(*,0), "Y" VARCHAR2(25), "Z" DATE, PRIMARY KEY ("X") ENABLE ) ORGANIZATION INDEX NOCOMPRESS PCTFREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE ( INITIAL 32768 NEXT 32768 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT ) TABLESPACE "TOOLS" PCTTHRESHOLD 50 OVERFLOW PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE ( INITIAL 32768 NEXT 32768 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT ) TABLESPACE "TOOLS" ;

CREATE TABLE "TKYTE"."T3" ("X" NUMBER(*,0), "Y" VARCHAR2 (25), "Z" DATE, PRIMARY KEY ("X") ENABLE ) ORGANIZATION INDEX NOCOMPRESS PCTFREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE (INITIAL 32768 NEXT 32768 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT ) TABLESPACE "TOOLS" PCTTHRESHOLD Таблицы INCLUDING "Y" OVERFLOW PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE ( INITIAL 32768 NEXT 32768 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT ) TABLESPACE "TOOLS" ;

Итак, осталось разобраться с параметрами PCTTHRESHOLD, OVERFLOW и INCLUDING. Они взаимосвязаны и позволяют обеспечить более эффективное хранение данных в листовых блоках индекса (именно в этих блоках и хранятся фактические данные индекса). Индекс обычно создается по подмножеству столбцов таблицы. Обычно в блоке индекса помещается во много раз больше строк, чем в блоке таблицы, организованной в виде кучи. Эффективность индекса зависит от возможности хранить в блоке много строк;

в противном случае серверу Oracle придется тратить много времени на поддержку структуры индекса, ведь каждый оператор INSERT или UPDATE при этом может приводить к делению индексного блока, чтобы он мог вместить новые данные. Конструкция OVERFLOW позволяет задать другой сегмент, дополнительный сегмент, в который помещаются данные строк организованной по индексу таблицы, когда они становятся слишком большими. Обратите внимание, что для сегмента OVERFLOW опять можно задавать параметр PCTUSED. Параметры PCTFREE и PCTUSED для сегмента OVERFLOW имеют такое же значение, что и для таблицы, организованной в виде кучи. Условия использования дополнительного сегмента можно задавать двумя способами. • С помощью конструкции PCTTHRESHOLD. Когда объем данных в строке превзойдет этот процент от размера блока, хвостовые столбцы такой строки будут храниться в дополнительном сегменте. Итак, если параметр PCTTHRESHOLD имеет значение 10 процентов, а размер блока — 8 Кбайт, любая строка размером более 800 байт будет частично храниться в другом месте, вне блока индекса.

• С помощью конструкции INCLUDING. Все столбцы строки, вплоть до столбца, порядковый номер которого указан в конструкции INCLUDING, хранятся в блоке индекса, а остальные столбцы — в дополнительном сегменте. Предположим, имеется таблица в базе данных с размером блока 2 Кбайт:

ops$tkyte@ORA8I.WORLD> create table iot 2 (x int, 3 у date, 4 z varchar2(2000), 5 constraint iot_pk primary key (x) 6) 7 organization index 8 pctthreshold 10 9 overflow 10 / Table created.

Графически ее можно представить так:

Глава 1.01-JAN-01.данные небольшого объема 2,01 -JAN-01 данные небольшого объема З,01-М№01,<указатель> 4.01-JAN-01.данные небольшого объема 5,01-JAN-01<указатель> 6.01-JAN-01.данные небольшого объема 1000 байтов данных 880 байтов данных Серые прямоугольники — это записи индекса, часть большей индексной структуры (в главе 7, посвященной индексам, вы увидите более детальную схему структуры индекса). Если коротко, структура индекса — дерево, а листовые блоки (в которых хранятся данные) фактически образуют двухсвязный список, упрощающий последовательный просмотр блоков. Белый прямоугольник представляет дополнительный сегмент, в нем будут храниться данные, превосходящие устанавливаемый параметром PCTTHRESHOLD предел. Сервер Oracle будет просматривать столбцы в обратном порядке, начиная с последнего столбца строки и заканчивая последним столбцом первичного ключа (но не включая его), чтобы определить, какие столбцы надо хранить в дополнительном сегменте. В нашем примере числовой столбец X и столбец типа даты Y всегда будут помещаться в блоке индекса. Последний столбец, Z, имеет переменную длину. Когда его длина составляет менее 190 байт (10 процентов от блока размером 2 Кбайт — это около 200 байт, но надо вычесть 7 байт для даты и от 3 до 5 — для числа), он будет храниться в блоке индекса. Когда же его длина превысит 190 байт, сервер Oracle будет хранить данные столбца Z в дополнительном сегменте, и добавит указатель на них в блок индекса. Еще можно использовать конструкцию INCLUDING. Она позволяет явно указать, какие столбцы должны храниться в блоке индекса, а какие — в дополнительном сегменте. Для следующей таблицы:

ops$tkyte@ORA8I.WORLD> create table lot 2 (x int, 3 у date, 4 z varchar2(2000), 5 constraint iot_pk primary key (x) 6) 7 organization index 8 including у 9 overflow 10 / Table created.

Таблицы можно ожидать такую структуру:

1,01-JAN-01, <указатель> 2,01-JAN-01, <указатель> 3,01-JAN-01,<указатель> 4,01 -JAN-01,<указатель> 5,01 -JAN-O1,<указатель> 6,01 -JAN-01,<указатель> n байтов данных n байтов данных n байтов данных n байтов данных n байтов данных n байтов данных В этом случае столбец Z, независимо от объема содержащихся в нем данных, будет храниться "вне строки", в сегменте остатка. Что же лучше использовать, PCTTHRESHOLD, INCLUDING или комбинацию обоих параметров? Это зависит от потребностей. Если имеется приложение, всегда или почти всегда использующее первые четыре столбца таблицы и лишь изредка обращающееся к последним пяти столбцам, имеет смысл применять конструкцию INCLUDING. В индекс включаются столбцы до четвертого включительно, а остальные пять будут храниться отдельно. Если в процессе работы они понадобятся, то будут выбраны аналогично перенесенным или фрагментированным строкам. Сервер Oracle прочитает начало строки, найдет указатель на остаток строки, а затем прочитает и его. Если же с определенностью нельзя сказать, что преимущественно обращаются именно к этим столбцам и лишь изредка — к остальным, имеет смысл подумать об использовании параметра PCTTHRESHOLD. Установить подходящее значение параметра PCTTHRESHOLD легко, если определить, сколько строк в среднем желательно хранить в блоке индекса. Предположим, необходимо хранить в индексном блоке 20 строк. Это означает, что каждая строка должна занимать 1/20 (5 процентов) блока. Параметр PCTTHRESHOLD должен иметь значение 5;

каждый фрагмент строки, хранящийся в листовом блоке индекса, должен занимать не более 5 процентов блока. И последнее, о чем следует поговорить, завершая рассмотрение таблиц, организованных по индексу, — индексация. Можно создавать индекс по индексу, если только первичный индекс представляет собой таблицу, организованную по индексу. Созданные таким образом индексы называются вторичными. Обычно индекс содержит физический адрес строки, на которую ссылается, в виде идентификатора строки. Вторичный индекс организованной по индексу таблицы не может использовать физические адреса;

для ссылки на строку необходим другой способ. Дело в том, что строка в таблице, организованной по индексу, может часто перемещаться, причем она не переносится как строка в обычной таблице. Строка в таблице, организованной по индексу, должна находиться в определенном месте индексной структуры, которое определяется ее первичным клю Глава чом;

она будет перемещаться лишь при изменении размера и структуры самого индекса. Чтобы справиться с этой проблемой, сервер Oracle поддерживает логические идентификаторы строк. Эти логические идентификаторы строк основаны на первичном ключе таблицы, организованной по индексу. Они также могут включать "подсказку" о текущем местонахождении строки (хотя через некоторое время эта подсказка становится неверной, поскольку данные в организованной по индексу таблице перемещаются). Индекс по таблице, организованной по индексу, менее эффективен, чем по обычной таблице. Доступ по индексу к обычной таблице обычно требует ввода/вывода для просмотра структуры индекса, а затем одного чтения данных таблицы. В случае таблицы, организованной по индексу, обычно выполняется два просмотра: по структуре вторичного индекса и по самой таблице. Поэтому индексы по таблицам, организованным по индексу, обеспечивают достаточно быстрый и эффективный доступ к данным в столбцах, не входящих в первичный ключ. Итак, при использовании таблиц, организованных по индексу, важнее всего выбрать правильное сочетание данных, хранящихся в блоках индекса, и данных, хранящихся в сегменте остатка. Проверьте различные варианты с разными условиями попадания столбцов в сегмент остатка. Определите, как они влияют на выполнение операторов INSERT, UPDATE, DELETE и SELECT. Если таблица заполняется данными один раз и часто читается, поместите в блок индекса как можно больше данных. Если таблица часто изменяется, решите, что для вас лучше: поместить все данные в блок индекса (что хорошо для чтения) или часто реорганизовывать данные индекса (что плохо для изменений). То, что было сказано относительно списков FREELIST для обычных таблиц, относится и к таблицам, организованным по индексу. Параметры PCTFREE и PCTUSED для таблиц, организованных по индексу, имеют два назначения. Для таблицы, организованной по индексу, параметр PCTFREE не имеет такого значения, как для обычной таблицы, а параметр PCTUSED для нее вообще не используется. При создании сегмента OVERFLOW, однако, параметры PCTFREE и PCTUSED интерпретируются точно так же, как и для таблицы, организованной в виде кучи;

их надо устанавливать для дополнительного сегмента, исходя из тех же соображений, что и для обычной таблицы.

Таблицы в индексном кластере Я часто сталкиваюсь с тем, что кластеры в СУБД Oracle понимают неправильно. Многие путают их с "кластерным индексом" СУБД SQL Server или Sybase. Кластеры не имеют с ним ничего общего. Кластер — это способ хранения группы таблиц, имеющих один или несколько общих столбцов, в одних и тех же блоках базы данных, так что взаимосвязанные данные хранятся в одном блоке. Кластерный индекс в СУБД SQL Server позволяет хранить отсортированные по ключу индекса строки;

он аналогичен описанной выше организации таблицы по индексу в Oracle. При использовании кластера блок данных может содержать данные из нескольких таблиц. По сути данные хранятся "предварительно соединенными". В кластер можно помещать и одну таблицу. При этом хранятся сгруппированные по значению некоторого столбца данные. Например, информация обо всех сотрудниках отдела 10 будет храниться в одном блоке (или в минимально возможном количестве блоков, если все записи в один блок не помещаются). Речь не идет о хранении отсортированных данных — для этого применяется таблица, организованная по Таблицы индексу. Это хранение кластеризованных по некоторому ключу данных, но в виде кучи. Поэтому строки для сотрудников отдела 100 могут находиться рядом со строками для отдела 1 и очень далеко (физически на диске) от строк для отделов 101 и 99. Графически можно представить кластер так, как показано ниже. Слева мы используем обычные таблицы. Таблица ЕМР хранится в своем сегменте, а таблица DEPT — в своем. Они могут оказаться в разных файлах, в разных табличных пространствах и уж точно — в отдельных экстентах. Справа показано, что произойдет при кластеризации этих двух таблиц. Квадраты представляют блоки базы данных. Значение 10 теперь факторизовано и хранится один раз. Все данные из всех таблиц кластера для отдела 10 хранятся в том же блоке. Если все данные для отдела 10 не помещаются в один блок, к исходному блоку будут присоединены дополнительные блоки для размещения остатка, во многом аналогично дополнительным блокам таблиц, организованных по индексу:

dept(deptno,dname) 10 20 30 40 ACCOUNTING RESEARCH SALES OPERATIONS Emp_Dept кластер Emp(ename.deptno) KING CLARK MILLER SMITH JONES SCOTT ADAMS 10 10 10 20 20 20 10 KING CLARK ACCOUNTING 20 SMITH JONES SCOTT ADAMS FORD RESEARCH Давайте разберемся, как создать кластеризованный объект. Создать кластер таблиц просто. Параметры хранения (PCTFREE, PCTUSED, INITIAL и т.д.) задаются для кластера, а не для таблиц. В этом есть смысл, поскольку в кластере будет много таблиц, и их строки будут в одном блоке. Разные значения параметра PCTFREE не имеют смысла. Поэтому оператор CREATE CLUSTER аналогичен оператору CREATE TABLE с небольшим количеством столбцов (указываются только столбцы ключа кластера):

tkyte@TKYTE816> create cluster emp_dept_cluster 2 (deptno number(2)) 3 size 1024 4/ Cluster created.

Здесь мы создали индексный кластер (есть еще хеш-кластеры;

мы рассмотрим их далее). Кластеризующим столбцом для этого кластера будет столбец DEPTNO. Столбцы в таблицах не обязательно должны называться DEPTNO, но они должны быть типа NUMBER(2), чтобы соответствовать определению. В определении кластера я указал опцию SIZE 1024. Она сообщает серверу Oracle, что с каждым значением кластерного клю Глава ча предположительно будет связано 1024 байт данных. Сервер Oracle будет использовать это для вычисления максимального количества кластерных ключей, которые могут поместиться в блок. При использовании блоков размером 8 Кбайт сервер Oracle будет помешать в блок до семи ключей кластера (но, может, и меньше, если данных окажется больше, чем ожидалось). Другими словами, данные для отделов 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 скорее всего попадут в один блок, а при вставке данных для отдела 80 будет использован новый блок. Это не означает, что хранятся отсортированные данные — просто, если данные об отделах будут вставляться в таком порядке, они, естественно, будут храниться вместе. Если вставлять данные по отделам в следующем порядке: 10, 80, 20, 30, 40, 50, 60, а затем — 70, то последний отдел, 70, окажется в новом блоке. Как будет показано ниже, на количество хранящихся в блоке ключей влияет как размер данных, так и порядок их вставки. Параметр SIZE, таким образом, контролирует максимальное количество ключей кластера в блоке. Он оказывает максимальное влияние на использование пространства в кластере. При установке слишком большого значения в блоке окажется очень мало ключей, и будет использоваться больше пространства, чем необходимо. Если значение слишком маленькое, данные будут слишком сильно фрагментированы, что противоречит цели создания кластера — хранить все данные вместе, в одном блоке. Это — один из важней^ ших параметров для кластера. Теперь перейдем к созданию индекса кластера. Индекс кластера должен быть создан до того, как в него начнут поступать данные. Можно создавать таблицы в кластере прямо сейчас, но я собираюсь одновременно создавать таблицы и наполнять их данными, а индекс кластера должен быть создан до вставки в него каких-либо данных. Задача индекса кластера — брать значение ключа кластера и возвращать адрес блока, содержащего это значение. Фактически это первичный ключ, в котором каждое значение ключа кластера указывает на один блок в самом кластере. Так что при запросе данных для отдела 10 сервер Oracle прочитает ключ кластера, определит адрес блока для этого ключа, а затем будет читать данные. Индекс по ключу кластера создается следующим образом:

tkyte@TKYTE816> create index emp_dept_cluster_idx 2 on cluster emp_dept_cluster 3/ Index created.

