ORACLE 历史数据管理策略--数据清理

背景

由于性能数据每天导入量,数据库表空间每天增长很快,且不需要太长的保存周期,为避免爆表,因此需要定制定期清理计划。
数据的清理可以有多种方案,根据场景的不同可以分为离线,在线。后续又在可以细分。这里仅考虑在线方式数据里比如DELETE与 REDEFINITION,这种方式带来的问题就是会产生大量的LOG,同时产生回滚段,需要定期进行redefinition。为避免场景复杂,这里采用分区表方式。

分区方案

目前有两种方案,一种是按照ingerval分区,未定义分区oracle会智能分区,分区简单,但是带来的问题就是分区名字无法直接确定,后期维护不方便
这里不做重点介绍
使用虚拟列,固定分区名字,引入问题需要新增虚拟列,即本文使用方案。

关于索引

表分区以后,同时需要同步修改索引,这里根据我们的应用场景,需要构建LNP(LOCAL NON PREFIXED) INDEX–引入的虚拟列作为分区字段,没有其它功能。
如果需要构建唯一索引,LNP index必须包含分区键。
对于程序访问路径带来的变化就是最好显式的指定分区,如果不指定,即使匹配索引,也是匹配所有表的LNP IDNEX

select INDEX_NAME,PARTITIONING_TYPE,LOCALITY, ALIGNMENT from all_part_indexes where table_name='xxx'
select index_name,status from user_indexes where index_name='xxx'
select INDEX_NAME,PARTITION_NAME,status from User_Ind_Partitions a where a.Index_Name='xxx'

新增虚拟列

新增虚拟列语法

 v_month as (substr(datadate,6,2))
 partition by list(v_month)
(
 partition p1 values('01'),
 partition p2 values('02'),
 partition p3 values('03'),
 partition p4 values('04')
);

新增虚拟列不会增加存储空间消耗,但是会增加CPU消耗,即新增列的信息仅写入metadata.

SELECT TABLE_NAME,PARTITION_NAME,HIGH_VALUE FROM user_tab_partitions WHERE TABLE_NAME=
select TABLE_NAME,PARTITIONING_TYPE  from user_part_tables where table_name='
select segment_name||' '||partition_name||' '||segment_type from user_segments where segment_name like 

应用程序变化

SELECT

SELECT *

会现实虚拟列

INSERT

不支持

insert into table xx values()

需要显式指定插入列:

insert into table xx(col1,col2,...) values()

update

同insert

按月份分区数据清理

表按照月分区,共12个分区,数据保留3个月,每个月出清理三个月之前的分区数据,即清理脚本每月执行
生成truncate分区的脚本如下:

from  datetime import date,timedelta
from monthdelta import MonthDelta
current_day = date.today()
prev_2month = current_day- MonthDelta(2)
month_of_partition = prev_2month.month
print 'current day is:{0} and previous day of last 2 months is:{1},so the partition need to truncate is:{2}'.format(current_day,prev_2month,month_of_partition)
with open("partition_by_day_table") as f:
    for table in f:
        print 'alter table {0} truacate partition p{1}'.format(table.strip(),month_of_partition)

确定分区后,通过定时任务执行对应的SQL即可。

按天分区数据清理

表按照天分区,数据至少保留7天以上
表分区原则:表按天分区,共31个分区,每天清理8天前的分区,清理脚本每月执行
生成truncate分区的脚本如下:

#!/usr/bin/python
from  datetime import date,timedelta,datetime
current_day = date.today()
prev_8day = current_day-timedelta(days=8)
day_of_partition = prev_8day.day
print 'current day is: {0}  and  previsus day of 8 day is:{1},so the partition need to trucate is:{2}'.format(current_day,prev_8day,day_of_partition)
print '#'*72
fout=open('/home/oracle/scripts/minute.log','a')
with open("/home/oracle/scripts/partition_by_day_tables") as f:
        for table in f:
                syntax= 'alter table {0} truacate partition p{1}'.ljust(72,' ').format(table.strip(),day_of_partition)+'; commit;\n'
                #print syntax 
                fout.write(syntax)
now=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
fout.write(now+'\n')
f.close()
print '#'*72

对应的SQL脚本如下:

alter table xx1 truacate partition p3                                 ; commit;
alter table xx2 truacate partition p3                                 ; commit;
alter table xx3 truacate partition p3                                 ; commit;

确定分区后,通过定时任务执行对应的SQL即可。

定时脚本

通过crontab定时任务完成

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5 4 1 * * ---monthly
    原文作者:CoderGuru
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000007475492
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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