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')

object type：用户自定义类型，有名称，属性和方法。

表的类型：

堆组织表 heap organized table

索引组织表 index organized table: 按索引结构存储的表

索引聚簇表 index clustered table: 按b树索引建立的聚簇表

散列聚簇表 hash clustered table

有序散列聚簇表

嵌套表nested table: 系统生成和维护的父子关系中的子表。

临时表

对象表：基于某种对象类型创建的表。

外部表 external table

聚簇是指一个或多个表组成的组，这些表物理地存储在相同的数据库块中，有相同聚簇键值的所有行会相邻地物理存储。从概念上讲，这是将数据“预联接”地存储。聚簇并不是有序地存储数据，它是按某个键以聚簇方式存储数据，但数据存储在堆中。

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。

不要在运行时在你的存储过程中创建表。

临时表的缺点之一是优化器不能正常地得到临时表的真实统计。

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。

堆组织表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。

段的类型：

聚簇、表、表分区或子分区、索引、索引分区、lob分区、lob子分区、lob索引、lob段、嵌套表、回滚段。

段空间管理：

手动段空间管理 manual segment space management：设置FRESSLISTS, PCTUSED等参数来控制如何分配、使用和重用段中的空间。

自动段空间管理 automatic segment space management (ASSM): 设置参数PCTFREE。

MSSM中只有HWM(high-water mark)：HWM推进时，所有块都会格式化并立即有效，oracle可以安全地读取这些块。

ASSM有HWM, low HWM：HWM推进时，并不会立即格式化所有块，只是在第一次使用这些块时才会完成格式化，以便安全读取。Oracle会全表扫描至low HWM，对于其以下的所有块会直接读取并加以处理，而对介于其和HWM之间的块，则必须更加小心，需要参考ASSM位图信息来查看应该读取/忽略哪些块。

MSSM

使用MSSM，oracle会在freelist中为有自由空间的对象维护HWM以下的块。只有位于HWM以下的对象块才会出现在freelist中，仅当freelist为空时才会使用HWM上的块，此时oracle会推进HWM，并把这些块增加到freelist中。

使用多个freelist时要有所权衡。一方面，使用多个freelist可以大幅提升性能；另一方面，有可能导致表不太必要地使用稍多的磁盘空间。

PCTFREE:应该在块上保留多少空间来完成将来的更新。如果自由空间的百分比高于PCTFREE，那么这个块就认为是自由的。默认值是10%。

PCTUSED：对于当前不自由的块，自由的空间达到1-PCTUSED时，这个块重新变为自由。默认值是40%。

对于MSSM，PCTUSED、PCTFREE控制着块何时放入freelist中，何时从freelist中取出。

对于ASSM，PCTFEE仍然会限制能否将一个新行插入到一个块中。PCTUSED将被忽略。

高PCTFEE，低PCTUSED:插入了将要更新的大量数据，并且这些更新会频繁的增加行的大小。

低PCTFREE，高PCTUSED：只想对表完成INSERT或DELETE，或者确实要UPDATE，但不会增大行的大小。

行迁移：由于某一行变得太大，无法再与其余的行一同放在创建这一行的块中，这就要求这一行离开原来的块。会影响性能。

全表扫描时，会按命中的顺序来获取数据，而不是以插入的顺序。

索引组织表：存储在一个索引结构中的表。堆表是无组织的，IOT中的数据则按主键存储和排序。

适合使用IOT:

1.       表完全由主键列组成。

2.       只会通过主键来访问一个表。

聚簇表：

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.

索引聚簇表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。

散列聚簇表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.

注意：

散列聚簇完成的i/o少得多。

散列聚簇查询与索引查询所用的cpu是一样的。执行散列是一个cpu相当密集的操作，执行索引查找则是一个i/o密集的操作。

散列聚簇一开始就要分配工作。

HASHKEY数是固定大小的。

不能在聚簇键上完成区间扫描。

有序散列聚簇表： 要按某个键获取数据，但要求这些数据按另外某个列排序。

嵌套表：

在嵌套表模型中，每个父行有一个表。关系某行中，每个父行有一个行集。