При этом можно задавать все обычные параметры хранения индекса и помещать его в другое табличное пространство. Это самый обычный индекс, который просто индексирует ключи кластера и может также иметь отдельную запись для пустого значения (почему это существенно, см. в главе 7, посвященной индексам). Теперь все готово для создания таблиц в кластере:

tkyte@TKYTE816> create table dept 2 (deptno number(2) primary key, 3 dname varchar2 (14), 4 loc varchar2(13) 5) 6 cluster einp_dept_cluster (deptno) 7/ ' Таблицы Table created. tkyte@TKYTE816> create table emp 2 (empno number primary key, 3 ename varchar2(10), 4 job varchar2(9), 5 mgr number, 6 hiredate date, 7 sal number, 8 comm number, 9 deptno number(2) references dept(deptno) 10 ) 11 cluster emp_dept_cluster(deptno) 12 / Table created.

Здесь единственное отличие от "обычной" таблицы связано с использованием конструкции CLUSTER, которая сообщает серверу Oracle, какой столбец таблицы будет соответствовать ключу кластера. Теперь можно загружать в таблицу начальный набор данных:

tkyte@TKYTE816> begin 2 for x in 3 loop 4 5 6 7 8 9 10 end loop;

11 end;

12 / (select * from scott.dept) insert into dept values (x.deptno, x.dname, x.loc);

insert into emp select * from scott.emp where deptno = x.deptno;

P / Q procedure successfully completed. LS L Возможно, вы задаете себе вопрос: "Почему бы просто не вставить все данные таблицы DEPT, а потом все данные таблицы ЕМР;

или почему мы загружаем данные вот так, по отделам?". Причина в структуре кластера. Я имитировал начальную загрузку большого объема данных в кластер. Если бы я сначала загрузил все строки из таблицы DEPT, мы бы точно получили по 7 ключей в блоке (в соответствии с заданным параметром SIZE 1024), поскольку строки таблицы DEPT — очень маленькие, всего несколько байтов. Когда же дело дойдет до загрузки строк таблицы ЕМР, может оказаться, что в некоторых отделах данных намного больше, чем 1024 байт. В результате потребуется создание больших цепочек блоков для соответствующих ключей кластера. Загружая все данные для одного ключа кластера сразу, мы максимально упаковываем блоки и начинаем новый блок, когда в текущем уже нет места. Сервер Oracle разместит не до семи ключей кластера в одном блоке, а столько, сколько вместится. Простой пример покажет различие между двумя подходами к загрузке данных.

Глава Добавим в таблицу ЕМР большой столбец типа CHAR(1000). Он сделает строки таблицы ЕМР намного больше. Будем загружать таблицы кластера двумя способами. Сначала загрузим всю таблицу DEPT, а затем — всю таблицу ЕМР. После этого будем загружать данные по отделам: строку — из таблицы DEPT, а затем — все строки из таблицы ЕМР с соответствующим номером отдела;

потом — следующую строку из таблицы DEPT. Посмотрим, в каком блоке окажутся строки в каждом из случаев, чтобы понять, какой из способов больше соответствует цели совместного размещения данных с общим значением в столбце DEPTNO. В этом примере таблица ЕМР имеет следующий вид:

create table emp (empno number primary key, ename varchar2(10), job varchar2(9), mgr number, hiredate date, sal number, conm number, deptno number(2) references dept(deptno), data char (1000) default '*' ) cluster emp_dept_cluster(deptno) / При загрузке данных последовательно в таблицы DEPT и ЕМР окажется, что многие строки таблицы Е М Р больше не попадают в тот же блок, что и строка DEPT (DBMS_ROWID — это стандартный пакет, позволяющий анализировать значение идентификатора строки):

tkyte@TKYTE816> insert into dept 2 select * from scott.dept 3 / 4 rows created. tkyte@TKYTE816> insert into emp 2 select emp.*, '*' from scott.emp 3 / 14 rows created. tkyte@TKYTE816> select dbms_rowid.rowid_block_number(dept.rowid) dept_rid, 2 dbms_rowid.rowid_block_number(emp.rowid) emp_rid, 3 dept.deptno 4 from emp, dept 5 where emp.deptno = dept.deptno 6 / DEPT_RID 10 10 10 10 10 EMP_RID 12 11 11 10 10 DEPTNO 10 10 10 20 Таблицы 10 10 10 10 10 10 10 10 10 14 rows selected. 12 11 11 10 10 10 10 11 11 20 20 20 30 30 30 30 30 Более половины строк таблицы ЕМР не попали в блок с соответствующей строкой таблицы DEPT. При загрузке данных не по ключам таблиц, а по ключу кластера получаем:

tkyte@TKYTE816> begin 2 for x in (select * from scott.dept) 3 loop 4 insert into dept 5 values (x.deptno, x.dname, x.loc);

6 insert into emp 7 select emp.*, 'x' 8 from scott.emp 9 where deptno = x.deptno;

10 end loop;

11 end;

12 / PL/SQL procedure successfully completed. tkyte@TKYTE816> select dbms_rowid.rowid_block_number(dept.rowid) 2 dbms_rowid.rowid_block_number (emp.rowid) emp_rid, 3 dept.deptno 4 from emp, dept 5 where emp.deptno = dept.deptno 6 / DEPT_RID 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 EMP_RID 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 DEPTNO 30 30 30 30 30 30 10 10 10 20 20 20 dept_rid, Глава 14 rows selected.

Большинство строк таблицы ЕМР теперь в том же блоке, что и соответствующая строка таблицы DEPT. Этот пример — несколько надуманный, поскольку я умышленно занизил параметр SIZE для кластера, чтобы продемонстрировать проблему более наглядно, но рекомендуемый метод подходит для начальной загрузки кластера. Он гарантирует, что если для некоторых ключей кластера предполагаемое значение SIZE будет превышено, большинство данных все равно будет кластеризовано в одном блоке. Если загружать таблицы поочередно, так не получится. Это применимо только для начальной загрузки кластера. После этого кластер используется так, как необходимо транзакциям, — адаптировать приложение специально для работы с кластером не требуется. Вот вам небольшая головоломка, чтобы удивить друзей. Многие ошибочно полагают, что идентификатор строки уникально идентифицирует ее в базе данных, т.е. что по идентификатору строки можно определить, из какой она таблицы. Не самом деле идентификаторы строк таблиц в кластере дублируются. Например, после выполнения предыдущих действий получается:

tkyte@TKYTE816> select rowid from emp 2 intersect 3 select rowid from dept;

ROWID AAAGBOAAFAAAAJyAAA AAAGBOAAFAAAAJyAAB AAAGBOAAFAAAAJyAAC AAAGBOAAFAAAAJyAAD Идентификаторы строк в таблице DEPT выделялись и строкам в таблице ЕМР. Дело в том, что для уникальной идентификации строки надо знать таблицу и идентификатор строки. Псевдостолбец rowid уникален только в пределах таблицы. Я также обнаружил, что многие считают кластер объектом загадочным и реально не используемым. Все используют обычные таблицы. Фактически же кластеры используются при любом обращении к СУБД Oracle. Значительная часть словаря данных хранится в различных кластерах. Например:

sys@TKYTE816> select cluster_name, tablename from user_tables 2 where cluster_name is not null 3 order by 1 4 / CLUSTER NAME C_COBJ# С FILE# BLOCK# TABLE КАМЕ CCOL$ CDEF$ SEG$ Таблицы UET$ MLOG$ SLOG$ ATTRCOL$ COL$ COLTYPE$ CLUS ICOLDEP$ LIBRARY$ LOB$ VIEWTRCOL$ TYPE_MISC$ TAB$ REFCON$ NTAB$ IND$ ICOL$ HISTGRM$ RGCHILD$ RGROUPS ATTRIBUTE$ COLLECTION$ METHOD$ RESULT$ TYPE$ PARAMETER$ FET$ TS$ TSQ$ USER$ C_MLOG# C_OBJ# C_OBJ#_INTCOL# C_RG# C_TOID_VERSION# C_TS# C_OSER# 33 rows selected.

Как видите, большинство связанных с объектами данных хранится в одном кластере (в кластере C_OBJ#), 14 таблиц используют одни и те же блоки. В нем хранится в основном информация о столбцах, поэтому вся информация о наборе столбцов таблицы или индекса хранится физически в том же блоке. В этом есть смысл;

когда сервер Oracle анализирует запрос, ему необходим доступ к данным обо всех столбцах соответствующей таблицы. Если эти данные разбросаны, для их сбора потребуется больше времени. Здесь же они обычно находятся в одном блоке и сразу доступны. Когда же использовать кластеры? Пожалуй, проще сформулировать, когда их не надо использовать. • Кластеры могут отрицательно сказаться на производительности операторов ЯМД. Если предполагается активное изменение таблиц в кластере, необходимо учитывать, что индексный кластер будет снижать производительность. Для управления данными в кластере необходимо выполнить больше действий. • Полный просмотр таблиц в кластере выполняется медленнее. Приходится просмотреть больше данных, поскольку вместо данных только одной таблицы просмат Глава риваются данные нескольких таблиц. Поэтому полный просмотр выполняется дольше. • Если предполагается частое усечение (TRUNCATE) и загрузка данных в таблицу. Таблицы в кластере нельзя усечь. Это очевидно, поскольку в блоках кластера хранятся данные нескольких таблиц, строки в таблице, входящей в кластер, придется просто удалять. Итак, если данные в основном считываются (это не означает "никогда не изменяются" — данные таблиц в кластере можно изменять), причем — по индексам (либо по индексу кластера, либо по другим индексам) и полученная информация часто соединяется с другими таблицами кластера, кластер имеет смысл использовать. Ищите таблицы, логически взаимосвязанные и используемые совместно, по примеру разработчиков словаря данных Oracle, кластеризовавших вместе всю информацию о столбцах. Итак, размещение таблиц в кластере позволяет заранее соединить их данные. Кластеры используются для хранения взаимосвязанных данных из многих таблиц в одном блоке базы данных. Кластеры позволяют ускорить операции, с помощью которых интенсивно считываются данные и соединяются таблицы или происходит обращение к взаимосвязанным данным (например, для получения информации обо всех сотрудниках отдела 10). Они сокращают количество блоков, которые должен кэшировать сервер Oracle;

вместо хранения 10 блоков для 10 сотрудников одного отдела, будет храниться один блок, т.е. увеличится эффективность буферного кэша. С другой стороны, если неправильно задать параметр SIZE, кластеры могут неэффективно использовать пространство и замедлять работу операторов ЯМД.

Таблицы в хеш-кластере Таблицы в хеш-кластере по сути очень похожи на представленные выше таблицы в индексном кластере, за одним исключением: вместо индекса по ключу кластера используется хеш-функция. Данные в таблице и есть индекс — отдельного индекса нет. Сервер Oracle берет значение ключа для строки, хеширует его с помощью внутренней или указанной администратором функции и использует результат для определения местонахождения данных на диске. Однако при использовании для поиска данных алгоритма хеширования невозможно просматривать диапазон значений ключей в хеш-кластере, не добавив для соответствующей таблицы обычный индекс. В рассмотренном ранее индексном кластере при выполнении запроса:

select * from emp where deptno between 10 and сервер сможет использовать для поиска строк индекс по ключу кластера. В хеш-кластере этот запрос будет выполняться путем полного просмотра таблицы, если нет индекса по столбцу DEPTNO. По хеш-ключу без индекса, поддерживающего просмотр диапазонов, можно выполнять только поиск по равенству. В идеальном случае, когда алгоритм хеширования дает минимум совпадений, хешкластер позволял бы получить запрашиваемые данные с помощью одной операции ввода/вывода. В действительности же хеш-значения иногда совпадают, кроме того, возможна фрагментация строк, так что для извлечения некоторых данных потребуется больше одной операции ввода/вывода.

