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确保表符合在线重定义的要求（如表必须是堆表，不能是索引组织表，且不能有正在运行的并行操作等）。：定义新表结构，作为重定义的目标表。

Oracle AI Vector Search 不仅在技术层面带来了创新，而且也为企业提供了更加智能、灵活和经济有效的解决方案来应对日益增长的信息检索挑战。Oracle AI Vector Search 与传统搜索方法相比，提供了若干显著的优势，特别是在处理非结构化数据和需要进行语义理解的应用场景中。

Oracle AI Vector Search 是 Oracle Database 23ai 中引入的一项新技术，它允许用户在数据库中直接存储和高效查询向量数据。这项技术旨在简化应用程序的开发，并且支持不同维度和格式的向量。Oracle AI Vector Search 是一个强大的工具，它使企业能够在现有Oracle数据库基础设施上构建和部署高级的AI应用，同时保持对数据的控制和访问效率。对于那些正在寻找一种方法来整合AI功能并提升其数据分析能力的企业来说，这是一个很有吸引力的选择。

在Oracle APEX中优化应用程序以提高性能是一个多方面的过程，涉及到数据库设计、页面布局、代码编写等多个层面。

定义：Oracle APEX 是一个用于创建和部署 Web 应用程序的完整环境。它利用 Oracle 数据库作为其基础架构的核心部分。目标用户：适合业务分析师、数据库管理员以及专业开发者等不同背景的技术人员使用。主要特点易于学习和使用。快速原型设计与迭代。高度可定制化。支持多语言界面。内置安全性特性。

Oracle 向量搜索（AI Vector Search）是一个集成到 Oracle 数据库中的功能，旨在优化人工智能（AI）工作负载。它允许用户存储和查询非结构化数据的语义内容，如文档、图像等，形式为向量。：Oracle 引入了一种新的数据类型用于存储向量，这些向量可以用来表示非结构化数据的特征。：为了加速向量数据的检索，Oracle 提供了专门的索引机制。这种索引可以帮助数据库快速定位到与查询条件最相似的数据。

自动索引是Oracle 19c中的一项重要特性，它通过自动化索引管理来提高数据库性能。通过使用这些功能，DBA可以更加专注于其他任务，而不必花费大量时间来手动管理索引。当然，在实际部署中还需要根据具体情况调整配置，以达到最佳性能。

在Oracle 19c中，私有临时表（Private Temporary Tables, PTTs）是一种新的特性，它提供了一种不同于全局临时表（Global Temporary Tables, GTTs）的临时数据存储机制。私有临时表的设计是为了提高性能和简化临时数据的管理。私有临时表的主要特点包括：会话私有：内存驻留：生命周期管理：定义的私有性：无需显式清理：创建私有临时表可以使用语句，类似于创建普通表，但添加了关键字。例如：这里指定了在事务提交后保留表中的数据。如果不指定此选项，默认行为是在事务提交

在Oracle 19c中，是一个内部隐式参数，用于控制优化器是否考虑使用B-tree索引转换为位图索引的执行计划。当这个参数被设置为TRUE时，Oracle优化器可能会选择将B-tree索引扫描转换成位图索引扫描，以期获得更好的执行效率。

会话临时表非常适合用于需要在整个会话期间存储和处理临时数据的场景，如批处理作业、复杂查询的中间结果存储等。它们能够提供良好的性能和简单的并发控制，是Oracle数据库中非常有用的功能之一。

事务临时表非常适合用于需要在单个事务内存储和处理临时数据的场景，如批处理作业、复杂查询的中间结果存储等。它们能够提供良好的性能和简单的并发控制，是Oracle数据库中非常有用的功能之一。

Oracle的星型查询转换（Star Query Transformation）是Oracle数据库优化器的一个重要特性，专门用于优化针对星型模式（Star Schema）数据模型的查询性能。星型模式通常应用于数据仓库中，它由一个大的事实表（Fact Table）和一组小的维度表（Dimension Tables）组成，这样的结构类似于一个星型。

