行迁移对跨分区update效率的影响-优快云博客

测试目的：
行迁移对跨分区update效率的影响。

创建测试表
create table ming.LICISITS_R
(
EID NUMBER(18) not null,
EUTIME DATE default sysdate ,
dynamicmap VARCHAR2(200) not null
)
PARTITION BY RANGE (EUTIME) INTERVAL (numtoyminterval(1, 'month'))
(partition p1900 values less than(to_date('1900-01-01', 'yyyy-mm-dd')));

alter table ming.LICISITS_R add constraint PK_LICISITS_R primary key(EID) using index ;
alter table ming.LICISITS_R add constraint PK_LG_LICISITS_R unique(dynamicmap) using index ;

开启行迁移
alter table ming.LICISITS_R enable row movement;

每个分区插入10万数据
begin
    for i in 1 .. 100000
    loop
        insert into ming.LICISITS_R values( i,sysdate,i);
    end loop;
    commit;
end;
/

begin
    for i in 100001 .. 200000
    loop
        insert into ming.LICISITS_R values( i,sysdate-31,i);
    end loop;
    commit;
end;
/

开启记录时间
set timing on time on

将SYS_P3695分区数据全部update到SYS_P3696分区
17:24:15 SQL> update ming.LICISITS_R set EUTIME=sysdate-31 where eid<=100000;
commit;

100000 rows updated.

Elapsed: 00:00:06.19
时间为6秒

分区内update
17:25:21 SQL> update ming.LICISITS_R set EUTIME=sysdate-32 where eid<=100000;

100000 rows updated.

Elapsed: 00:00:00.71
只需要0.71秒

再移动回去
17:26:45 SQL> update ming.LICISITS_R set EUTIME=sysdate where eid<=100000;

100000 rows updated.

Elapsed: 00:00:04.31
需要04.31秒

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多次测试后发现，10万数据行迁移需要4-6秒，分区内update不用1秒。
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在此期间监控记录redo生成量
select * from v$statname where name like '%redo%'
select * from v$sesstat where statistic#=288 and sid=807
744-27306840--165164928 --
分区内update：744-->27306840，大约26M redo
分区间行迁移：27306840-->165164928大约131M redo

将数据删除再插入，生成的redo从165164928-->275735704
此过程大约需要105M redo