Таблицы Как и хеш-таблицы в языках программирования, хеш-таблицы в базе данных имеют фиксированный размер. При создании таблицы необходимо раз и навсегда определить, сколько хеш-ключей будет иметь таблица. Это не ограничивает количество строк, которые можно в нее поместить. Ниже графически представлен хеш-кластер, в котором создана таблица ЕМР. Когда клиент посылает запрос, использующий в условии ключ хеш-кластера, сервер Oracle применяет хеш-функцию, чтобы определить, в каком блоке искать данные. Если хеш-значения многократно повторяются или параметр SIZE в операторе CREATE CLUSTER имел слишком маленькое значение, серверу Oracle приходится выделять блоки остатка, связанные в цепочку с исходным блоком. Select * from emp where empno = 4321 Hash(4321) = блок 534 блоки базы данных 1.. дополнительные блоки При создании хеш-кластера используется тот же оператор CREATE CLUSTER, что и при использовании индексного кластера, но с другими опциями. Достаточно просто добавить опцию HASHKEYS, задающую размер хеш-таблицы. Сервер Oracle округляет значение HASHKEYS до ближайшего простого числа (поэтому количество хеш-ключей всегда выражено простым числом). Затем сервер Oracle умножает значение параметра SIZE на измененное значение HASHKEYS. После этого на диске выделяется под кластер соответствующее количество байтов. Это существенно отличается от индексного кластера, где пространство выделяется динамически, по мере надобности. Хеш-кластер же заранее выделяет пространство, достаточное для размещения (HASHKEYS/ trunc(blocksize/SIZE)> байтов данных. Так что, например, если значение SIZE установлено равным 1500 байт и используются блоки размером 4 Кбайт, сервер Oracle будет планировать хранение в блоке двух ключей. Если предполагается наличие 1000 хешключей, сервер Oracle выделит под кластер 500 блоков. Интересно отметить, что, в отличие от обычной хеш-таблицы в языках программирования, совпадение хеш-значений вполне допустимо, а во многих случаях даже желательно. Вернувшись к примеру с таблицами DEPT/EMP, можно создать хеш-кластер по столбцу DEPTNO. Очевидно, что многие строки будут иметь одинаковое хеш-значение;

это и предполагается, поскольку они имеют одинаковое значение DEPTNO. Кластер в общем-то и создается для совместного размещения сходных данных. Вот почему сервер Oracle требует указать значение параметров HASHKEYS (какое количество от Глава делов предполагается) и SIZE (какой объем данных будет ассоциироваться с каждым номером отдела). Он создает хеш-таблицу для хранения указанного количества отделов размером SIZE байтов каждый. Избегать надо непреднамеренных совпадений хеш-значений. Очевидно, что, если установить размер хеш-таблицы 1000 (фактически таблица будет иметь размер 1009, поскольку размер хеш-таблицы всегда выражается простым числом и сервер Oracle автоматически округляет переданное значение) и поместить в таблицу информацию о 1010 отделах, хотя бы одно совпадение точно будет (два разных номера отдела будут хешированы в одно и то же значение). Непреднамеренных совпадений хеш-значений следует избегать, поскольку они увеличивают расход ресурсов и вероятность фрагментации строк. Чтобы разобраться, как используется пространство для хеш-кластера, напишем небольшую служебную хранимую процедуру SHOW_SPACE, которая будет использоваться в этой и в следующей главе, посвященной индексам. Эта процедура использует подпрограммы пакета DBMS_SPACE, частично уже продемонстрированные ранее, для выдачи информации о занимаемом объектами базы данных пространстве:

tkyte@TKYTE816> create or replace 2 procedure show_space 3 (p_segname in varchar2, 4 p_owner in varchar2 default user, 5 p_type in varchar2 default 'TABLE', 6 p_partition in varchar2 default NULL) 7 as 8 l_free_blks number;

9 10 l_total blocks number;

11 l_total_bytes number;

12 l_unused_bloclcs number;

13 l_unused_bytes number;

14 l_LastUsedExtFileId number;

15 l_LastOsedExtBlockId number;

16 l_last_used_block number;

17 procedure p(p_label in varchar2, p_num in number) 18 is 19 begin 20 dbms_output.put_line(rpad (p_label,40,'.') || 21 p_num);

22 end;

23 begin 24 dbms_space.free_blocks 25 (segment_owner => p_owner, 26 segment_name => p_segname, 27 segment_type => p_type, 28 partition_name => p_partition, 29 freelist_group_id => 0, 30 free_blks -> l_free_blks);

31 32 dbms_space.unused_space 33 (segment_ovmer => p_owner, Таблицы 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 segment_name => p_segname, segment_type => p_type, partition_name => p_partition, total_blocks => l_total_blocks, total_bytes => l_total_bytes, unused_blocks => l_unused_blocks, unused_bytes => l_unused_bytes, last_used_extent_file_id => l_LastUsedExtFileId, last_used_extent_block_id => l_LastUsedExtBlockId, last_used_block => l_last_used_block);

p('Free Blocks', l_free_blks);

p('Total Blocks', l_total_blocke);

p('Total Bytes', l_total_bytes);

p('Unused Blocks', l_unused_blocks);

p('Unused Bytes', l_unused_bytes);

p('Last Used Ext Fileld', l_LastUsedExtFilerd) ;

p('Last Used Ext Blockld', l_LastUsedExtBlockId) ;

p('Last Used Block', l_last_used_block);

end;

/ Procedure created.

Теперь, выполнив оператор CREATE CLUSTER, можно увидеть, сколько места выделено под кластер:

tkyte@TKYTE816> create cluster hash_cluster 2 (hash_key number) 3 hashkeys 1000 4 size 8192 5 / Cluster created. tkyte@TKYTE816> exec show_space('HASH_CLUSTER', user, Free Blocks 0 Total Blocks 1016 Total Bytes 8323072 Unused Blocks 6 Unused Bytes 49152 Last Used Ext Fileld 5 Last Used Ext Blockld 889 Last Used Block 2 PL/SQL procedure successfully completed. 'CLUSTER') Итак, всего кластеру выделено 1016 блоков. Шесть из этих блоков не используются (свободны). Один блок используется под служебную информацию объекта для управления экстентами. Поэтому до отметки максимального уровня в этом объекте имеется 1009 блоков, и все они используются кластером. 1009 — наименьшее простое число, большее Глава 1000, а поскольку у меня размер блока — 8 Кбайт, то сервер Oracle должен был выделить (8192 * 1009) байт. Мы получили несколько больший результат;

это связано с округлением количества выделяемых экстентов и/или использованием локально управляемого табличного пространства с экстентами одинакового размера. Мы столкнулись с одной из проблем при использовании хеш-кластеров, которую необходимо учитывать. Обычно при создании пустой таблицы количество блоков до отметки максимального уровня равно 0. При ее полном просмотре сразу достигается отметка максимального уровня, и просмотр завершается. При использовании хеш-кластера таблицы — изначально большие и создаваться будут дольше, поскольку сервер Oracle должен проинициализировать каждый блок, что обычно происходит лишь при добавлении данных в таблицу. Таблицы могут иметь данные в первом и в последнем блоке, а остальные будут пустыми. Полный просмотр практически пустого хеш-кластера потребует столько же времени, как и полного. Это не всегда плохо: хеш-кластер создается для очень быстрого доступа к данным по ключу, а не для частого полного просмотра. Теперь можно помещать таблицы в хеш-кластер точно так же, как это делается для индексных кластеров. Например:

tkyte@TKYTE816> create table hashed_table 2 (x number, data1 varchar2(4000), data2 varchar2(4000)) 3 cluster hash_cluster(x);

Table created.

Чтобы продемонстрировать отличие хеш-кластера, я создал небольшой тестовый пример: создал хеш-кластер, загрузил в него немного данных, скопировал эти данные в "обычную" таблицу с обычным индексом, а затем выполнил 100000 случайных чтений из каждой таблицы (в равной степени случайные чтения). С помощью параметра SQL_TRACE и утилиты TKPROF (подробнее об этих средствах см. в главе 10, посвященной стратегиям и средствам настройки) я определил производительность работы с каждой из них. Вот что я делал и как анализировал результаты:

tkyte@TKYTE816> create cluster hash_cluster 2 (hash_key number) 3 hashkeys 50000 4 size 45 5 / Cluster created. tkyte@TKYTE816> create table emp 2 cluster hash_cluster(empno) 3 as 4 select rownum empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comra, deptno 5 from scott.emp 6 where 1=0 7 / Table created.

Определив, что средний размер строки в таблице будет 45 байт (для этого я проанализировал таблицу SCOTT.EMP), я создал хеш-кластер с параметром SIZE, равным Таблицы байт. Затем я создал в кластере пустую таблицу, по структуре аналогичную таблице SCOTT.EMP. Единственное изменение — выбор ROWNUM вместо EMPNO, так что в созданной мной таблице этот столбец имеет тип NUMBER, а не NUMBER(4). В таблице заведомо должно быть более 9999 строк, поскольку я собираюсь вставить туда около 50000. Затем я заполнил данными таблицу и создал ее "обычный" аналог:

tkyte@TKYTE816> declare 2 1 cnt number;

3 l_empno number default 1;

4 begin 5 select count(*) into l_cnt from scott.emp;

6 7 for x in (select * from scott.emp) 8 loop 9 for i in 1.. trunc(50000/l_cnt)+l 10 loop 11 insert into emp values 12 (l_empno, x.ename, x.job, x.mgr, x.hiredate, x.sal, 13 x.comm, x.deptno) ;

14 l_empno := l_empno+l;

15 end loop;

16 end loop;

17 commit;

18 end;

19 / PL/SQL procedure successfully completed. tkyte@TKYTE816> create table emp_reg 2 as 3 select * from emp;

Table created. tkyte@TKYTE816> alter table emp_reg add constraint emp_pk primary key(empno);

Table altered.

Теперь осталось только получить "случайные" данные для выборки строк из каждой таблицы:

tkyte@TKYTE816> create table random (x int) ;

Table created. tkyte@TKYTE816> begin 2 for i in 1.. 100000 3 loop 4 insert into random values 5 (mod (abs(dbms_random.random),50000)+l);

6 end loop;

7 Глава 6 end;

/ PL/SQL procedure successfully completed.

Теперь все готово для тестирования:

tkyte@TKYTE816> alter session set sql_trace=true;

Session altered. tkyte@TKYTE816> select count(ename) 2 from emp, random 3 where emp.empno = random.x;

COUNT (ENAME) tkyte@TKYTE816> select count(ename) 2 from emp_reg, random 3 where emp_reg.empno = random.x;

COUNT (ENAME) Я знал, что оптимизатор должен выбрать метод FULL SCAN random в обоих случаях, поскольку другого метода доступа к этой таблице не существует. Я полагал, что будет выполняться соединение вложенными циклами с таблицами ЕМР и EMP_REG (что и происходило). В результате было выполнено 100000 случайных чтений из двух этих таблиц. В отчете TKPROF я обнаружил следующее:

select count(ename) from emp, random where emp.empno = random.x call count cpu elapsed disk query current rows Misses in library cache during parse: 1 Optimizer goal: CHOOSE Parsing user id: 66 Rows 1 100000 100001 100000 Row Source Operation SORT AGGREGATE NESTED LOOPS TABLE ACCESS FULL RANDOM TABLE ACCESS HASH EHF Таблицы select count(ename) from emp_reg, random where emp_reg.empno = random.x call Paraa Execute Fetch total count 1 1 2 4 cpu 0.01 0.00 1.80 1.81 elapsed 0.01 0.00 6.26 6.27 disk 0 0 410 410 query 1 0 300153 300154 current 3 0 4 7 rows 0 1 Misses in library cache during parse: 1 Optimizer goal: CHOOSE Parsing user id: 66 Rows 1 100000 100001 100000 200000 Row Source Operation SORT AGGREGATE NESTED LOOPS TABLE ACCESS FULL RANDOM TABLE ACCESS BY INDEX ROWID EMP_REG INDEX UNIQUE SCAN (object id 24743) Хочу обратить ваше внимание на следующее. • Хеш-кластер требует существенно меньше операций ввода/вывода (столбец query)Этого мы и ждали. При выполнении запроса брались случайные числа, к ним применялась хеш-функция и читался соответствующий блок. Для получения данных из хеш-кластера необходима минимум одна операция ввода/вывода. В обычной таблице с индексом придется просмотреть индекс, а затем выполнить доступ к таблице по идентификатору строки. Для получения данных из таблицы по индексу необходимо минимум две операции ввода/вывода. • Запрос к хеш-кластеру требует заметно больше процессорного времени. Это тоже можно было предсказать. Вычисление хеш-значения требует ресурсов процессора. Поиск по индексу требует выполнения нескольких операций ввода/вывода. • Общее время выполнения запроса к хеш-кластеру — меньше. Так будет не всегда. В моей системе (для этого теста использовался ноутбук с одним пользователем;

медленно работающие диски, но все процессорное время принадлежит мне), ресурсов процессора хватало, но медленно работал диск. Поскольку я имел исключительный доступ к ресурсам процессора, время выполнения для запроса к хеш-кластеру оказалось близким к процессорному времени выполнения. Однако, поскольку диски моего ноутбука работают не слишком быстро, пришлось долго ждать выполнения операций ввода/вывода. Последнее замечание наиболее существенно. При работе с компьютерами необходимо учитывать ресурсы и их использование. Если низка производительность процесса ввода/вывода и выполняются запросы, интенсивно выбирающие данные по ключу, как в приведенном примере, хеш-кластер может повысить производительность. Если же не Глава хватает ресурсов процессора, хеш-кластер только снизит производительность, поскольку требует дополнительных вычислений. Это одна из основных причин, почему простые правила не работают в реальных ситуациях: что сработало один раз, может не произойти в похожей ситуации, но при других условиях. Особым случаем хеш-кластера является однотабличный хеш-кластер. Это — оптимизированная версия уже рассмотренного хеш-кластера общего вида. В таком кластере в каждый момент времени может находиться только одна таблица (необходимо удалить существующую таблицу в однотабличном хеш-кластере, прежде чем можно будет создать новую). Кроме того, при наличии однозначного соответствия между хеш-значениями и строкам данных, доступ к данным несколько ускоряется. Эти хеш-кластеры создавались для случаев, когда необходим быстрый доступ к таблице по первичному ключу, а не совместное размещение нескольких таблиц. Если необходим быстрый доступ к записи сотрудника по полю EMPNO, имеет смысл подумать об использовании однотабличного хеш-кластера. Я выполнил тест, аналогичный описанному выше, на однотабличном хеш-кластере, и получил еще более высокую производительность, чем при использовании обычного хеш-кластера. Однако в этом примере я пошел дальше, т.е. учел тот факт, что сервер Oracle позволяет задать собственную, специализированную хеш-функцию (вместо стандартной функции сервера). В хеш-функциях можно использовать только столбцы таблицы и встроенные функции Oracle (нельзя использовать свои хранимые функции, написанные, например, на языке PL/SQL). Учитывая, что столбец EMPNO в предыдущем примере — число от 1 до 50000, я создал свою "хеш-функцию" в виде столбца EMPNO. При этом гарантировано не будет совпадения хеш-значений. Итак, создаем однотабличный хеш-кластер с собственной хеш-функцией:

tkyte@TKYTE816> create cluster single_table_hash_cluster 2 (hash_key INT) 3 hashkeys 50000 4 size 45 5 single table 6 hash is HASH_KEY 7/ Cluster created.

Для того чтобы сделать хеш-кластер однотабличным, мы добавили ключевые слова SINGLE TABLE. Функция HASH IS в данном случае — просто ключ кластера, HASH_KEY. Это SQL-функция;

при желании можно было бы использовать выражение trunc(mod(hash_key/324+278555)/abs(hash_key+l)) (я не утверждаю, что это хорошая хеш-функция, просто демонстрирую, что при необходимости можно задавать сложное выражение). Теперь создадим таблицу в кластере:

tkyte@TKYTE816> create table single_table_einp 2 (empno INT, 3 ename varchar2(10), 4 job varchar2(9), 5 mgr number, 6 hiredate date, Таблицы 7 8 9 10 11 12 sal number, comm number, deptno number(2) ) cluster single_table_hash_cluster(empno) / Table created.