这意味着查询的列、筛选条件、排序、分组等必须与物化视图的定义一致。

执行计划会展示出SQL语句执行的每个步骤，包括访问路径（如全表扫描、索引扫描）、连接方式（如嵌套循环、哈希连接、排序合并连接）、以及每一步的预计成本和行数等。这些信息对于优化SQL性能至关重要。的表，用于存储执行计划信息。大多数Oracle环境在安装时会自动创建这个表，但如果没有，可以通过运行。这条命令不会执行查询，而是计算查询的执行计划并将其存储在。接下来，你需要为你的SQL查询执行。之前，需要确保数据库中存在名为。

【代码】Oracle查看执行计划的方法。

19c 引入了自动管理闪回日志空间的功能，可以按照策略定期清除旧的日志，帮助管理员更好地规划和管理快速恢复区（Flash Recovery Area, FRA）的大小。对于大规模分布式数据库部署，Oracle 19c提供了更多Sharding功能的优化和增强，以及对多租户架构的持续改进，提高了扩展性和管理效率。提升了内存列存储的效率和易用性，包括更好的内存管理、更快的数据加载速度以及更智能的内存分配策略。包括默认密码策略的变更、增强了审计功能以及对数据加密和隐私保护的加强措施。

SCAN IP是Oracle RAC（Real Application Clusters）环境中的一个核心组件，它提供了一个单一的逻辑接入点，允许客户端通过一个域名来连接到Oracle RAC集群，而不是直接连接到各个节点的VIP（Virtual IP）。TAF是Oracle数据库提供的一个高级特性，旨在实现应用程序在数据库连接中断时的透明重连。它允许应用程序在数据库故障发生时，无需修改代码或手动干预，就能自动连接到新的数据库实例，保证了事务的连续性和应用的高可用性。

完全备份提供了一种简单直接的恢复路径，但频繁执行会占用大量存储空间。增量备份（尤其是级别1）通过仅备份变化的数据块，减少了备份的存储需求和执行时间，但恢复过程相对复杂，需要依赖多个备份文件。选择哪种类型的备份策略取决于对恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）的需求，以及可用的存储资源。在实际操作中，通常会结合使用完全备份和增量备份来制定合理的备份计划。

此策略确保数据库可以恢复到指定时间范围内的任意时间点。时间范围从当前时间点往回计算。

【代码】OracleRMAN中show all命令解析。

是 Oracle 数据泵（Data Pump）用于数据导出的命令行工具，它允许高效地从数据库中抽取数据和元数据。也支持更多的参数和选项，具体使用时，根据实际需求查阅 Oracle 官方文档获取最新的参数列表和详细说明是非常必要的。: 只导出指定类型的对象，如 TABLE_DATA、TRIGGERS 等。: 使导出在数据库的一致性快照上进行，确保导出的数据在逻辑上是一致的。: 指定导出文件的名称。可以同时导出多个模式。: 指定要导出的具体表列表，可以包括所有者名称。: 设置导出作业的并行度，提高导出速度。

只导入指定类型的对象，如 TABLE_DATA、TABLESPACE 等。: 指定转储文件和日志文件所在的操作系统目录对象名。: 用于重命名导入的模式。: 允许在导入时转换数据或元数据。: 排除特定类型的对象，如 INDEXES、GRANTS 等。: 指定要导入的转储文件名。可以指定多个文件，使用逗号分隔。: 在网络导入时使用，指定源数据库的数据库链接。: 指定要导入的模式名。: 导入整个数据库（需要相应的权限）。: 指定导入操作的日志文件名。: 指定要导入的表空间列表。: 指定导入作业的并行度。

