行迁移对跨分区update效率的影响

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 ############################################################# 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。 ############################################################# 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