и загрузим в нее данные из таблицы ЕМР, оставшиеся в этой таблице после выполнения предыдущего примера:

tkyte@TKYTE816> insert into single_table_emp 2 select * from emp;

50008 rows created.

После выполнения того же запроса, что и для прежних двух таблиц, в отчете утилиты TKPROF можно обнаружить следующее:

select count(ename) from single_table_emp, random where single_table_emp.empno = random.x call count cpu elapsed disk Parse Execute Fetch total 1 1 2 4 0.00 0.00 3.29 3.29 0.00 0.00 3.44 3.44 0 0 127 query 0 0 135406 current 0 0 4 rows 0 0 1 Misses in library cache during parse: 0 Optimizer goal: CHOOSE Parsing user id: 264 Rows 1 100000 100001 100000 Row Source Operation SORT AGGREGATE NESTED LOOPS TABLE ACCESS FULL RANDOM TABLE ACCESS HASH SINGLE_TABLE_EMP Запрос обработал на четверть меньше блоков, чем в обычном хеш-кластере. Это произошло благодаря удачному сочетанию использования собственной хеш-функции, гарантирующей несовпадение ключей, и однотабличного хеш-кластера. Мы рассмотрели основные особенности хеш-кластеров. Они сходны с рассмотренными ранее индексными кластерами, но при обращении к данным не используется индекс, поскольку сами данные и являются индексом. Ключ кластера хешируется в адрес блока, и предполагается, что данные находятся в этом блоке. Важно хорошо понять следующее. • Место под хеш-кластер выделяется сразу при создании. Сервер Oracle выделит HASHKEYS/trunc(blocksize/SIZE) байтов сразу же. При помещении в кластер Глава хотя бы одной таблицы, при полном просмотре будут затрагиваться все выделенные блоки. Это отличает таблицы в хеш-кластере от всех остальных таблиц. • Количество ключей хеш-кластера фиксировано. Нельзя изменить размер хеш-таблицы, не перестраивая кластер. Но это никак не ограничивает объем данных, которые можно хранить в кластере, — ограничивается только количество генерируемых для кластера хеш-ключей. Это может повлиять на производительность из-за незапланированного совпадения ключей при слишком малом значении параметра HASHKEYS. • Эффективный просмотр диапазонов значений ключа кластера невозможен. При проверке условий типа WHERE cluster_key BETWEEN 50 AND 60 не может использоваться алгоритм хеширования. Между значениями 50 и 60 много возможных значений, и серверу пришлось бы все их сгенерировать, чтобы хешировать каждое и найти соответствующие данные. Это невозможно. При поиске по диапазону значений ключа хеш-кластер будет просматриваться полностью, если нет отдельного обычного индекса. Хеш-кластеры можно использовать при следующих условиях. • Достаточно точно известно, сколько строк будет в таблице, или можно указать обоснованный верхний предел количества строк. Правильная установка значений параметров HASHKEYS и SIZE позволит избежать пересоздания. Если таблица существует недолго (например, в витринах или хранилищах данных), подобрать значения несложно. • Операторы ЯМД, особенно вставки, выполняются легко. Изменения тоже не требуют дополнительных расходов ресурсов, если только не изменяется HASHKEY, чего лучше не делать, потому что придется переносить строку. • Доступ к данным происходит по значению ключа кластера, HASHKEY. Например, имеется таблица запасных частей, и доступ к ней выполняется по коду запасной части. Таблицы-справочники особенно удобно размещать в хеш-кластерах.

Вложенные таблицы Вложенные таблицы — часть объектно-реляционных расширений (Object Relational Extensions) СУБД Oracle. Вложенная таблица, один из двух типов наборов в Oracle, очень похожа на подчиненную таблицу в традиционной для реляционной модели паре таблиц главная/подчиненная. Это неупорядоченный набор элементов данных одного типа, встроенного или объектного. Но при использовании вложенных таблиц создается впечатление, что каждая строка в главной таблице имеет отдельную подчиненную таблицу. Если в главной таблице — 100 строк, то имеется 100 виртуальных вложенных таблиц. Физически же имеется только одна главная и одна подчиненная таблица. Кроме того, между вложенными и главными/подчиненными таблицами есть много синтаксических и семантических различий, которые мы рассмотрим в этом разделе.

Таблицы Вложенные таблицы можно использовать двумя способами. Один, — в PL/SQL-коде как средство расширения языка PL/SQL. Этот способ мы рассмотрим в главе 20. Другой, — как физический механизм хранения данных, для постоянного хранения наборов. Лично я постоянно использую их при программировании на PL/SQL и очень редко для постоянного хранения данных. В этом разделе я кратко представлю синтаксис операторов для создания вложенных таблиц, выполнения к ним запросов и их изменения. Затем мы разберемся с подробностями реализации: что необходимо знать о фактическом хранении вложенных таблиц в СУБД Oracle.

Синтаксис вложенных таблиц Создать таблицу с вложенной таблицей достаточно просто, а вот синтаксис операторов для работы с ними — несколько сложнее. Для демонстрации я буду использовать простые таблицы ЕМР и DEPT. Мы уже знакомы с этой небольшой реляционной моделью данных, которая реализуется следующим образом:

tkyte@TKYTE816> create table dept 2 (deptno number(2) primary key, 3 dname varchar2(14), 4 loc varchar2(13) 5 );

Table created. tkyte@TKYTE816> create table emp 2 (empno number(4) primary key, 3 ename varchar2(10), 4 job varchar2(9), 5 mgr number(4) references emp, 6 hiredate date, 7 sal number(7, 2 ), 8 сошш number(7, 2 ), 9 deptno number(2) references dept 10 );

Table created: с помощью первичного и внешнего ключей. Мы реализуем эту же модель с помощью вложенной таблицы, содержащей данные о сотрудниках:

tkyte@TKYTE816> create or replace type emp_type 2 as object 3 (empno number (4), 4 ename varchar2(10), 5 job varchar2(9), 6 mgr number(4), 7 hiredate date, 8 sal number(7, 2 ), 9 comm number(7, 2) 10 Глава 6 );

/ Type created. tkyte@TKYTE816> create or replace type emp_tab_type 2 3 as table of emp_type / Type created.

Для создания таблицы с вложенной таблицей необходим тип данных для вложенной таблицы. Представленный выше код создает сложный объектный тип EMP_TYPE и тип вложенной таблицы, который называется EMP_TAB_TYPE. В языке PL/SQL с ним можно было бы работать как с массивом. В языке SQL будет создана физическая вложенная таблица. Вот простой оператор CREATE TABLE, использующий этот тип:

tkyte@TKYTE816> create table dept_and_emp 2 (deptno number(2) primary key, 3 dname varchar2(14), 4 loc varchar2(13), 5 amps emp_tab_type 6) 7 nested table emps store as emps_nt;

Table created. tkyte@TKYTE816> alter table emps_nt add constraint emps_empno_unique 2 unique(empno) 3 / Table altered.

Важная часть этого оператора создания таблицы — включение столбца EMPS типа EMP_TAB_TYPE и соответствующая конструкция NESTED TABLE EMPS STORE AS EMPS_NT. При этом, помимо таблицы DEPT_AND_EMP, отдельно создается реальная физическая таблица EMPS_NT. Я добавил ограничение по столбцу EMPNO непосредственно для вложенной таблицы, чтобы обеспечить уникальность значения EMPN0, как это было в исходной реляционной модели. Я не могу реализовать всю модель данных. Попытаюсь добавить требование ссылки на саму себя:

tkyte@TKYTE816> alter table emps_nt add constraint mgr_fk 2 foreign key(mgr) references emps_nt(empno);

alter table emps_nt add constraint mgr_fk * ERROR at line 1: ORA-30730: referential constraint not allowed on nested table column Однако это не срабатывает. Вложенные таблицы не поддерживают требования целостности ссылок, поскольку не могут ссылаться на другие таблицы, даже на самих себя. Поэтому пока оставим все как есть. Теперь давайте заполним таблицу данными из существующих таблиц ЕМР и DEPT:

Таблицы tkyte@TKYTE816> insert into dept_and_emp 2 select dept.*, 3 CAST(multiset(select empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm 4 from SCOTT.EMP 5 where emp.deptno = dept.deptno) AS emp_tab_type) 6 from SCOTT.DEPT 7/ 4 rows created.

Здесь хочу обратить ваше внимание на две особенности. • Создано только четыре строки. Действительно, в таблице DEPT_AND_EMP — только четыре строки. 14 строк таблицы ЕМР отдельно не существуют. • Синтаксис становится весьма экзотичным. Ключевые слова CAST и MULTISET разработчики обычно никогда не используют. При работе с объектно-реляционными возможностями базы данных придется использовать много экзотических синтаксических конструкций. Ключевое слово MULTISET используется, чтобы сообщить серверу Oracle, что подзапрос может вернуть несколько строк (подзапросы в списке выбора оператора SELECT ранее могли возвращать только одну строку). Оператор CAST используется, чтобы преобразовать возвращаемое множество в тип набора;

в данном случае с помощью CAST мы преобразуем многоэлементное множество (MULTISET) в данные типа EMP_TAB_TYPE. Оператор CAST позволяет выполнять преобразование типов в общем случае, не только для наборов. Например, если необходимо извлечь столбец EMPNO из таблицы ЕМР как данные типа VARCHAR2(20), а не NUMBER(4), можно выполнить запрос select cast(empno as VARCHAR2(20)) e from emp. Теперь все готово для запроса данных. Давайте посмотрим, как выглядит одна строка таблицы:

tkyte@TKYTE816> s e l e c t deptno, dname, l o c, d.emps AS employees 2 from dept_and_emp d 3 where deptno = 10 4/ DEPTNO DNAME LOC EMPLOYEES (EMPNO, ENAME, JOB, M 10 ACCOUNTING NEW YORK EMP_TAB_TYPE (EMP_TYPE (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '09-JUN-81', 2450, NOLL), EMP_TYPE{7839, 'KING', 'PRESIDENT', NULL, '17-NOV-81', 5000, NULL), EMP_TYPE(7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '23-JAN-82', 1300, NULL)) Все данные здесь, в одном столбце. Большинство приложений, если только они не учитывают объектно-реляционные возможности специально, не смогут работать с та Глава ким столбцом. Например, интерфейс ODBC не предоставляет средств для работы с вложенными таблицами (JDBC, OCI, Pro*C, PL/SQL и большинство других прикладных программных интерфейсов такие средства включают). В подобных случаях сервер Oracle позволяет извлечь вложенный набор и работать с ним, как с обычной реляционной таблицей. Например:

tkyte@TKYTE816> select d.deptno, d.dname, emp.* 2 from dept_and_emp D, table(d.emps) emp 3/ DEPTNO DNAME 10 10 10 20 20 20 20 20 30 30 30 30 30 30 ACCOUNTING ACCOUNTING ACCOUNTING RESEARCH RESEARCH RESEARCH RESEARCH RESEARCH SALES SALES SALES SALES SALES SALES EMPNO ENAME 7782 7839 7934 7369 7566 7788 7876 7902 7499 7521 7654 7698 7844 7900 CLARK KING MILLER SMITH JONES SCOTT ADAMS FORD ALLEN WARD MARTIN BLAKE TURNER JAMES JOB MANAGER PRESIDENT CLERK CLERK MANAGER ANALYST CLERK ANALYST SALESMAN SALESMAN SALESMAN MANAGER SALESMAN CLERK MGR HIREDATE 7839 09-JUN-81 17-NOV-81 7782 23-JAN-82 7902 17-DEC-80 7839 02-APR-81 7566 09-DEC-82 7788 12-JAN-83 7566 03-DEC-81 7698 20-FEB-81 7698 22-FEB-81 7698 28-SEP-81 7839 01-MAY-81 7698 08-SEP-81 7698 03-DEC-81 SAL COMM 2450 5000 1300 800 2975 3000 1100 3000 1600 1250 1250 2850 1500 300 500 14 rows selected.

Можно преобразовать столбец EMPS в таблицу, и при этом естественно и автоматически произойдет соединение;

условия соединения задавать не надо. Поскольку наш тип ЕМР вообще не включает столбец DEPTNO, соединять, собственно не по чему. Сервер Oracle учитывает этот нюанс автоматически. Итак, как же изменить данные? Предположим, необходимо установить комиссионные в объеме 100 долларов всем сотрудникам 10 отдела. Это можно сделать так:

tkyte@TKYTE816> update 2 table (select emps 3 from dept_and_emp 4 where deptno = 10 5 ) 6 set comm = 100 7/ 3 rows updated.

