这周客户的问题非常多,总是说我的数据不对。于是我对数据梳理了以后发现以前认为是重复数据的,其实并不是,而是我忽略了一个维度。那么这样一来,我们的周详单表就会有500多万的数据。一个月按照4周计算,就要有2000万条数据。而我大概计算了一下,每一个周的分区要占用2G多的存储空间,要知道电信给我们的空间不过是500G左右,我们大家都在用,我一个人每周消耗2G,显然不合适。

这个时候有如下几个解决方案,第一个,将一个月或者几个月以前的数据干掉,以后客户需要的时候从数据仓库抽取数据,然后重新展现就好了。但是这个办法并不是很靠谱,因为数据仓库每一段时间会清理一些表,万一那个时候数据没有了,那群客户一定会把我五马分尸。第二种就是对数据本身进行处理,我想到的办法就是压缩表——compress。

压缩表本身的语句相当简单,总的来讲分为两种类型,一种普通表的压缩,一种是分区表的压缩。相关的语法如下:

  1. --建立普通表
    create table table1
  2. (
  3. ......
  4. ) compress;
  1. --建立分区表
  2. create table table1
  3. (
  4. ...
  5. ) compress
  6. partition by range(...)
  7. (
  8. partition part_1 values less than(...) compress,
  9. partition part_2 values less than(...) compress,
  10. ...
  11. )

如果是一个已经存在的表要进行压缩也很简单:

  1. alter table table1 move compress;

如果是一个分区表的话会更加灵活,只需要压缩你想要压缩的表空间就可以了:

  1. alter table tables1 move partition part_1 compress;

在我遇到的这个情况中,我倾向于在另外一个表空间新建一张分区压缩表,然后在存储过程每周刷新数据的时候,把指定的历史数据转移到这个新的表中,然后清空该分区,这种处理方法不管过多久,表的大小基本上是不变的,不用担心时间长了数据会把表空间占满。

根据我在网上查阅的资料,我发现压缩表其实和平时用rar压缩一大堆word文件是差不多的道理,压缩的时候需要耗费不少时间,压缩以后效果非常明显,占用空间只是以前的一半甚至不到一半,但是想查阅这些数据的时候,却要消耗比平时多的时间。据网上的资料显示,甚至会三倍于非压缩表。所以,压缩表并不适合存储当月的新鲜数据,而比较适合历史数据的存储,因为客户想看一年前的数据的情况基本不大,尤其是这种周详单。

还有一点需要讲的是,插入语句必须有hint:/*+append*/,如果不加这个是没有办法压缩的。存进去还是原来那么大。

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