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• 介绍

Schema: 一组逻辑数据结构，和一个user name同名，被它拥有。

table：描述一个entity。

index:提高数据retrieval性能。

transaction: 包含一个或多个sql语句的逻辑上的原子单元。

data concurrency:oracle用锁来控制对数据的并发访问。

data consistency:oracle保证语句级别的读一致。也提供事务级别的读一致，一个事务中的所有语句看到的是同以时间点的数据，即事务开始运行的时间点。

一个oracle database server包含一个database和至少一个database instance.

database:一组存储数据的磁盘文件，可独立于database instance.

database instance:一组管理数据库文件的memory structures，包含一个共享内存区(system global area-SGA),和一组后台进程。

物理存储结构：

一个或多个data files

一个control files：包括数据库名，data files名称和位置。

online redo log files:一个online redo log，包含两个或多个online redo log files.

还有parameter files, diagnostic files, backup files and archived redo log files.

逻辑存储结构：

data blocks: 一个数据块对应指定数量的bytes.

extents: 指定数量的逻辑上连续的数据块，储存某种类型的信息。

segments:（段）为某个user object(table, index, etc)，undo data or temporary date分配的一组extents.

tablespace:数据库被分割成逻辑存储单位，成为表空间。是一个segment的逻辑容器。每个表空间包含至少一个data file.

进程：

client process

background process

server process

oracle processes包括server processes and background processes.

memory structure:

SGA: System Global Area一组共享内存结构，包含了一个数据库实例的数据和控制信息了。包括缓存数据块和共享sql区等组件。

PGA:Program Global Area包含一个server process or background process的数据和控制信息。每个进程有其自己的PGA，并且该PGA只能被该进程访问。

oracle net services：介于数据库和网络通信协议之间的借口，用来协调分布式处理和分布式数据库。

oracle net listener：server端的监听器。

oracle database服务客户请求的两种方式：

dedicated server architecture:每一个客户进程连接到一个服务进程。

shared server architecture:有一个共享进程的pool，客户进程和a dispatcher交流。

• 2 table and table clusters

schema object types:

table, indexes, partition, views, sequence, dimensions, synonyms, PL/SQL subprograms and package.

其他类型的对象，但不在schema中的有database users, roles, contexts, and directory objects.

有些schema objects会存储在段中，比如表或者索引，也有些对象，比如视图和序列只包含元数据。

一个schema对象逻辑上会放在一个表空间中。一个表空间可以放多个schema下的对象，一个schema的不同对象可以在不同的表空间中。 一个对象的数据物理上存储在一个或多个数据文件中。

一个段不能跨多个表空间。

tablespace 多对多 schema

|1对多 |1对多

segment schema objects

|1对多 |1对多

data files data files

表和段的关系：

段的存在，并不是依赖于表的。建立一些其它逻辑对象也会会创建段，如索引、物化视图；一张普通表对应一个段；表的建立，并不意味着段的创建，如临时表（Global Temporary Table）；一张表也可以创建多个段，如分区表（Partition Table）；多个表也可以共存于一个段，如簇表（Cluster Table）

oracle常用数据类型：

character: varchar2 (by default, bytes measured; has characters measured)

nchar, nvarchar2存储unicode character data. character set必须是AL16UTF16 or UTF8.且他们的length semantics是character length semantics.

numeric:NUMBER在各平台间可移植。NUMBER(p, s)

BINARY_FLOAT, BINARY_DOUBLE: 数学运算更快，存储需求更少

datetime：

date

timestamp更精确，常用于事件排序

timestamp with time zone, timestamp with local time zone

rowid:数据库中的每一行都有一个rowid

oracle database用rowid去构建索引。

format models and data types：

例如yyyy-mm-dd

to_char(salary, '$99,990.99')

to_date('1998 05 20', 'YYYY MM DD')

完整性约束

object type：用户自定义类型，有名称，属性和方法。

临时表：在数据字典中是一个持久性定义，但对一个新session是空表。

create global temporary table

on commit: whether transaction-specific (default) or session-specific

普通表将在创建时被分配段，但临时表和临时表的索引将在第一行数据被插入时被分配临时段。在transaction or session中止时，临时段被收回。

external table：访问外部数据源，但使用起来和普通表一样。对于查询flat file很有用。在数据字典中定义。

create table ... organization external

两种access drivers:

ORACLE_LOADER（缺省）提供对外部文件的只读

ORACLE_DATAPUMP从数据库中读取数据，写到外部文件。或者读取一个外部表，装载到数据库中。

表组织：

通常是heap-organized table，其中记录是无序的。添加行时，数据库将第一个可用的空余空间分配给它。

table compression:消除一个数据块中的冗余值。

NULL值：如果一个中间列（不是尾列）的值为null，则需要用1bytes去存储该列的长度。尾列则不需要任和值，因为下一个行的列头会知道上一行的剩余列为空。

一个table cluster是一组表可以共享相同的列。对于table cluster，一个数据块可以包含来自多个表的行。

cluster key是那些聚簇表共有的列。

cluster key value是对于某组行的cluster key的值。那些cluster key value相同的数据，在物理上会存储在一起。

因为table cluster的优点就是可以把经常放在一起查询的记录在物理上存储在一起，方便查找。所以：

当一组表总是被查询（不被修改），并且连接查询时，可以考虑用table cluster，优点如下：disk i/o降低，访问时间减少，存储减少（cluster key value不会被重复存储）。

在如下情况不适合：表被频繁的更新，表频繁的被全表扫描，表需要truncating.

indexed clusters: 使用索引的table cluster. 这个索引是建在cluster key上的b树索引，并且需要在任何记录插入到该表之前就建立好。