Вот здесь и вступает в игру "виртуальная таблица для каждой строки". В условии оператора SELECT, показанном ранее, было не совсем очевидно, что для каждой строки есть таблица значений, поскольку никаких соединений и прочих подобных конструкций в запросе не было. Все выполнялось как бы чудесным образом. Оператор UPDATE, однако, показывает, что для каждой строки есть таблица. Мы выбрали отдельную таб Таблицы лицу для изменения;

у этой таблицы нет имени — только идентифицирующий ее запрос. Если бы использовался запрос SELECT, не возвращающий только одну таблицу, были бы выданы сообщения об ошибках:

tkyte@TKYTE816> update 2 table(select emps 3 from dept_and_emp 4 where deptno = 1 5 ) 6 set c o m = 100 7 / update * ERROR at line 1: ORA-22908: reference to NULL table value tkyte@TKYTE816> update 2 table(select emps 3 from dept_and_emp 4 where deptno > 1 5 ) 6 set comm = 100 7/ table(select emps * ERROR at line 2: ORA-01427: single-row subquery returns more than one row Если возвращается менее одной строки (одного экземпляра вложенной таблицы), изменение завершается сообщением об ошибке. Обычно изменение нуля строк — это нормально, но в данном случае выдается такое же сообщение об ошибке, как если бы не было указано имя изменяемой таблицы. Если возвращается несколько строк (более одного экземпляра вложенной таблицы), изменение тоже завершается сообщением об ошибке. Обычно изменение нескольких строк вполне допустимо. Это показывает, что сервер Oracle рассматривает каждую строку в таблице DEPT_AND_EMP в качестве указателя на другую таблицу, а не просто набора строк, как в реляционной модели. В этом состоит семантическое отличие вложенной таблицы от пары реляционных таблиц, связанных отношением главная/подчиненная. В случае вложенной таблицы имеется отдельная таблица для каждой родительской строки. Это различие иногда может усложнить работу с вложенными таблицами. Рассмотрим используемую модель, наглядно представляющую данные для одного отдела. Но она абсолютно не подходит для запросов типа: "В каком отделе работает KING?", "Сколько бухгалтеров работает в организации?" и тому подобных. Эти запросы лучше выполнять к реляционной таблице ЕМР, но в нашей модели с вложенной таблицей добраться до данных таблицы ЕМР можно только через данные таблицы DEPT. Всегда надо выполнять соединение — нельзя запросить данные только из таблицы ЕМР. Сделать это стандартным и описанным в документации способом нельзя, но можно использовать один трюк (подробнее о нем — поз Глава же). Если необходимо изменить все строки в таблице EMPS_NT, придется выполнить 4 изменения (отдельно для каждой строки в таблице DEPT_AND_EMP), чтобы изменить виртуальную таблицу, связанную с каждой строкой. Необходимо также учесть, что при изменении данных о сотруднике отдела 10, семантически происходит изменение столбца EMPS таблицы DEPT_AND_EMP. Физически используется две таблицы, но семантически есть только одна. Хотя в таблице отделов данные не изменялись, строка, содержащая измененную вложенную таблицу, блокируется и не может быть изменена другими сеансами. При традиционной взаимосвязи главная/подчиненная такой проблемы нет. Вот почему я стараюсь не использовать вложенные таблицы для постоянного хранения данных. Лишь к немногим подчиненным таблицам запросы отдельно не выполняются. В рассмотренном примере таблица ЕМР — отдельная, самостоятельная сущность и должна запрашиваться отдельно. Так бывает практически всегда. Я обычно использую вложенные таблицы в представлениях на основе реляционных таблиц. Подробно мы будем рассматривать это в главе 20, посвященной объектно-реляционным возможностям. Теперь, когда вы знаете, как изменять экземпляр вложенной таблицы, вставка и удаление из нее строк не составит трудностей. Давайте добавим строку в экземпляр вложенной таблицы для отдела 10 и удалим одну из строк для отдела 20:

tkyte@TKYTE816> insert into table 2 (select emps from dept_and_emp where deptno = 10) 3 values 4 (1234, 'NewEmp', 'CLERK', 7782, sysdate, 1200, null);

1 row created. tkyte@TKYTE816> delete from table 2 (select emps from dept_and_emp where deptno = 20) 3 where ename = 'SCOTT';

1 row deleted. tkyte@TKYTE816> select d.dname, e.empno, ename 2 from dept_and_emp d, table(d.emps) e 3 where d.deptno in (10, 20);

DNAME RESEARCH RESEARCH RESEARCH RESEARCH ACCOUNTING ACCOUNTING ACCOUNTING ACCOUNTING 8 rows selected. EMPNO 7369 7566 7876 7902 7782 7839 7934 1234 ENAME SMITH JONES ADAMS FORD CLARK KING MILLER NewEmp Таблицы Итак, вот базовый синтаксис операторов для запросов и изменения вложенных таблиц. Оказывается, для использования вложенные таблицы часто приходится извлекать (как пришлось это делать мне в рассмотренных примерах), особенно при выполнении запросов. Усвоив концепцию "виртуальная таблица для каждой строки", вы упростите себе работу с вложенными таблицами. Сначала я категорически утверждал: "Необходимо всегда выполнять соединение, нельзя получить данные только из таблицы ЕМР", а затем смягчился: "Вообще-то можно, если очень хочется". Этот метод не описан в документации и не поддерживается, так что используйте его только как последнюю надежду, если ничего другого не остается. Наиболее удобен он в случаях, когда необходимо выполнить множественное изменение данных во вложенной таблице (помните, нам приходилось делать это через таблицу DEPT путем соединения). Есть недокументированная подсказка, NESTED_TABLE_GET_REFS, используемая утилитами ЕХР и IMP для работы с вложенными таблицами. Ее использование также позволяет лучше понять физическую структуру вложенных таблиц. Эту "волшебную" подсказку легко обнаружить после экспортирования таблицы с вложенной таблицей. Я экспортировал представленную выше таблицу, чтобы получить ее расширенное определение с помощью утилиты IMP. После экспортирования в разделяемом пуле (в представлении V$SQL) я обнаружил следующий SQL-оператор:

SELECT /*+NESTED_TABLE_GET_REFS+*/ NESTED_TABLE_ID, SYS_HC_ROWINFO$ FROM "TKYТЕ". "EMPS_NT" Найти его позволил простой запрос вида SELECT SQL_TEXT FROM V$SQL WHERE UPPER(SQL_TEXT) LIKE '%EMP%'. Если выполнить найденный SQL-оператор, можно получить "волшебные" результаты:

tkyte@TKYTE816> SELECT /*+NESTED_TABLE_GET_REFS+*/ 2 NESTED_TABLE_ID, SYS_NC_ROWINFO$ 3 FROM "TKYTE". "EMPS_NT" 4 / NESTED_TABLE_ID 9A39835005B149859735617476C9A80E SYS_NC_ROWINFO$ (EMPNO, ENAME, EMP_TYPE(7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '09-JUN-81', 2450, 100) EMP_TYPE(7839, 'KING', 'PRESIDENT', MULL, '17-NOV-81', 5 0 0 0, 100) 9A39835005B149859735617476C9A80E Да, несколько удивительно, ведь если получить описание таблицы:

tkyte@TKYTE816> desc Name EMPNO ENAME JOB MGR enps_nt Null? Type NUMBER (4) VARCHAR2 (10) VARCHAR2(9) NUMBER (4) Глава 6 DATE NUMBER(7,2) NUMBER (7,2) HIREDATE SAL COMM этих двух столбцов в нем вообще нет. Они являются частью скрытой реализации вложенных таблиц. Столбец NESTED_TABLE_ID фактически является внешним ключом к главной таблице DEPT_AND_EMP. Таблица DEPT_AND_EMP имеет скрытый столбец, используемый для соединения с таблицей EMPS_NT. "Столбец" SYS_NC_ROWINF$ — магический. Это скорее функция, а не столбец. Вложенная таблица в данном случае является объектной (она построена по объектному типу), a SYS_NC_INFO$ — внутренний способ ссылки на строку как на объект (вместо отдельных ссылок на все реляционные столбцы) в базе данных Oracle. "За кулисами" сервер Oracle автоматически реализовал отношение главная/подчиненная между таблицами, с первичный и внешним ключами, сгенерированными системой. Если покопаться еше, можно добраться до "реального" словаря данных, и получить информацию обо всех столбцах таблицы DEPT_AND_EMP:

tkyte@TKYTE816> select name 2 from sys.col$ 3 where obj# = (select object_id 4 from user_objects 5 where object_name = 'DEPT_AKD_EMP') 6 / NAME DEPTNO DNAME LOC EMPS SYS_NC0000400005$ tkyte@TKYTE816> select SYS_NC0000400005$ from dept_and_emp;

SYS_NC0000400005$ 9A39835005B149859735617476C9A80E A7140089B1954B39B73347EC20190D68 20D4AA0839FB49B0975FBDE367842E16 56350C866BA24ADE8CF9E47073C Столбец со странным именем SYS_NC0000400005$ — это сгенерированный системой ключ для таблицы DEPT_AND_EMP. Если продолжить исследование, можно выяснить, что сервер Oracle создал по этому столбцу уникальный индекс. К сожалению, однако, он не проиндексировал столбец NESTED_TABLE_ID в таблице EMPS_NT. Этот столбец надо проиндексировать, поскольку всегда выполняется соединение из таблицы DEPT_AND_EMP с таблицей EMPS_NT. Об этом важно помнить при использовании стандартных вложенных таблиц, как в рассмотренном ранее примере: всегда индексируйте столбец NESTED_TABLE_ID вложенных таблиц!

Таблицы Я немного отвлекся от темы. Итак, мы говорили о том, каким образом можно работать с вложенной таблицей, как с обычной. Это делается с помощью подсказки NESTED_TABLE_GET_REFS. Ее можно использовать так:

tkyte@TKYTE816> select /*+ nested table_get_refs */ empno, ename 2 front emps_nt where ename like ' %A%' ;

EMPNO ENAME 7782 CLARK 7876 ADAMS 7499 ALLEN 7521 WARD 7654 MARTIN 7698 BLAKE 7900 JAMES 7 rows selected. tkyte@TKYTE816> update /*+ nested_table_get_refs */ emps_nt 2 set ename = initcap(ename);

14 rows updated. tkyte@TKYTE816> select /*+ nested_table_get_refs */ empno, ename 2 from emps_nt where ename like '%a%';

EMPKO ENAME 7782 Clark 7876 Adams 7521 Ward 7654 Martin 7698 Blake 7900 James 6 rows selected.

Повторю еще раз: эта возможность не отражена в документации и официально не поддерживается. Она может использоваться не во всех средах. Речь идет о специфической функциональной возможности, обеспечивающей работу утилит ЕХР и IMP. Это единственная среда, где она гарантированно работает. Используйте эту подсказку на свой страх и риск. Используйте, однако, осторожно, и не включайте в производственный код. Используйте ее для разовых исправлений данных или для получения содержимого вложенной таблицы. Официально поддерживается только извлечение данных столбца в виде таблицы следующим образом:

tkyte@TKYTE816> s e l e c t d.deptno, d.dname, emp.* 2 from dept_and_emp D, table(d.emps) emp 3/ Именно этот прием следует использовать в запросах и в производственном коде.

Глава Хранение вложенных таблиц Кое-что о том, как хранится вложенная таблица, нам уже известно. Сейчас мы чуть глубже рассмотрим стандартно создаваемую сервером Oracle структуру, а также параметры, которыми можно управлять. Вернемся к рассмотренному ранее оператору создания таблицы:

tkyte@TKYTE816> create table dept_and_emp 2 (deptno number(2) primary key, 3 dname varchar2(14), 4 loc varchar2(13), 5 emps emp_tab_type 6 7 ) nested table emps store as emps_nt;

Table created. tkyte@TKYTE816> alter table emps_nt add constraint emps_empno_unique 2 unique(empno) 3/ Table altered.

Мы знаем, что фактически сервер Oracle создает следующую структуру:

Dept_and_Emp DEPTNO DNAME LOC SYS_NC0000400005$ NUMBER(2) VARCHAR2 (14) VARCHAR2 (13) RAW (16) Emps_NT SYS_NC_ROWINFO$ NESTEDJTABLEJD EMPNO ENAME JOB MGR HIREDDATE SAL COMM RAW (16) NUMBER (4) VARCHAR2 (10) VARCHAR2 (9) NUMBER (4) DATE NUMBER (7.2) NUMBER (7,2) SYS_C SYS_C SYS_C Создается две таблицы. Таблица, создаваемая явно, получила дополнительный скрытый столбец (по умолчанию скрытый столбец будет создаваться для каждого столбца типа вложенной таблицы). По этому скрытому столбцу создается также требование уникальности. Сервер Oracle автоматически создал вложенную таблицу EMPS_NT. Эта таблица включает два скрытых столбца, причем один из них, SYS_NC_ROWINFO$, — виртуальный;

он возвращает все скалярные элементы в виде объекта. Второй столбец внешний ключ, NESTED_TABLE_ID, по которому вложенную таблицу можно соеди Таблицы нять с главной. Обратите внимание на отсутствие индекса по этому столбцу! Наконец, сервер Oracle добавил индекс по столбцу DEPTNO в таблице DEPT_AND_EMP для ограничения первичного ключа. Итак, мы хотели создать таблицу, но получили намного больше. Если разобраться, создаются практически те же структуры, что и для поддержки отношения главная/подчиненная таблица, но в последнем случае мы бы использовали существующий первичный ключ по столбцу DEPTNO в качестве внешнего ключа в таблице EMPS_NT, а не генерировали бы суррогатный ключ типа RAW(16). Если поинтересоваться, как сохраняют нашу вложенную таблицу утилиты EXP/IMP, можно увидеть следующее:

CREATE TABLE "TKYTE"."DEPT_AND_EMP" ("DEPTNO" NUMBER(2, 0 ), "DKAME" VARCHAR2(14), "LOC" VARCHAR2(13), "EMPS" "EMP_TAB_TYPE") PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE(INITIAL 131072 NEXT 131072 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT) TABLESPACE "USERS" NESTED TABLE "EMPS" STORE AS "EMPS_NT" RETURN AS VALUE Единственная новая конструкция здесь — RETURN AS VALUE. Она описывает, как вложенная таблица возвращается клиентскому приложению. По умолчанию сервер Oracle передает вложенную таблицу клиенту по значению: вместе с каждой строкой передаются фактические данные. Можно также задать RETURN AS LOCATOR, что означает возвращать клиенту указатель на данные (локатор), а не сами данные. Данные будут передаваться только после того, как клиент разыменует этот указатель. Поэтому, если предполагается, что клиент не будет просматривать строки вложенной таблицы для каждой строки основной таблицы, можно возвращать указатель, а не значения, уменьшая объем передаваемой по сети информации. Например, если клиентское приложение отображает список отделов, а при двойном щелчке на строке отдела — информацию о его сотрудниках, имеет смысл использовать указатель. Детальная информация о сотрудниках обычно не просматривается. Но этот случай скорее исключение, чем правило. Что еще можно сделать с вложенной таблицей? Во-первых, столбец NESTED_TABLE_ID необходимо проиндексировать. Поскольку к вложенной таблице обращаются из главной как к подчиненной, этот индекс действительно необходим. Можно проиндексировать этот столбец с помощью оператора CREATE INDEX, но лучше хранить вложенную таблицу как организованную по индексу. Вложенная таблица — еще один прекрасный пример использования таблицы, организованной по индексу. При этом все подчиненные строки будут физически объединяться по значению столбца NESTED_TABLE_ID (так что извлечение данных потребует меньше операций физического ввода/вывода). При этом также не нужно создавать дополнительный индекс по столбцу RAW(16). Если оптимизировать дальше, то, поскольку столбец Глава NESTED_TABLE_ID будет первым в первичном ключе таблицы, организованной по индексу, можно также включить сжатие ключей индекса, чтобы не хранить избыточные значения NESTED_TABLE_ID. Кроме того, можно включить требования UNIQUE и NOT NULL для столбца EMPNO сразу в текст оператора CREATE TABLE. Поэтому я немного изменю представленный выше оператор CREATE TABLE:

CREATE TABLE "TKYTE"."DEPT_AND_EMP" ("DEPTNO" NUMBER(2, 0 ), "DNAME" VARCHAR2(14), "LOC" VARCHAR2(13), "EMPS" "EMP_TAB_TYPE ") PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE(INITIAL 131072 NEXT 131072 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT) TABLESPACE "USERS" NESTED TABLE "EMPS" STORE AS "EMPS_NT" ((empno NOT NULL, unique (empno), primary key (neated_table_id,einpno)) organization index congress 1) RETURN AS VALUE / Теперь мы получим следующий набор объектов. Вместо обычной таблицы EMP_NT теперь имеется организованная по индексу таблица EMPS_NT, что и показано на следующей схеме:

Dept_and_Emp DEPTNO DNAME LOC SYS_NC0000400005$ NUMBER(2) VARCHAR2 (14) VARCHAR2 (13) RAW (16) Emps_NT SYS COO1787 SYS_NC_ROWINFO$ NESTED TABLE ID RAW (16) EMPNO NUMBER (4) SYS_C ENAME JOB MGR HIREDDATE SAL COMM VARCHAR2 (10) VARCHAR2 (9) NUMBER (4) DATE NUMBER (7,2) NUMBER (7,2) Поскольку EMPS_NT — организованная по индексу таблица со сжатием, она занимает меньше места, чем исходная стандартная вложенная таблица, причем сразу имеется необходимый индекс.

