数据压缩对DML操作的影响

本文探讨了数据库表压缩的方法,包括直接插入方式实现数据压缩,以及更新操作如何使已压缩数据解除压缩状态。通过对比两个表的空间占用情况,展示了不同操作对数据压缩的影响。

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正常的insert的数据并不会发生压缩:


创建了两个表 查看空间占用情况:


 

可以发现t2并没有被压缩,但是通过 insert /*+append */直接插入的方式就可以压缩了:


可见t2被压缩了

 

Update操作会使压缩数据不再被压缩:

         

<think>嗯,用户之前询问了Oracle容器数据库(CDB/PDB),现在他们又提出了关于启用表压缩对正常表操作影响的问题。我需要先确认用户的使用场景,可能他们在考虑是否对现有表进行压缩,或者是在设计数据库时考虑性能优化。用户可能是DBA或者开发人员,需要了解压缩带来的利弊,特别是在日常操作中的影响。 首先,我应该回忆一下Oracle表压缩的基本类型,比如基础压缩、OLTP压缩、混合列压缩等,不同压缩类型对DML操作影响不同。例如,基础压缩只在直接路径插入时有效,而OLTP压缩允许常规DML操作。用户可能想知道启用压缩后,INSERT、UPDATE、DELETE等操作会不会变慢,或者是否有其他副作用。 然后要考虑压缩对存储的影响,比如减少磁盘空间,但可能增加CPU的使用,因为数据需要压缩和解压。此外,压缩可能会影响查询性能,尤其是全表扫描可能更快,但随机读取可能因为解压开销而变慢。用户可能关心这些性能权衡。 还需要注意压缩的适用场景,比如数据仓库中的大表适合压缩,而频繁更新的OLTP表可能不适合。用户的问题中提到“正常表操作”,可能是指常规的OLTP操作,这时候需要强调OLTP压缩的特点,以及潜在的性能影响。 另外,要提醒用户启用压缩的方法,比如在创建表时指定COMPRESS关键字,或者在线重定义表。可能用户已经有一个存在的表,想要启用压缩,这时需要指导他们如何操作,并注意在这个过程中可能产生的锁和性能影响。 还有,需要提到压缩对备份和恢复的影响,比如备份时间可能减少,但恢复时需要解压可能增加时间。用户可能没有考虑到这一点,但作为全面介绍应该涵盖。 最后,总结何时使用压缩,何时避免,以及实际测试的重要性。用户可能需要根据自身的工作负载进行测试,才能确定压缩是否适合他们的场景。</think>以下是关于 **Oracle 表压缩**对正常表操作影响的详细分析: --- ### **一、表压缩的核心机制** Oracle 表压缩通过 **消除重复数据** 和 **优化存储结构** 减少磁盘空间占用,主要分三种模式: - **基础压缩(`COMPRESS BASIC`)**:仅对批量插入(直接路径加载)有效 - **OLTP 压缩(`COMPRESS FOR OLTP`)**:支持常规 DML 操作(插入/更新/删除)的实时压缩 - **混合列压缩(HCC)**:专为 Exadata 设计,适合数据仓库场景 --- ### **二、对正常表操作影响** #### **1. INSERT 操作** | 压缩类型 | 影响 | |----------------|----------------------------------------------------------------------| | **基础压缩** | 只有直接路径插入(如 `INSERT /*+ APPEND */`)会触发压缩,常规插入不压缩 | | **OLTP 压缩** | 所有插入操作均实时压缩,**CPU 开销增加 5-10%**(需权衡存储与性能) | | **HCC** | 仅批量加载时压缩,常规插入不压缩 | **示例**: ```sql -- 启用 OLTP 压缩 CREATE TABLE sales ( id NUMBER, data VARCHAR2(100) ) COMPRESS FOR OLTP; ``` --- #### **2. UPDATE/DELETE 操作** - **基础压缩** 更新/删除操作会 **解除压缩**,导致行数据膨胀(需定期重组表恢复压缩率)。 - **OLTP 压缩** 更新时会尝试重新压缩,但若新数据无法压缩则保留原格式,**CPU 开销增加 8-15%**。 - **锁竞争** 压缩可能延长行锁持有时间(因需处理压缩结构),高并发 OLTP 场景需谨慎。 --- #### **3. 查询性能** - **全表扫描** 压缩数据减少 I/O 量,**性能提升 20-50%**(尤其对数据仓库类查询)。 - **索引扫描** 解压需额外 CPU 开销,**点查询可能延迟增加 3-5%**。 - **示例场景**: ```sql -- 全表扫描(受益) SELECT SUM(amount) FROM compressed_sales; -- 索引查找(可能变慢) SELECT * FROM compressed_sales WHERE id = 100; ``` --- ### **三、存储与维护影响** | **维度** | **说明** | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **磁盘空间** | 压缩率通常为 **2x-10x**(取决于数据重复度) | | **CPU 消耗** | OLTP 压缩场景下 DML 操作 CPU 使用率上升约 10-20% | | **统计信息** | 压缩表可能导致行数估算偏差,需更频繁收集统计信息 | | **分区表** | 可对特定分区启用压缩(例:`ALTER TABLE sales MODIFY PARTITION p1 COMPRESS`) | --- ### **四、适用场景与规避建议** | **推荐场景** | **规避场景** | |------------------------------|----------------------------------| | 读密集型数据仓库表 | 高频更新的 OLTP 核心表 | | 历史数据归档表 | 行长度差异大或重复度低的表 | | 使用直接路径加载的批量插入表 | 已存在严重锁竞争的并发写入场景 | --- ### **五、操作实践建议** 1. **测试验证** 在生产启用前,用真实负载测试压缩对典型事务的影响: ```sql -- 监控压缩表性能 ALTER SESSION SET STATISTICS_LEVEL=ALL; SELECT /*+ MONITOR */ COUNT(*) FROM compressed_table; ``` 2. **维护策略** - 定期使用 `DBMS_REDEFINITION` 在线重组表以优化压缩率 - 避免对压缩表频繁执行 `UPDATE SET column = TRIM(column)` 等易导致行膨胀的操作 3. **混合使用** 对同一表中不同分区采用差异化的压缩策略: ```sql -- 热分区不压缩,冷分区启用压缩 ALTER TABLE orders MODIFY PARTITION current_orders NOCOMPRESS; ALTER TABLE orders MODIFY PARTITION hist_orders COMPRESS FOR OLTP; ``` --- ### **六、性能影响数据参考** | **操作类型** | 基础压缩 | OLTP 压缩 | HCC | |--------------------|---------------|----------------|----------------| | INSERT 吞吐量下降 | 0% (常规插入) | 10-15% | 0% (常规插入) | | UPDATE 延迟增加 | 后续查询变慢 | 15-25% | 不适用 | | 存储节省 | 2x-4x | 3x-6x | 10x-15x | --- ### **总结** 表压缩在 **存储节省** 和 **查询加速** 方面优势显著,但需根据业务负载类型(OLTP vs OLAP)选择压缩策略。对于写密集型场景,建议优先测试 OLTP 压缩并结合硬件资源(如 CPU 余量)综合评估。
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