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要看数据多到何种程度。
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比如一个表的笔数只是几百,如果不需要和其他
大表
关联查询数据,连
索引
都不用建。
如果是几十万级别的表,一般正确建索引就可以。
如果是千万级别的表,不但要正确建索引,而且要定时手工进行收集
统计信息
维护,不建议系统自动维护,以免影响
使用性能
。
如果是亿以上级别的表,则可考虑按一定条件拆分表
资料
,将旧资料归档,这样可改善生成表的使用。
数据库优化的同时,
程序
也要进行相应优化,程序和
数据科学
搭配,才能使性能达到最佳。
给您提供建议如下:
(1)如果表空间的数据没存满,可以考虑执行表空间收缩操作。
(2)如果表空间的数据存满了,可以考虑建多个表空间文件。
(3)从业务的角度考虑,是否可以考虑将部分数据进行剥离,存放在历史库。
(4)从业务角度进行分析,该表空间中最大的几张表中的数据都是必须、有用的吗?是否可以将部分无用数据备份后执行清理操作。
(5)如果是undo表空间,可以执行undo表空间收缩操作。
(6)如果是temp表空间,可以将原表空间文件drop掉后重建表空间文件。
表设计可以采取拆分表的方式
纵向拆分表:根据字段拆分为多个表,每个表都有关联字段,可以将他们关联起来
(例如:订单表,几个根据字段拆分的表中都有1个订单号字段)
横向拆分表:不知道你具体什么数据,假定其中有时间字段,根据时间来拆分
(例如:1年有12个月,1个月的数据放入一个表中)
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