Таблицы В завершение разговора о вложенных таблицах должен сказать, что лично я не использую их для постоянного хранения данных по следующим причинам. • Дополнительные расходы ресурсов на добавляемые столбцы типа RAW(16). Эти дополнительные столбцы создаются как в главной, так и в подчиненной таблице. В главной таблице будет по дополнительному столбцу RAW(16) для каждого ее столбца типа вложенной таблицы. Поскольку в главной таблице обычно есть первичный ключ (в моих примерах — DEPTNO), имеет смысл использовать в подчиненных таблицах именно его, а не сгенерированный системой ключ. • Дополнительные расходы ресурсов на поддержку требования уникальности для главной таблицы, и так обычно имеющей требование уникальности. • Саму вложенную таблицу не так просто использовать, если не применять конструкции, официально не поддерживаемые корпорацией Oracle (вроде подсказки NESTED_TABLE_GET_REFS). Ее можно использовать явно в запросах, но не при множественных изменениях. Однако я активно использую вложенные таблицы при программировании и в представлениях. Именно там, я думаю, они наиболее уместны;

в главе 20 я продемонстрирую, как их использовать в этих случаях. В качестве механизма хранения данных я предпочитаю явное создание главной и подчиненной таблиц. Создав главную и подчиненную таблицы, можно создать представление и работать с ним так, как с вложенной таблицей. Другими словами, можно получить все преимущества вложенной таблицы без дополнительных расходов ресурсов. Как это сделать, будет описано в главе 20, посвященной использованию объектно-реляционных средств. Если вложенные таблицы все же используются как способ хранения, не забудьте организовать вложенную таблицу по индексу, чтобы избежать дополнительных расходов ресурсов на поддержку отдельного индекса по столбцу NESTED_TABLE_ID, помимо таблицы. Советы по созданию таблиц, организованных по индексу, конфигурированию сегмента остатка и использованию других возможных опций можно найти в предыдущем разделе. Если не используете организацию таблицы по индексу, не забудьте создать индекс по столбцу NESTED_TABLE_ID вложенной таблицы, чтобы избежать ее полного просмотра при поиске подчиненных строк.

Временные таблицы Временные таблицы используются для хранения промежуточных результирующих множеств на время транзакции или сеанса. Хранящиеся во временной таблице данные доступны только текущему сеансу;

сеансу недоступны данные другого сеанса, даже если они зафиксированы. Одновременный доступ нескольких пользователей при работе с временными таблицами тоже не проблема: при использовании временной таблицы сеансы никогда не блокируют друг друга. Даже если "заблокировать" временную таблицу, это не помешает другим сеансам использовать "свои" временные таблицы. Как было показано в главе 5, при работе с временными таблицами генерируется меньше информации повторного выполнения, чем при работе с обычными таблицами. Однако, поскольку для Глава содержащихся в этих таблицах данных необходимо генерировать данные отмены, определенная информация в журнал повторного выполнения все же поступает. Больше всего их будет сгенерировано при выполнении операторов UPDATE и DELETE;

операторы INSERT и SELECT генерируют таких данных намного меньше. Память под временные таблицы выделяется из временного табличного пространства подключившегося пользователя или, если к ним обращаются из процедур, работающих с правами создателя, — из временного табличного пространства владельца процедуры. Глобальная временная таблица — всего лишь шаблон для создания таблицы. Создание временной таблицы не требует выделения пространства;

первоначальный (INITIAL) экстент, как для обычной таблицы, не выделяется. Вместо этого по ходу работы (при. первом добавлении данных во временную таблицу) создается временный сегмент для сеанса. Поскольку каждый сеанс получает собственный временный сегмент (а не просто экстент в существующем сегменте), пользователь может выделять пространство под временную таблицу в другом табличном пространстве. Пользователь USER1 может использовать временное табличное пространство TEMPI — временные таблицы будут размещаться в этом пространстве. Временные таблицы пользователя USER2 будут размещаться во временном табличном пространстве ТЕМР2. Временные таблицы в Oracle подобны временным таблицам в других реляционных СУБД, но определяются статически, т.е. создаются в базе данных один раз, а не в каждом сеансе или хранимой процедуре. Они существуют всегда, и будут храниться в словаре данных как объекты, но будут казаться пустыми, пока сеанс не поместит в них данные. Тот факт, что они определены статически, позволяет создавать представления, ссылающиеся на временные таблицы, создавать хранимые процедуры, использующие для работы с ними статические операторы SQL, и т.д. Временные таблицы могут создаваться на время сеанса (данные остаются в таблице при фиксации транзакций, но исчезают при завершении сеанса). Их также можно создавать на время транзакции (данные исчезают после завершения транзакции). Вот пример, демонстрирующий особенности временных таблиц обоих видов. В качестве шаблона и использовал таблицу SCOTT.EMP:

tkyte@TKYTE816> create global temporary table temp_table_session 2 on commit preserve rows 3 as 4 select * from scott.emp where 1=0 5 / Table created.

Конструкция ON COMMIT PRESERVE ROWS означает, что временная таблица создается на время сеанса. Строки останутся в таблице, пока не завершится сеанс или пока они не будут удалены явно с помощью операторов DELETE или TRUNCATE. Эти строки видны только в сеансе, их создавшем;

в другом сеансе они не будут видны даже после выполнения оператора COMMIT:

tkyte@TKYTE816> create global temporary table temp_table_transaction 2 on commit delete rows 3 as Таблицы 4 5 select * from scott.emp where 1=0 / Table created.

Конструкция ON COMMIT DELETE ROWS означает, что временная таблица создается на время транзакции. Когда транзакция завершается, ее строки исчезают, поскольку выделенные таблице временные экстенты освобождаются. Никаких дополнительных расходов ресурсов на автоматическую очистку временных таблиц не требуется. Теперь давайте рассмотрим отличия между этими двумя типами.

tkyte@TKYTE816> insert into temp_table_seseion select * from scott.emp;

14 rows created. tkyte@TKYTE816> insert into temp_table_transaction select * from scott.emp;

14 rows created.

Мы только что поместили 14 строк в каждую из временных таблиц, и, как показывает следующий оператор, мы их "видим":

tkyte@TKYTE816> select session_cnt, transaction_cnt 2 from (select count(*) session_cnt from temp_table_session), 3 (select count(*) transaction_cnt from temp_table_transaction);

SESSION CNT 14 tkyte@TKYTE816> commit;

TRANSACTION CNT Поскольку транзакция зафиксирована, мы увидим строки в таблице, созданной на время сеанса, но таблица, созданная на время транзакции, будет пустой:

tkyte@TKYTE816> select session_cnt, transaction_cnt 2 from (select count(*) session_cnt from terop_table_session), 3 (select count(*) txansaction_cnt from temp_table_transaction);

SESSION CNT 14 TRANSACTION CNT tkyte@TKYTE816> disconnect Disconnected from 0racle8i Enterprise Edition Release 8.1.6.0.0 — Production With the Partitioning option JServer Release 8.1.6.0.0 — Production tkyte@TKYTE816> connect tkyte/tkyte Connected.

Поскольку мы создали новый сеанс, ни в одной из таблиц данных не будет:

tkyte@TKYTE816> select session_cnt, transaction_cnt 2 from (select count(*) session_cnt from temp_table_session), 3 (select count(*) transaction_cnt from temp_table_transaction);

Глава 6 SESSION CNT TRANSACTION CNT о о Если у вас есть опыт работы с временными таблицами в СУБД SQL Server и/или Sybase, главное — учесть, что вместо выполнения оператора select x, у, г into #temp from некая_таблица для динамического создания и наполнения данными временной таблицы, необходимо следующее. • Один раз в базе данных создать все таблицу TEMP как глобальную временную. Это делается при установке приложения, аналогично созданию обычных таблиц. • В процедуре выполнить оператор insert into temp (x, у, z) select x, у, z from некая_таблица. Подчеркну еще раз — цель не в том, чтобы создавать таблицы в хранимых процедурах по ходу выполнения. Этот способ для СУБД Oracle не подходит. Выполнение оператора ЯОД — действие дорогостоящее, и при работе процедур его надо избегать. Временные таблицы для приложения должны создаваться при его установке, а не по ходу работы. Временные таблицы могут иметь многие атрибуты обычных таблиц. Для них можно задавать триггеры, ограничения целостности, создавать индексы и т.д. Не поддерживаются следующие возможности обычных таблиц: • нельзя задавать требования целостности ссылок — временные таблицы не могут быть целевыми для внешнего ключа и для них нельзя задавать требование внешнего ключа;

• нельзя использовать столбцы типа VARRAY и NESTED TABLE;

• нельзя организовывать временные таблицы по индексу;

• нельзя размещать временные таблицы в индексном или хеш-кластере;

• нельзя фрагментировать временные таблицы;

• для них нельзя сгенерировать статистическую информацию с помощью оператора ANALYZE. Один из недостатков временных таблиц в базе данных состоит в том, что оптимизатор не имеет по ним реальной статистической информации. При использовании оптимизатора основанного на стоимости (Cost-Based Optimizer — СВО), актуальная статистическая информация принципиально важна для успешной оптимизации. При отсутствии статистической информации оптимизатор будет делать предположения о распределении и объеме данных, а также избирательности индекса. Если эти предположения окажутся неверными, планы выполнения, сгенерированные для запросов, интенсивно использующих временные таблицы, окажутся далекими от оптимальности. Во многих случаях, правильное решение состоит в том, чтобы вообще не использовать временную таблицу, а использовать вместо нее подставляемое представление (inline view). Пример использования подставляемого представления можно найти в последнем из показанных выше операторов SELECT (их там используется два). При этом серверу Oracle доступна вся Таблицы необходимая статистическая информация о таблице, и он сможет построить оптимальный план выполнения запроса. Часто приходится видеть, как разработчики используют временные таблицы, усвоив при работе с другими СУБД, что соединение слишком большого количества таблиц в одном запросе — это "плохо". От этой привычки при работе с СУБД Oracle надо избавляться. Лучше не пытаться превзойти оптимизатор, разбивая один запрос на три или четыре запроса, хранящих промежуточные результаты во временных таблицах, и затем соединяя эти временные таблицы, а просто использовать один запрос, извлекающий необходимую информацию. Ссылаться на множество таблиц в одном запросе — вполне допустимо;

обходные пути с использованием временных таблиц для таких запросов в СУБД Oracle не нужны. В других случаях, однако, использование временной таблицы бывает вполне оправдано. Например, я недавно написал приложение для наладонника Palm, синхронизирующее дневник Palm Pilot с календарной информацией, хранящейся в базе данных Oracle. Palm выдает мне список всех записей, изменившихся с момента последней синхронизации. Я должен был получить эти записи и сравнить с текущими данными в базе, изменить записи базы данных и затем сгенерировать список изменений, которые надо применить к информации в Palm. Это прекрасный пример того, когда временная таблица особенно полезна. Я использовал временную таблицу для хранения в базе данных изменений информации, выполненных в Palm. Затем выполнил хранимую процедуру, сравнивающую сгенерированные наладонником изменения с постоянно изменяющимися (и очень большими) постоянными таблицами, чтобы определить, какие изменения необходимо выполнить в данных СУБД Oracle, а какие — скопировать с СУБД Oracle в Palm. По этим данным приходится выполнять несколько проходов. Сначала я нахожу все записи, которые были изменены только на Palm и делаю соответствующие изменения в базе данных Oracle. Затем нахожу все записи, измененные с момента последней синхронизации как на Palm, так и в базе данных, и разбираюсь с ними. После этого я нахожу все записи, измененные только в базе данных, и вношу соответствующие изменения во временную таблицу. Наконец, программа синхронизации Palm выбирает изменения из временной таблицы и применяет их к информации наладонника. После отключения временные данные исчезают. Я, однако, столкнулся с проблемой: поскольку постоянные таблицы были проанализированы, использовался оптимизатор, основанный на стоимости. Статистической информации по временной таблице не было (проанализировать временную таблицу можно, но статистическая информация при этом не собирается), и оптимизатор, основанный на стоимости делал о ней множество "предположений". Я как разработчик знал среднее количество строк в этой таблице, распределение данных, избирательность индексов и т.п. Мне нужен был способ сообщить оптимизатору эти, более точные, сведения. Это легко сделать с помощью пакета DBMS_STATS. Поскольку оператор ANALYZE не собирает статистическую информацию о временной таблице, необходимо вручную заполнить словарь данных репрезентативной информацией о временных таблицах. Например, если в среднем в таблице будет 500 строк, со средним размером 100 байт и таблица будет занимать примерно 7 блоков, можно использовать следующий вызов:

Глава tkyte@TKYTE816> begin 2 dbms_stats.set_table_stats 3 tabname 4 numrows 5 numblks 6 avgrlen 7 end;

8/ (ownname => USER, => 'T', => 500, => 7, => 100) ;

PL/SQL procedure successfully completed. tkyte@TKYTE816> select table_name, num_rows, blocks, avg_row_len 2 from user_tables 3 where table_name = 'T';

TABLE_NAME Т NUM_ROWS 500 BLOCKS 7 AVG_ROW_LEN Теперь оптимизатор больше не будет использовать свои предположения — он будет использовать наши. Если продолжить в том же духе, можно заставить сервер использовать куда более точную статистическую информацию. Следующий пример показывает использование временной таблицы оптимизатором, основанным на стоимости. План выполнения запроса, сгенерированный без учета статистической информации, — не оптимален. Оптимизатор "решил" использовать индекс, хотя этого не надо было делать. Такой план был выбран, исходя из стандартной информации об избирательности индекса, количества строк в таблице и выбираемого количества строк и т.п. Чтобы исправить это, я ненадолго удалил временную таблицу, создал постоянную таблицу с тем же именем и структурой и поместил в нее ренрезентативные данные. Затем я тщательно проанализировал таблицу (я мог бы также сгенерировать гистограммы и т.п.) и с помощью пакета DBMS_STATS экспортировал статистическую информацию для этой постоянной таблицы. Затем я удалил постоянную таблицу и пересоздал временную. После этого осталось только импортировать репрезентативную статистическую информацию, и оптимизатор выбрал правильный план:

tkyte@TKYTE816> create global temporary table temp_all_objects 2 as 3 select * from all_objects where 1=0 4/ Table created. tkyte@TKYTE816> create index temp_all_objects_idx on temp_all_objects(object_id) 2/ Index created. tkyte@TKYTE816> insert into temp_all_objects 2 select * from all_objects where rownum < 51 3/ 50 rows created.

