行链接是指一个行的大小超过了一个块的可用大小，导致一个行存储在多个块中的情况

行迁移是指一个行因为不断的被更新变大，导致原有的块存放不下该行，而将该行的数据整行迁移到另外 一个合适的块中，而原块中留下一个指针指向迁移后的块，行迁移后rowid不变。行迁移特别容易出现在表增加字段后。

查找行链接和行迁移

1、运行脚本@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/utlchain.sql

该脚本其实只做一件事，创建chained_rows表：

create table CHAINED_ROWS (

owner_name varchar2(30),

table_name varchar2(30),

cluster_name varchar2(30),

partition_name varchar2(30),

subpartition_name varchar2(30),

head_rowid rowid,

analyze_timestamp date

);

2、analyze table test list chained rows;

3、select * from chained_rows;

解决方法：

create table test_hist as select * from test

where rowid in (select head_rowid from chained_rows where table_name='TEST');

(2)删除产生行迁移的行

delete from test where rowid in (select head_rowid from chained_rows where table_name='TEST');

(3)将产生行迁移的行重新插入表中

insert into test select * from test_hist;

(4)删除临时表和统计表中数据

drop table test_hist

delete from chained_rows where table_name='TEST';

2、move表

alter table test move;

此命令会使行的rowid改变，导致索引失效，需要重建索引，并且需要重新收集统计信息。

下面为实验：

首先我创建了一张300W数据量pctfree为0的大表：

SQL> select count(*) from big;

COUNT(*)

----------

3220736

SQL> select pct_free from dba_tables where table_name='BIG';

PCT_FREE

----------

0

SQL> analyze table big list chained rows;

表已分析。

SQL> select count(*) from chained_rows;

COUNT(*)

----------

0

SQL> alter table big add test_id number;

表已更改。

SQL> update big set test_id=1 where rownum <=1000000;

已更新1000000行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> analyze table big list chained rows;

表已分析。

SQL> select count(*) from chained_rows;

COUNT(*)

----------

31919

SQL> create table big_hist as select * from big

2 where rowid in (select head_rowid from chained_rows where table_name='BIG');

表已创建。

SQL> delete from big where rowid in (select head_rowid from chained_rows where table_name='BIG');

已删除31919行。

SQL> insert into big select * from big_hist;

已创建31919行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> drop table big_hist purge;

表已删除。

SQL> delete from chained_rows where table_name='BIG';

已删除31919行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> analyze table big list chained rows;

表已分析。

SQL> select count(*) from chained_rows;

COUNT(*)

----------

0

SQL> analyze table big list chained rows;

表已分析。

已用时间: 00: 00: 07.40

实验最后分析了解了analyze list chained rows语句的大概时间，300W的数据在6-7秒左右