数据泵可以直接与Oracle Cloud Infrastructure（OCI）的对象存储集成，支持从云端直接导入数据到自治数据库（ADW或ATP），或者将数据导出到对象存储中，提高了云上数据库的可移植性和备份恢复能力。：引入了一些新的命令行参数和选项，为数据泵作业提供了更多的控制灵活性，例如，可以更精细地控制导出哪些数据或元数据。：持续的性能改进，包括更智能的缓冲区管理和更高效的内存使用，减少了大型数据迁移操作的执行时间。此外，根据实际需求，可以通过设置各种参数来定制数据泵作业，如并行度(

这种读取方式与传统的通过数据库缓冲区缓存(BUFFER CACHE)读取数据不同，它绕过了SGA（系统全局区）的缓冲区缓存，直接将数据从数据文件读入到进程的私有内存区域（PGA，程序全局区），然后可能直接写入到用户全局区（UGA）或者大型池（如果配置了），最终用于构建或修改表的数据。：OLTP系统需要处理高并发事务，使用共享的缓冲区缓存有助于维护数据的一致性和减少锁的竞争，直接路径读可能会增加锁的复杂度，影响并发性能。这会将直接路径读的策略设置为“never”，从而避免直接路径读的发生。

一条UPDATE语句在Oracle数据库中的执行过程可以很好地体现其体系结构的几个关键组件是如何协同工作的。Oracle数据库的体系结构主要包括以下几个部分：实例（Instance）、数据库（Database）、用户进程（User Process）、服务器进程（Server Process）以及相关的内存结构。

在早期的Oracle数据库版本中，回滚段是管理事务回滚信息的关键结构，而事务槽则是回滚段内部的一个组成部分。取而代之的是，undo表空间和undo_retention参数自动管理事务回滚信息，提供了更为灵活和自动化的事务回滚管理机制。：在早期的手动undo管理中，事务槽限制了同时可以存在的活动事务数量，因为每个回滚段中的事务槽数量是固定的。：事务完成后，无论是正常提交还是回滚，事务槽中的信息用于指导如何撤销（rollback）事务所做的更改，恢复数据到事务开始前的状态。这有助于维护事务的一致性和隔离性。

Freelist（自由列表）是Oracle数据库中用于管理段（如表或索引段）空间的一种机制，尤其在使用手动段空间管理（MSSM）的表空间中尤为重要。Freelist的主要职责是跟踪和分配段内位于高水位标记（High Water Mark, HWM）以下的空闲数据块，确保DML（数据操作语言，如INSERT、UPDATE）操作能够高效地找到可用空间来存储数据。：DBA可能需要根据表的插入、删除活动来调整freelist的数量和相关参数，以保持良好的空间管理和查询性能。

手动段空间管理（Manual Segment Space Management，简称MSSM）是Oracle数据库中一种传统的空间管理方式，主要用于控制和管理数据库段（如表、索引等）的空间分配。相比之下，从Oracle 9i开始引入的自动段空间管理（ASSM）使用位图管理空间，减少了对这些参数调整的依赖，能够自动高效地分配和回收空间，降低了管理开销并提高了整体性能。：在MSSM中，DBA需要根据业务需求手动调整自由列表的数量、PCTUSED、PCTFREE等参数，以优化段空间的使用效率和并发性能。

ASSM是Automatic Segment Space Management（自动段空间管理）的缩写，是Oracle数据库引入的一项重要特性，首次出现在Oracle 9i中。ASSM旨在简化空间管理和提高数据库性能，特别是对于表和索引段的空间分配和回收过程。当数据行被删除时，ASSM可以更灵活地重新分配空间，避免了连续空闲空间的细碎分割。这使得空间分配更加高效，减少了查找可用空间所需的时间。：无论是Heap段（表）还是Index段，ASSM都能提供一致且高效的管理策略，简化了数据库管理员的工作。

定义了一个数据块中空闲空间的比例，低于这个比例时，块被视为“足够空闲”，可以再次用于插入新的数据行。其主要作用是提高数据块的重用效率。的值可能设置得比较低（如40%），这意味着即使块中还有相当一部分空间被占用，只要空闲空间超过了这个阈值，块就可以被重新利用起来。的作用大大减弱，因为ASSM通过位图管理来自动决定块的分配和回收，不再依赖于传统的。当一个数据块中的数据行被删除，该块的空闲空间会增加。所设定的值，Oracle就会认为这个块有足够的空间来接受新的插入操作。可以影响数据的分布和空间的再利用效率。