Таблицы tkyte@TKYTE816> set autotrace on explain tkyte@TKYTE816> select /*+ ALL_ROWS */ object_type, count(*) 2 FROM temp_all_objects 3 where object_id < 50000 4 group by object_type 5 / OBJECT TYPE JAVA CLASS Execution Plan 0 1 2 3 COUNT(*) 0 1 SELECT STATEMENT Optimizer=HINT: ALL_ROWS (Cost=13 Card=409 SORT (GROUP BY) (Cost=13 Card=409 Bytes=9816) TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEMP_ALL_OBJECTS' (Cost=10 INDEX (RANGE SCAN) OF 'TEMP_ALL_OBJECTS_IDX' (NON-UNIQUE) tkyte@TKYTE816> set autotrace off Это показывает, что оптимизатор, основанный на стоимости, выбрал неверный план. При обращении к более чем 10-20 процентам таблицы индекс использовать не стоит. Мы же обращаемся ко всей таблице;

и таблица настолько маленькая, что использование индекса ничего не даст в любом случае. Вот как предоставить оптимизатору информацию, необходимую для выработки правильного плана:

tkyte@TKYTE816> drop table temp_all_objects;

Table dropped. tkyte@TKYTE816> create table temp_all_objects 2 3 4 as select * from all_objects where 1=0 / Table created. tkyte@TKYTE816> create index temp_all_objects_idx on temp_all_objects(object_id) 2 / Index created. tkyte@TKYTE816> insert into temp_all_objects 2 select * from all_objects where rownum < 51;

50 rows created. tkyte@TKYTE816> analyze table temp_all_objects compute statistics;

Table analyzed. tkyte@TKYTE816> analyze table temp_all_objects compute statistics for all 2 indexes;

Table analyzed.

Глава Я всего лишь создал постоянную таблицу, аналогичную временной и наполнил ее репрезентативными данными. В этом — весь фокус;

необходимо хорошо продумать, какие данные помешаются в таблицу перед анализом. Предположения оптимизатора будут заменены этими данными, так что надо предоставить ему данные поточнее, чем он строит сам. В некоторых случаях бывает достаточно просто установить статистическую информацию о таблице или индексе вручную, как было сделано в предыдущем примере, чтобы сообщить оптимизатору количество и диапазон значений. В других случаях, чтобы дать оптимизатору, основанному на стоимости, необходимые данные, придется добавить в словарь данных много разнообразной информации. Можно не добавлять ее вручную, а поручить это серверу Oracle. Представленный ниже метод позволяет получить и легко задать всю информацию:

tkyte@TKYTE816> begin 2 dbms_stats.create_stat_table (ownname => USER, 3 stattab => 'STATS');

4 5 dbms_stats.export_table_stats (ownname => USER, 6 tabname => 'TEMP_ALL_OBJECTS', 7 stattab => 'STATS') ;

8 dbms_stats.export_index_stats (ownname => USER, 9 indname => 'TEMP_ALL_OBJECTS_IDX', 10 stattab => 'STATS');

11 end;

12 / PL/SQL procedure successfully completed. tkyte@TKYTE816> drop table temp_all_objects;

Table dropped. tkyte@TKYTE816> create global temporary table temp_all_objects 2 as 3 select * from all_objects where 1=0 4 / Table created. tkyte@TKYTE816> create index temp_all_objects_idx on temp_all_objects(object_id) 2 / Index created. tkyte@TKYTE816> begin 2 dbms_stats.import_table_stats(ownname => USER, 3 tabname => 'TEMP_ALL_OBJECTS', 4 stattab => 'STATS');

5 dbms_stats.import_index_stats(ownname => USER, 6 indname => 'TEMP_ALL_OBJECTS_IDX', 7 stattab => 'STATS');

8 end;

9 / PL/SQL procedure successfully completed.

Таблицы Мы просто добавили статистическую информацию для временной таблицы на основе репрезентативного набора данных. Теперь оптимизатор, основанный на стоимости, будет использовать ее для выбора оптимального плана, что подтверждает следующий запрос:

tkyte@TKYTE816> insert into temp_all_objects 2 select * from all_objects where rownum < 51 3 / 50 rows created. tkyte@TKYTE816> set autotrace on tkyte@TKYTE816> select /*+ ALL_ROWS */ object_type, 2 FROM temp_all_objects 3 where object_id < 50000 4 group by object_type 5 / OBJECT_TYPE JAVA CLASS Execution 0 1 2 Plan SELECT STATEMENT Optimizer=HINT: ALLJROWS (Cost*3 Card=l Bytes=14) SORT (GROUP BY) (Cost=3 Card=l B y t e s = 1 4 ) TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEMP_ALL_OBJECTS' ( C o s t = l Card=50 COUNT(*) count(*) 0 Временные таблицы могут пригодиться в приложении, где необходимо временно, на период сеанса или транзакции, запомнить набор строк для соединения с другими таблицами. Не предполагается их использование для разбиения большого запроса на меньшие результирующие множества для последующего соединения (для этого чаще всего и используются временные таблицы в других СУБД). В СУБД Oracle запрос, разбитый на меньшие, записывающие промежуточные результаты во временные таблицы, как правило, выполняется медленнее. Я постоянно убеждаюсь в этом, когда, переписав ряд вставок во временные таблицы результатов нескольких запросов в виде одного большого запроса, получаю результат намного быстрее. При работе с временными таблицами генерируется минимальный объем данных повторного выполнения, но данные эти все же генерируются, и избежать этого нельзя. Данные повторного выполнения генерируются для данных отмены и обычно их объем пренебрежимо мал. Если к временным таблицам применяются только операторы INSERT и SELECT, генерация данных повторного выполнения будет незаметна (этих данных генерируется мало). Большой объем данных повторного выполнения будет генерироваться только при интенсивном удалении или изменении строк во временной таблице. Статистическая информация для оптимизатора, основанного на стоимости, для временной таблицы не генерируется, но ее можно задать с помощью пакета DBMS_STATS. Можно установить лишь несколько наиболее существенных показателей (количество строк, среднюю длину строки и т.п.) или использовать для генерации полного набора статистической информации постоянную таблицу с репрезентативными данными. Убе Глава дитесь только, что ваши предположения лучше стандартных. В противном случае генерируемый оптимизатором план только ухудшится.

Объектные таблицы Мы уже касались того, как работать с объектной таблицей, в разделе, посвященном вложенным таблицам. Объектной называется таблица, создаваемая на основе типа, а не набора столбцов. Обычно оператор CREATE TABLE выглядит следующим образом: create table t (x int, у date, z varchar2(25));

Оператор создания объектной таблицы имеет следующий вид: create table t of Some_Type;

Атрибуты (столбцы) таблицы t берутся из определения типа SOME_TYPE. Давайте рассмотрим простой пример, в котором используется несколько типов, и разберем полученные структуры данных:

tkyte@TKYTE816> create or replace type address_type 2 as object 3 (city varchar2(30), 4 street varchar2(30), 5 state varchar2(2), 6 zip number 7) 8/ Type created. tkyte@TKYTE816> create or replace type person_type 2 as object 3 (name varchar2 (30), 4 dob date, 5 home_address address_type, 6 work_address address_type 7 8 ) / Type created. tkyte@TKYTE816> create table people of person_type 2/ Table created. tkyte@TKYTE816> desc people Name Null? Type NAME DOB HOME_ADDRESS WORK ADDRESS VARCHAR2 (30) DATE ADDRESSJTYPE ADDRESS TYPE Таблицы Вот, собственно, и все. Создаются определения типов, после чего можно создавать таблицы этих типов. Таблица PEOPLE имеет четыре столбца, представляющих четыре атрибута созданного нами типа PERSON_TYPE. Теперь можно применять к объектной таблице операторы ЯМД для создания и выборки данных:

tkyte@TKYTE816> insert into people values ('Tom', '15-mar-1965', 2 address_type('Reston', '123 Main Street', 'Va', '45678'), 3 address_type('Redwood', '1 Oracle Way', 'Ca', '23456'));

1 row created. tkyte@TKYTE816> select * from people;

NAME Tom DOB HOME_ADDRESS(CITY, S WORK_ADDRESS (CI ADDRESSJTYPE('R edwood', '1 Oracle Way', 23456) 15-MAR-65 ADDRESS_TYFE('Reston ', '123 Main Street', 'Va', 45678) 'Ca', tkyte@TKYTE816> select name, p.home_address.city from people p;

NAME Tom HOME ADDRESS.CITY Reston Вам представлены синтаксические конструкции для работы с объектным типами. Например, в операторе INSERT пришлось задавать для столбцов HOME_ADDRESS и WORK_ADDRESS данные с помощью конструкторов. Мы преобразовали набор скалярных значений в тип ADDRESS_TYPE. Экземпляр типа ADDRESS_TYPE для этой строки создан с помощью стандартного конструктора для объекта типа ADDRESS_TYPE. Итак, в таблице как будто четыре столбца. Но теперь, после выявления скрытых особенностей вложенных таблиц, можно предположить, что это еще не все. Сервер Oracle хранит все объектно-реляционные данные в обычных реляционных таблицах;

в конечном итоге все сводится к строкам и столбцам. Если обратиться к "реальному" словарю данных, окажется, что таблица на самом деле выглядит так:

tkyte@TKYTE816> select name, segcollength 2 from sys.col$ 3 where obj# = (select object_id 4 from user_objects 5 where object_name - 'PEOPLE') 6 / NAME SYS_NC_OID$ SYS_NC_ROWINPO$ NAME DOB HOME ADDRESS SEGCOLLENGTH 16 1 30 7 Глава 6 30 30 2 22 1 30 30 2 SYS_NC00006$ SYS_NC00007$ SYS_NC00008$ SYS_NC00009$ WORK_ADDRESS SYS_NC00011$ SYS_NC00012$ SYS_NC00013$ SYS_NC00014$ 14 rows selected.

Это существенно отличается от того, что выдает команда describe. Оказывается, в этой таблице 14 столбцов, а не 4. Они описаны ниже. • SYS_NC_OID$. Это сгенерированный системой идентификатор объекта для таблицы. Это уникальный столбец типа RAW(16). Для него установлено ограничение уникальности — по нему создан соответствующий уникальный индекс. • SYS_NC_ROWINFO. Это та же "магическая" функция, что и в случае вложенной таблицы. Если выбрать ее значение из таблицы, возвращается вся строка в виде одного столбца:

tkyte@TKYTE816> s e l e c t sys_nc_rowinfo$ SYS_NC_ROWINFO$(HAME, DOB, from p e o p l e ;

STREET, STATE, ZIP),... HOME_ADDRESS (CITY, PERSON_TYPE('Tom', 45-MAR-65', ADDRESSJTYPE('Leesburg', ' 4 2 3 4 Main S t r e e t ', 'Va', 2 0 1 7 5 ), ADDRESS_TYPE('Reston', ' 4 9 1 0 O r a c l e Way', 'Va', 2 0 1 9 0 ) ) • NAME, DOB. Это скалярные атрибуты нашей объектной таблицы. Они, как и можно было предположить, хранятся как обычные столбцы. • HOME_ADDRESS, WORK_ADDRESS. Это тоже "магические" функции — они возвращают набор столбцов в виде единого объекта. Места они не занимают, за исключением признака NULL или NOT NULL для столбца. • SYS_NCnnnnn$. Это скалярные реализации встроенных объектных типов. Поскольку тип PERSONJTYPE содержит встроенный тип ADDRESS_TYPE, серверу Oracle необходимо место для хранения его атрибутов в виде столбцов соответствующего типа. Сгенерированные системой имена необходимы, поскольку имена столбцов должны быть уникальными, а ничто не мешает использовать один и тот же объектный тип несколько раз, как в нашем примере. Если бы имена не генерировались, столбец ZIP, например, был бы повторен дважды. Итак, как и в случае вложенных таблиц, "за кулисами" происходит много чего. Добавлен фиктивный первичный ключ длиной 16 байт, автоматически созданы виртуальные столбцы и индекс. Можно изменить стандартный идентификатор объекта, как будет показано ниже. Сначала давайте рассмотри полный текст подробного оператора SQL, генерирующего нашу таблицу. И в этот раз он сгенерирован с помощью пары утилит ЕХР/IMР:

