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📚 摘要：像管理仓库一样理解数据库

数据库就像一个超大仓库，优化逻辑结构就是让“货物”存取更快！
核心角色：

• 货架（Block）：最小存储单元，货架太大浪费空间，太小找东西慢。
• 货架区（Segment）：同类型货物存放区，比如“食品区”“服装区”。
• 仓库分区（Tablespace）：不同存储要求的区域，比如“冷藏区”“常温区”。
• 快递单号（ROWID）：每个货物的精准位置，直接按单号取货最快！

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一、新手必看：从零搞懂逻辑结构（极简步骤）

1.1 货架管理（Block）：你的第一个优化操作

问题：为什么查询有时特别慢？可能是“货架”没选对！
步骤：

1. 查看当前货架大小（默认8KB）：

SELECT name, value FROM v$parameter WHERE name = 'db_block_size';

2. 选择合适尺寸：
   • OLAP系统（分析型）：选32KB大货架，减少翻找次数。
   • OLTP系统（交易型）：保持8KB，避免多人抢同一货架。

真实场景：
双11秒杀时，热门商品总被抢购导致数据库卡顿？
解决：把商品分散到多个货架（哈希分区）：

CREATE TABLE hot_items (item_id NUMBER,data VARCHAR2(1000)
) PARTITION BY HASH(item_id) PARTITIONS 4;  -- 分成4个区

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1.2 货架区规划（Segment与Extent）：避免仓库碎片化

问题：删除数据后，空间为什么不释放？
操作：整理货架区，释放僵尸空间！

-- 整理表货架区
ALTER TABLE sales MOVE TABLESPACE users;
-- 重建索引（索引就像货架目录）
ALTER INDEX sales_pk REBUILD;

口诀：

货架区扩展要像拼乐高：
一次多拼几块（NEXT参数调大）
避免频繁拼装（减少扩展次数）

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二、进阶技巧：让SQL性能翻倍的骚操作

2.1 快递单号（ROWID）：直捣黄龙取数据

场景：已知货物位置时，直接按快递单号取货最快！

-- 直接通过ROWID查数据（比扫码快10倍！）
SELECT * FROM employees WHERE ROWID = 'AAASh9AABAAAACXAAA';

注意：ROWID就像快递单号，表重建后会失效！

2.2 表空间（Tablespace）：冷热数据分开放

高级用法：把历史数据扔进“慢速仓库”，节省高速仓库空间！

-- 创建历史数据表空间（放在HDD硬盘）
CREATE TABLESPACE history_ts 
DATAFILE '/slow_disk/history.dbf' SIZE 10G;-- 迁移旧数据
ALTER TABLE orders MOVE PARTITION orders_2020 TABLESPACE history_ts;

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三、避坑指南：血泪教训总结

3.1 行迁移：大箱子挤坏小货架

现象：更新数据后查询变慢
解决：

1. 监控行迁移：

SELECT table_name, num_rows, chain_cnt FROM dba_tables WHERE chain_cnt > 0;

2. 优化方案：
   • 调大字段长度
   • 用ALTER TABLE ... MOVE重组表

3.2 热块竞争：秒杀引发的惨案

案例：某商品每秒被访问10万次，导致CPU飙升
优化：

• 增大块大小（32KB）
• 或使用哈希分区分散流量

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四、小测验：你是合格的仓库管理员吗？

1. 当发现DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT值过高时，应该优先调整哪个参数？
   答案：块大小（db_block_size），因为大块能一次性读取更多数据。

2. 哪种场景适合直接使用ROWID查询？
   答案：已知精确位置且数据量小的场景，比如通过日志定位单条数据。

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五、学习地图：从小白到专家的路径

5.1 推荐资源

1. 🛠️ 工具：Oracle官方工具SQL*Plus（练手必备）
2. 💻 实验：Oracle LiveSQL（免费在线实验环境）

5.2 避坑口诀

块太大容易浪费，太小了总在翻找
分区就像分货架，冷热分开效率高
快递单号虽方便，表格重建就失效

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六、动手实验：你的第一个优化任务

-- 实验：查看你的用户表空间使用情况
SELECT tablespace_name, ROUND(SUM(bytes)/1024/1024) "已用空间(MB)",ROUND(SUM(maxbytes)/1024/1024) "最大空间(MB)"
FROM dba_data_files
WHERE tablespace_name = 'USERS'
GROUP BY tablespace_name;

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🎯下期预告：《SQL优化之表设计》
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