建立顺序：以department, employee表为例

1.create cluster employees_departments_cluster (department_id number(4)) size 512;

2.create index idx_emp_dept_cluster on cluster employees_departments_cluster;

3.create table employess (...) cluster employees_departments_cluster (department_id);

4.create table departments (...) cluster employees_departments_cluster (department_id);

5.往这两个表里插入记录

最后数据库就会把一个department_id所对应的departments表里的记录，employees表里对应的记录，在物理上存储在一起。

Hash cluster：类似indexed cluster,只不过index key被一个hash函数所代替。数据库会根据每个key value做一个hash function,得出的结果就是实际数据存储的位置。所以只需要一个i/o就可以得到数据。适用：

1. 表被查询多于被更改。2.hash键值用=查询，例如department_id = 20.只有用=号时，才会使用hash function去计算得到物理存储位置。3.你能知道大概有多少hash key，并且对于每个键值，其上的数据大小。

create cluster employees_departement_cluster (department_id number(4)) size 8192 haskeys 100;

100是指大约有100个department_id.接下去的步骤和indexes cluster类似。

但是hash cluster不能处理类似20<100这种情况，因为它不能hash20到100之间所有的值。这种情况下只能全表扫描。

单表hash cluster：哈希值和行一对一。适用于用主键快速访问数据。

排序哈希聚簇：适用于经常需要排序返回。

数据库根据hashkey的数量和相关联的数据的大小来算出需要给hash cluster分配的空间：

block number = hashkey * size / database_block_size

如果开始给定hashkey数量是100(有100个不同的department_id)，后来超出了100，用户当时可以继续插入数据，但这时访问数据的速度会下降。因为这时预分配的空间不够了，所以新来的数据，会和旧数据分配同样的haskkey value(101department_id和100department_id会占用同一个hash值）.这样访问department_id 100和101的数据时，就不是只有一次i/o，而是两次i/o.

• 3 indexes and index-organized tables

索引总是建在table or table cluster上，可以减少磁盘i/o，提高数据访问速度。如果一个heap-organized表没有索引，那么查数据就一定会全表扫描。

如下情况可考虑使用索引：

1。索引列被经常查询，返回相对数目较少的纪录。2。作为子表，索引列有完整性约束。如果主表主健被更新？？，子表merge到主表，或者从主表中删除时，在该列上建立索引可以避免一个全表锁。3。需要在该表上建立唯一健约束，并且你想手动指定索引和相关参数。
在一个表上建立许多索引，会降低DML性能，因为数据库需要维护和更新索引。

可用/不可用：不可用的索引（unusable)不被dml操作维护，且被优化器忽略。当把一个索引变成不可用时，数据库会drop掉该索引段。

可见/不可见：（invisible)被dml操作维护，被优化器忽略。　

组合索引的列顺序很重要。当select语句中where提到了所有列，或者是前几列的时候，组合索引会派上用场。包括所有列，第一列，第一二列，第一二三列，等等。

索引分唯一索引和不唯一索引。唯一索引就是在unique key上建立的，可以想象索引值是按照key值进行排序的，不唯一索引则是key不是unique,所以索引值是按照key和rowid排列。

索引类型：

b树索引：index-organized table(数据本身就是索引），reverse key indexes, descending indexes, b-tree cluster indexes .

位图索引：b树索引是指向一行，而位图索引指向多行。

function-based indexes
application domain indexes

b树索引：将一组有序值分成段，适合精确匹配和范围搜索。

b树索引有两种数据块，分支块（共搜索），和叶子块（存值）。

b树索引是平衡的，因为所有的叶子节点都在同样的高度。每个叶子节点包含索引列的值，比如department_id=20，和一个相应的rowid指向存放该行数据的数据块。

index scan,一班需要n次i/o来找到叶子节点，n就是b树的高度。然后再用一次i/o去取得数据块存储的完整一行数据。

full index scan依序的读取整个index，比如

select department_id, last_name, salary

from employees

where salary > 5000

order by department_id, last_name;

假设这三个是一个组合索引，那么oracle就会进行full index scan,排序的读入数据，然后对salary进行过滤。这种扫描会比扫描employees表少很多数据，只需要对索引本身进行扫描，而不需要访问实际存储数据。

fast full index scan: a full index scan，但数据库不需要按序的读取index block。

比如select last_name, salary from employees;

如果这两列是一个组合索引，则只需要一个fast full index scan就可以取到所需数据。

index range scan: 是一个有序的index scan, 且有如下特点：

1。 索引中的第一列或者前几列在where语句中，比如select * from employees where last_name like 'A%'; lastname是索引列，并且在where语句中。

2。index key所对应的真实数据有0，1 或更多行。对于Austin这个lastname, 有两个rowid和它相关联。

where中可以是单边的，也可以是双边的，10<40.这时候会先找到最左边的节点，然后通过水平的link去往前搜索。

index unique scan.和index key所对应的真实数据要么有，要么没有，

在where语句中用了一个unique index key中的所有列，并且是=号时，会使用该索引。

比如select * from employees where employee_id = 5;

index skip scan. 适用于where条件中没有索引健的第一列，且第一列的distinct value数量较少，而其余列的数量较多的情况。

比如select * from sh.customers where cust_email = 'Abbey@company.com',

并且有索引(cust_gender, cust_email)，cust_gender只有两个值male, female。

那么此时上述语句就会被翻译成

select * from sh.customers where cust_gender = 'M' and cust_email = 'Abbey@company.com'

union all

select * from sh.customers where cust_gender = 'F' and cust_email = 'Abbey@company.com';