Таблицы CREATE TABLE "TKYTE". "PEOPLE" OF "PERSON_TYPE" OID '36101E4C6B7E4F7E96A8A6662518965C' OIDINDEX (PCTFREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS 255 STORAGE(INITIAL 131072 NEXT 131072 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT) TABLESPACE "USERS") PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 LOGGING STORAGE(INITIAL 131072 NEXT 131072 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 4096 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT) TABLESPACE "USERS" / ALTER TABLE "TKYTE"."PEOPLE" MODIFY ("SYS_NC_OID$" DEFAULT SYS_OP_GUID () ) / Это дает чуть больше информации о том, что происходит на самом деле. Теперь мы четко видим конструкцию OIDINDEX и то, что она ссылается на столбец SYS_NC_OID$. Это скрытый первичный ключ таблицы. Функция SYS_OP_GUID совпадает с функцией SYS_GUID. Обе они возвращают глобально уникальный идентификатор, представленный в поле типа RAW(16). Синтаксис OID <большое шестнадцатиричное число>' не описан в документации СУБД Oracle. Он просто гарантирует, что в ходе экспорта и последующего импорта базовый тип PERSON_TYPE фактически — один и тот же. Это предотвращает возникновение ошибок если: • создать таблицу PEOPLE;

• экспортировать ее;

• удалить базовый тип PERSON_TYPE;

• создать новый тип PERSON_TYPE с другими атрибутами;

• импортировать старые данные таблицы PEOPLE. Очевидно, экспортированные данные не могут быть импортированы в новую структуру, поскольку они ей не соответствуют. Эта проверка предотвращает возникновение подобной ситуации. Об особенностях экспорта и импорта объектных таблиц см. в главе 8. Если помните, я упоминал, что можно изменить объектный идентификатор, присваиваемый экземпляру объекта. Вместо автоматически сгенерированного системой фиктивного первичного ключа можно использовать естественный первичный ключ объекта. Сначала это может показаться бесполезным — столбец SYS_NC_OID$ все равно входит в определение объекта в таблице словаря SYS.COL$ и, казалось бы, для него требуется больше пространства, чем для сгенерированного системой столбца. Но и в этом Глава случае происходит "чудо". Столбец SYS_NC_OID$ для объектной таблицы, основанный на первичном ключе, а не сгенерированный системой, является виртуальным и места на диске не занимает. Вот пример, демонстрирующий, что происходит в словаре данных, и то, что физического пространства столбец SYS_NC_OID$ не занимает. Начнем с анализа таблицы с идентификатором объекта, сгенерированным системой:

tkyte@TKYTE816> CREATE TABLE "TKYTE"."PEOPLE" 2 OF "PERSON_TYPE" 3 / Table created. tkyte@TKYTE816> select name, typef, segcollength 2 from sys.col$ 3 where obj# = (select object_id 4 from user_objects 5 where object_name = ' PEOPLE') 6 and name like 'SYS\_NC\_%' escape '\' 7 / NAME SYS_NC_OID$ SYS_NC_ROWINFO$ TYPE# 23 121 SEGCOLLENGTH 16 tkyte@TKYTE816> insert into people(name) 2 select rownum from all_objects;

21765 rows created. tkyte@TKYTE816> analyze table people compute statistics;

Table analyzed. tkyte@TKYTE816> select table_name, avg_row_len from user_object_tables;

TABLE NAME PEOPLE AVG ROW LEN Итак, как видите, средняя длина строки составляет 25 байт, 16 байт занимает столбец SYS_NC_OID$ и 9 байт — столбец NAME. Теперь давайте создадим такую же таблицу, но используем первичный ключ, столбец NAME, в качестве идентификатора объекта:

tkyte@TKYTE816> CREATE TABLE "TKYTE". "PEOPLE" 2 OF "PERSON_TYPE" 3 (constraint people_pk primary key (name)) 4 object identifier is PRIMARY KEY 5 / Table created. tkyte@TKYTE816> select name, type#, segcollength 2 from sys.col$ 3 where obj# = (select object_id Таблицы 4 5 6 7 NAME SYS_NC_OID$ SYS_NC_ROWINFO$ from user_objects where object name = 'PEOPLE') and name like

tkyte@TKYTE816> insert into people (name) 2 values ('Hello World!');

1 row created. tkyte@TKYTE816> select sys_nc_oid$ from people p;

SYS NC OID$ 7129B0A94D3B49258CAC926D8FDD6EEB0000001726010001000100290000 OOOOOOOC07001E0100002A00078401FE000000140C4B656C6C6F20576F72 6С6421000000000000000000000000000000000000 tkyte@TKYTE816> select utl_raw.cast_to_raw('Hello World! 1 ) 2 from dual;

DATA 48656C6C6F20576F726C6421 tkyte@TKYTE816> select utl_raw.cast_to_varchar2(sys_nc_oid$) data 2 from people;

DATA <мусорные данные...>Hello World! data Если выбрать данные столбца SYS_NC_OID$ и получить представление вставленной строки в шестнадцатиричном виде, мы увидим, что данные строки встроены в иденгификатор объекта. Преобразуя идентификатор объекта в тип VARCHAR2, мы убежда;

мся в этом визуально. Значит ли это, что данные хранятся дважды, да еще при этом расходуется большое количество пространства? Нет, конечно.

tkyte@TKYTE816> insert into people(name) 2 select rownum from all_objects;

21766 rows created. tkyte@TKYTE816> analyze table people compute statistics;

Глава Table analyzed. tkyte@TKYTE816> select table_name, avg_row_len from user_object_tables;

TABLE NAME PEOPLE AVG ROW LEN Средняя длина строки теперь составляет только 8 байт. На хранение сгенерированного системой ключа пространство больше не тратится, и никакие 81 байт на самом деле не хранятся. Сервер Oracle синтезирует данные этого столбца при выборке из таблицы. Теперь позволю себе высказать мнение. Объектно-реляционные компоненты (вложенные таблицы, объектные таблицы) я бы назвал "синтаксической приманкой". Они всегда преобразуются в старые, добрые реляционные строки и столбцы. Я лично предпочитаю не использовать их для хранения данных. Слишком много "чудес" происходит, и их побочные эффекты не вполне ясны. Создаются скрытые столбцы, дополнительные индексы, удивительные псевдостолбцы и т.д. Это не значит, что использование объектно-реляционных компонентов — пустая трата времени — как раз наоборот. Я постоянно использую их в программах на языке PL/SQL и в объектных представлениях. Я могу получить все преимущества вложенной таблицы (меньший объем передаваемых по сети данных для таблиц, связанных отношениями главный/подчиненные, концептуальная простота использования и т.п.) без сопутствующих проблем физического хранения. И все это благодаря тому, что можно синтезировать объекты из реляционных данных с помощью объектных представлений. Это решает большинство проблем с объектными/ вложенными таблицами, поскольку разработчик сам определяет особенности физического хранения и условия соединения, а доступ к базовым таблицам осуществляется, как к обычным реляционным (что требуется для многих инструментальных средств сторонних производителей). Те, кому необходимо объектное представление реляционных данных, его получают, а остальные работают с обычными, реляционными, данными. Поскольку объектные таблицы на самом деле — специальным образом созданные реляционные, мы делаем явно то, что сервер Oracle делает "за кадром", но мы делаем это эффективнее, поскольку не надо давать решение для общего случая. Например, используя определенные ранее типы, я могу использовать следующие простые структуры:

tkyte@TKYTE816> create table people_tab 2 (name varchar2(30) primary key, 3 dob date, 4 home_city varchar2 (30), 5 home_streat varchar2(30), 6 home_state varchar2(2), 7 home_zip number, 8 work_city varchar2(30), 9 work_street varchar2(30), 10 work_state varchar2(2), 11 work_zip number 12 ) 13 / Таблицы Table created.

tkyte@TKYTE816> create view people of person_type 2 with object identifier (name) 3 as 4 select name, dob, 5 address_type(home_city,home_street,home_state,home_zip) home_adress, 6 address_type(work_city,work_street,work_state,work_zip) work_adress 7 from people_tab 8/ View created. tkyte@TKYTE816> i n s e r t i n t o people values ('Tom', '15-mar-1965', 2 address_type('Reston', '123 Main S t r e e t ', 'Va', ' 4 5 6 7 8 ' ), 3 address_type('Redwood', '1 Oracle Hay', 'Ca', ' 2 3 4 5 6 ' ) ) ;

1 row created.

Эффект получается почти тот же. Но я точно знаю, что, как и где хранится. Для более сложных объектов, возможно, придется создать триггеры INSTEAD OF для объектных представлений, чтобы можно было изменять данные через представление. Итак, объектные таблицы используются для реализации объектно-реляционной модели данных в Oracle. Обычно при создании одной объектной таблицы создается много физических объектов базы данных, и в схему добавляются дополнительные столбцы, обеспечивающие управление всеми этими структурами. С объектными таблицами связан ряд "чудес". Объектные представления позволяют воспользоваться синтаксическими и семантическими преимуществами "объектов" и при этом полностью контролировать размещение данных и обеспечивать к ним традиционный, реляционный, доступ. При этом можно получить лучшее из обоих миров — реляционного и объектно-реляционного.

Резюме Надеюсь, прочитав эту главу, вы поняли, что не все таблицы одинаковы. Сервер Oracle предлагает много различных типов таблиц. В этой главе мы рассмотрели многие скрытые аспекты организации таблиц вообще, а также изучили различные типы таблиц, поддерживаемые сервером Oracle. Начали мы с изучения терминологии и параметров хранения таблиц. Обсудили назначение списков свободных блоков в многопользовательской среде, где данные часто вставляются и/или изменяются множеством пользователей одновременно. Мы выяснили назначение параметров PCTFREE и PCTUSED, а также выработали ряд принципов их правильной установки. Затем мы добрались до различных типов таблиц, начиная с обычной, организованной в виде кучи. Таблица, организованная в виде кучи, — стандартный и наиболее широко используемый тип таблиц в большинстве приложений. Затем мы перешли к таблицам, организованным по индексу, которые позволяют хранить данные в индексе. Было показано, как их применять в различных случаях (например, для справочников и Глава обратных списков, когда организованная в виде кучи таблица просто содержит избыточную копию данных). Затем разобрались, как их использовать в сочетании с другими типами таблиц, в частности, для реализации вложенных таблиц. Мы рассмотрели два вида кластеров в Oracle — индексные и хеш-кластеры. Создание кластера преследует две цели: • хранить данные нескольких таблиц вместе, в одних и тех же блоках данных;

• хранить похожие данные в одном месте, на основе ключа кластера, так что, например, все данные для отдела 10 (из нескольких таблиц) хранятся вместе. Это позволяет получать взаимосвязанные данные очень быстро, минимальным количеством операций ввода/вывода для сбора всех данных. Мы продемонстрировали основное отличие индексных кластеров от хеш-кластеров и обсудили, когда подходит (и не подходит) каждый из типов. Затем мы перешли к вложенным таблицам. Рассмотрели синтаксис, семантику и использование таких таблиц. Убедились, что фактически они являются сгенерированной и поддерживаемой системой парой таблиц главная/подчиненная, и разобрались, как сервер Oracle создает эти таблицы. Мы рассмотрели различные типы вложенных таблиц, которые по умолчанию организуются в виде кучи. Было показано, что имеет смысл создавать вложенные таблицы как организованные по индексу. Затем мы рассмотрели особенности временных таблиц: как их создавать, где им выделяется пространство, а также то, что при работе с ними не возникает проблем одновременного доступа. Мы изучили различия между временными таблицами, создаваемыми на время выполнения транзакции и на время сеанса. Был представлен правильный способ использования временных таблиц в базах данных Oracle. В завершение главы описана работа с объектнымu таблицами. Как и в случае вложенных таблиц, мы обнаружили, что при использовании объектных таблиц в Oracle многое происходит "за кадром". Было показано, как объектные представления на базе обычных реляционных таблиц позволяют получить функциональные возможности объектных таблиц и в то же время обеспечивают простой доступ к базовым реляционным данным. Эта тема более подробно будет рассмотрена в главе 20, посвященной объектно-реляционным возможностям.

Индексы Индексирование — очень важный аспект проектирования и разработки приложения. Если индексов слишком много, снизится производительность операторов ЯМД. Если индексов не хватает, снизится производительность запросов (а следовательно, вставок, изменений и удалений). Правильное решение этой проблемы позволит обеспечить высокую производительность приложений. Я часто сталкиваюсь с тем, что об индексах при разработке приложений думают в последнюю очередь. Считаю, что это — ошибочный подход. С самого начала, если понятно, как будут использоваться данные, необходимо создать достаточный набор индексов для использования в приложении. Слишком часто приложение просто устанавливают в производственной среде, а потом решают, какие индексы необходимо добавить. Это означает, что разработчики вовремя не оценили способы использования и окончательные объемы данных, с которыми придется работать. Индексы в такой системе придется добавлять бесконечно, по мере роста объемов данных (это называется настройкой постфактум). Появятся избыточные индексы, которые никогда не используются, и на них будет тратиться не только место, но и вычислительные ресурсы. Обдумав в самом начале, когда и как индексировать данные, можно сэкономить большое количество времени, затрачиваемого на настройку по ходу эксплуатации. В этой главе будет сделан обзор индексов, предлагаемых в СУБД Oracle, и показано, когда и где их можно использовать. Эта глава отличается от других глав книги по стилю и формату. Индексирование — обширная тема;

об этом можно написать целую книгу. Индексирование касается как разработчиков приложений, так и администраторов баз данных. Разработчик должен знать об индексах, как применять их в создаваемых приложениях, когда их использовать (а когда — нет) и т.д. Администратор базы данных Глава должен думать об увеличении индекса, степени его фрагментации и других физических характеристиках. Мы будем рассматривать в основном практическое использование индексов в приложениях (фрагментации индексов и подобным вопросам внимание уделяться не будет). В первой половине этой главы представлены основные сведения, необходимые для принятия обоснованного решения о том, индексировать ли данные и какой тип индекса использовать. Во второй — я дам ответы на некоторые из наиболее часто задаваемых вопросов об индексах. Различные примеры в этой книге требуют разных базовых версий СУБД Oracle. Если определенная возможность доступна только в Oracle 8i Enterprise или Personal Edition, я это укажу. Многие примеры с индексами на основе В*-дерева требуют использования Oracle 7.0 или более поздних версий. Примеры с битовыми индексами требуют наличия Oracle 7.3.3 или более поздних версий (в редакции Enterprise или Personal). Индексы по функциям и прикладные индексы требуют использования Oracle 8i Enterprise или Personal Edition. Раздел "Часто задаваемые вопросы" применим ко всем версиям СУБД Oracle.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 24 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.