当一行数据在更新后变大，如果块中没有足够的剩余空间容纳它，行可能会被迁移到另一个块中，这会增加I/O操作，降低性能。在Oracle 10g及以后版本中，自动段空间管理（ASSM）的引入，使得数据库能够在某种程度上自动管理这些空间分配问题，减轻了手动调整。设置虽然有助于减少行迁移，但也意味着相同数量的数据将需要更多的磁盘空间，因为每个块的有效存储容量降低了。的典型值是10%，意味着当块的使用率达到90%时，它将不再接受新的插入操作。到一个更高的值，以确保有足够的预留空间来吸收这些更新而不至于频繁迁移行。

每次行迁移都需要更新索引和其他依赖于该行物理位置的元数据，这会增加额外的I/O开销。此外，如果更新操作频繁导致行频繁迁移，可能会引起“颠簸”现象，即同一行在不同数据块间频繁移动。：行迁移发生在当一个已存在的、原先能够完全存储在一个数据块内的行，在经过更新操作后变大，以至于无法再原地容纳。与行链接不同，行迁移只涉及单个行数据的移动，而不是将其拆分。行迁移（Row Migration）是Oracle数据库中的另一个现象，它与行链接类似，都是由于数据行大小的变化导致的存储问题，但其本质和影响有所不同。

行链接是Oracle数据库中的一种现象，当一条记录的大小超过了一个数据块所能容纳的最大空间时，这条记录就会被分割成多个部分，存储在连续的多个数据块中。：Oracle会将这行数据分割成多个片段，每个片段都能完全放入一个数据块中。这些片段会按照顺序存储在多个连续的数据块中，并且每个数据块中都会有一个指针指向下一个存储该行数据片段的块，形成了一个链状结构。由于访问这样的行需要读取多个数据块，这会增加I/O操作次数，从而降低查询速度。：当试图插入一行数据，而该行的大小超过了单个数据块的可用空间时，行链接就会发生。

Oracle的ROWID是一个非常核心的概念，它代表了一行数据在数据库中的物理位置标识。

Oracle段延迟分配（Deferred Segment Creation）是Oracle 11g引入的一项重要特性，旨在优化资源使用和提高数据库管理效率。

高水位线代表了一个段（Segment，如表或索引）中曾经存储过的数据块的最大范围。它标志着段中已分配且至少一度被使用的数据块的边界，即使这些数据块后来可能因删除操作而变为空闲。

当查询没有充分利用索引或者没有合适的索引可用时，数据库可能会执行全表扫描操作。全表扫描会逐一读取表中的每个数据块，这可能导致大量的单块读操作。全表扫描通常发生在查询条件中涉及到了未索引的列，或者查询选择性很低的情况下。

Oracle数据库的软解析（Soft Parse）是相对于硬解析而言的一种更为高效、资源消耗较小的SQL处理方式。软解析避免了重复进行完整的SQL解析、编译和执行计划生成过程，而是复用已存在于共享池中的解析结果。

Oracle数据库的硬解析（Hard Parse）是SQL执行过程中的一个重要环节，涉及到对SQL语句的完整解析、编译和生成执行计划的过程。硬解析在数据库性能优化中扮演着重要角色，因为它相对软解析来说更为耗时且资源密集。

Oracle内联视图（Inline View）是一种在SQL查询中直接嵌入子查询的构造，它允许您在FROM子句中定义一个临时的、只在当前查询上下文中存在的逻辑视图。这个“视图”实际上是子查询的结果集，它在查询执行期间被计算，但不会存储为持久的数据库对象。内联视图有助于简化复杂查询、抽象数据处理逻辑以及实现查询优化。