前向我们讲了SQL SERVER,MYSQL分区表的建表方法,下面将使用实际的数据并针对按日期的范围分区讲讲ORACLE分区表的数据记录的操作实例。
1.2.1. 插入记录:
以下为引用的内容: SQL> insert into dinya_test values(1,12,’BOOKS’,sysdate); 1 row created. SQL> insert into dinya_test values(2,12, ’BOOKS’,sysdate+30); 1 row created. SQL> insert into dinya_test values(3,12, ’BOOKS’,to_date(’2006-05-30’,’yyyy-mm-dd’)); |
按上面的建表结果,2006年前的数据将存储在第一个分区part_01上,而2006年到2010年的交易数据将存储在第二个分区part_02上,2010年以后的记录存储在第三个分区part_03上。
1.2.2. 查询分区表记录:
以下为引用的内容: SQL> select * from dinya_test partition(part_01); TRANSACTION_ID ITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE -------------------------------------------------------------------------------- 1 12 BOOKS 2005-1-14 14:19: 2 12 BOOKS 2005-2-13 14:19: SQL> SQL> select * from dinya_test partition(part_02); TRANSACTION_ID ITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE -------------------------------------------------------------------------------- 3 12 BOOKS 2006-5-30 4 12 BOOKS 2007-6-23 SQL> SQL> select * from dinya_test partition(part_03); TRANSACTION_ID ITEM_ID ITEM_DESCRIPTION TRANSACTION_DATE -------------------------------------------------------------------------------- 5 12 BOOKS 2011-2-26 6 12 BOOKS 2011-4-30 SQL> |
从查询的结果可以看出,插入的数据已经根据交易时间范围存储在不同的分区中。这里是指定了分区的查询,当然也可以不指定分区,直接执行select * from dinya_test查询全部记录。
在也检索的数据量很大的时候,指定分区会大大提高检索速度。
1.2.3. 更新分区表的记录:
以下为引用的内容: SQL> update dinya_test partition(part_01) t set t.item_description=’DESK’ where t.transaction_id=1; 1 row updated. SQL> commit; Commit complete. SQL> |
这里将第一个分区中的交易ID=1的记录中的item_description字段更新为“DESK”,可以看到已经成功更新了一条记录。但是当更新的时候指定了分区,而根据查询的记录不在该分区中时,将不会更新数据,请看下面的例子:
以下为引用的内容: SQL> update dinya_test partition(part_01) t set t.item_description=’DESK’ where t.transaction_id=6; 0 rows updated. SQL> commit; Commit complete. SQL> |
指定了在第一个分区中更新记录,但是条件中限制交易ID为6,而查询全表,交易ID为6的记录在第三个分区中,这样该条语句将不会更新记录。
1.2.4. 删除分区表记录:
以下为引用的内容: SQL> delete from dinya_test partition(part_02) t where t.transaction_id=4; 1 row deleted. SQL> commit; Commit complete. SQL> |
上面例子删除了第二个分区part_02中的交易记录ID为4的一条记录,和更新数据相同,如果指定了分区,而条件中的数据又不在该分区中时,将不会删除任何数据。