浅谈Oracle数据库的对象

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了浅谈Oracle数据库的对象相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Oracle数据库---对象中最基本的是表和视图,其他还有约束、索引、序列、函数、存储过程、甚至创建同义词。对数据库的操作可以基本归结为对数据对象的操作,因此,在上篇博文讲述了基本操作的基础上,本篇博文将介绍其对象的基本操作。

一、表和视图

  • Oracle中表是数据存储的基本结构。随之引入了分区表和对象表,后来又引入了临时表,使表的功能更强大。
  • 视图是一个或多个表中数据的逻辑表达式。用户可以将视图看成一个存储查询(stored query)或一个虚拟表(virtual table).查询仅仅存储在oracle数据字典中,实际的数据没有存放在任何其它地方,所以建立视图不用消耗其他的空间。视图也可以隐藏复杂查询。

1、表操作

在上一篇博文已详细阐述,创建表空间---创建用户(c##jerry)---创建表(info),表环境如下:

//创建表

SQL>create table info
2 (
3 id number(4) constraint PK_id primary key, #constraint :约束
4 name varchar2(10),
5 score number(5,2),
6 born date,
7 address varchar2(50)
8 );

//插入数据

SQL>insert into info values(1,‘zhangsan‘,88,to_date(‘2018-10-9‘,‘yyyy-mm-dd‘),‘nanjing‘);
SQL>insert into info values(2,‘lisi‘,77,null,null);
SQL>insert into info values(3,‘lwangwu‘,77,null,null);
SQL>commit;

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2、创建视图

SQL>create view view_info as select * from info;             #创建视图
          select view view_info as select * from info;             #查看视图
          drop view view_info;                                                      #删除视图

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3、物化视图

物化视图是包括一个查询结果的数据库对像,它是远程数据的的本地副本,或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视图存储基于远程表的数据,也可以称为快照。

//给c##jerry用户授权

SQL>conn sys/abc123 as sysdba                            #切换到管理员

grant create materialized view to c##jerry;      #创建物化视图  
grant query rewrite to c##jerry;                          #查询重写
grant create any table to c##jerry;                     #创建任何表
grant select any table to c##jerry;                      #查看任何表

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//创建物化视图日志

SQL>create materialized view log on info;

//创建物化视图语句

SQL>create materialized view mtrlview_info     #建立物化视图名称
           build immediate                                          #立马生成数据 
           refresh fast                                                  #刷新(不开启此功能=快照)
           on commit                                                   #开启提交功能
           enable query rewrite                                  #开启查询重写
           as
           select语句;

//删除物化视图

SQL>drop materialized view mtrlview_info;
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二、索引

索引是一种可以提高查询性能的数据结构,分为以下几类:

//B-tree索引

SQL>create index score_index on info(score);

//唯一索引(针对主键,唯一、非空)

SQL>create unique index uni_index_info on info(id);

//反向索引

SQL>create index re_index_info on info(score) reverse;

//位图索引

SQL>create bitmap index bit_index_info on info(address);

//其他索引(如函数索引)

SQL>create index upp_index_info on info(upper(name)); #大写函数索引

//查看索引

SQL>select index_name,index_type,table_name,tablespace_name from user_indexes;

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//重建索引

SQL>alter index 索引名称 rebuild;
SQL>alter index 索引名称 rebuild tablespace 表空间

//合并索引碎片

SQL>alter index 索引名称 coalesce;

//删除索引

SQL>drop index 索引名称

三、序列

Oracle序列是一个连续的数字生成器。序列常用于人为的关键字,或给数据行排序否则数据行是无序的。

//创建序列

SQL>create sequence toy_seq
start with 10                      #初始值
increment by 1                #增量
maxvalue 2000               #最大值
nocycle                            #非循环(超过2000不重新开始)
cache 30;                       #缓存30个序列数字

//创建表toy

SQL>create table toy
  2  (
  3 id number(4) constraint PK_id primary key,
  4  name varchar2(10),
  5  score number(5,2),
  6  born date,          
  7 );

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//插入数据,验证序列号

SQL>insert into toy values (toy_seq.nextval,‘zhangsan‘,88); #nextval:指针(固定) .为调用
SQL>insert into toy values (toy_seq.nextval,‘zhangsan‘,77);

//查看序列当前值

SQL>select toy_seq.currval from dual;

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//删除序列

drop sequence toy_seq;

四、同义词

  • 对另一个数据对象而言同义词是一个别名。
  • 分类:公有同义词(public)是针对所有用户的;私有同义词(private)则只针对对象拥有者或被授予权限的账户。
  • 在本地数据库中同义词可以表示表、视图、序列、程序、函数或包等数据对象,也可以通过链接表示另一个数据库的对象。

    //创建私有同义词(针对info表)

    SQL>create synonym pr_info for info;
    SQL>select * from pr_info; #通过同义词查看

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//创建公有同义词(针对info表)

SQL>create public synonym pub_info for info;
SQL> select * from pub_info; #查看

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五、分区表

为解决海量数据存储问题

//创建四个表空间(tmp01、tmp02、tmp03、tmp04)

SQL>create tablespace tmp01
datafile ‘/orc/app/oracle/oradata/tmp01.dbf‘
size 100M;
SQL>create tablespace tmp02
datafile ‘/orc/app/oracle/oradata/tmp02.dbf‘
size 100M;
SQL>create tablespace tmp03
datafile ‘/orc/app/oracle/oradata/tmp03.dbf‘
size 100M;
SQL>create tablespace tmp04
datafile ‘/orc/app/oracle/oradata/tmp04.dbf‘
size 100M;

//创建分区表(sales)

create table sales
(
sales_id number,
product_id vachar2(5),
sales_date date
)
partition by range (sales_date)
(
partition p1 values less than (to_date(‘2018-04-03‘,‘yyyy-mm-dd‘)) tablespace tmp01,
partition p2 values less than (to_date(‘2018-05-03‘,‘yyyy-mm-dd‘)) tablespace tmp02,
partition p3 values less than (to_date(‘2018-06-03‘,‘yyyy-mm-dd‘)) tablespace tmp03,
partition p4 values less than (maxvalue) tablespace tmp04
);

//插入数据,查看是否实现分布式存储

insert into sales values(1,‘abc‘,to_date(‘2018-05-23‘,‘yyyy-mm-dd‘));
select * from sales partition(p3);

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#结果显示:输入数据日期为2018-05-23,应该存储在p3分区内,而其他分区没有此条数据!

感谢大家的阅读,希望共同进步!

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