本文轉自http://blog.itpub.net/17203031/viewspace-688011/
創建數據表create table是我們對數據庫進行的常見操作。我們一般使用create table之後，指定了數據列信息和主鍵等約束信息，其他就交給Oracle使用默認值了。今天我們一起來看看這些默認值。說明：本片只關注一般數據表，臨時表、聚簇、IOT等特殊類型暫時不考慮。
提取完整的DDL
首先我們需要提取出創建數據表的完整DDL語句，才能將Oracle提供的默認值們正確抽取出來。此處我們使用dbms_metadata.get_ddl方法。
//源數據抽取腳本
set serveroutput on size 10000;
set timing on;
declare
c_ddl clob;
begin
c_ddl := dbms_metadata.get_ddl('TABLE','DEPT','SCOTT');
dbms_output.put_line(c_ddl);
end;
/
//輸出結果
CREATE TABLE "SCOTT"."DEPT"
( "DEPTNO" NUMBER(2,0),
"DNAME" VARCHAR2(14),
"LOC" VARCHAR2(13),
CONSTRAINT "PK_DEPT" PRIMARY KEY ("DEPTNO")
USING INDEX PCTFREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS 255 COMPUTE STATISTICS
STORAGE(INITIAL 65536 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645
PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT)
TABLESPACE "USERS" ENABLE
)
PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 NOCOMPRESS LOGGING
STORAGE
(INITIAL 65536 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645
PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT)
TABLESPACE "USERS"
上面是使用Oracle自帶的源數據導出工具，對Scott用戶下的數據表EMP進行提取的DDL語句。
注意：其上有兩個片段（標註紅色）是相似。這個要說明一下，我們建立一個數據表，在Oracle中要建立數據段data segment對象。同時，如果我們指定了主鍵，Oracle會自動爲這個主鍵建立索引，索引是一種索引段index segment對象。所以，如果在建立數據表的時候，也指定了主鍵primary key，那麼一共會生成兩個段segment對象。
下面，我們對相似的代碼參數片段進行分析。
1、PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 NOCOMPRESS LOGGING
2、STORAGE
(INITIAL 65536 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645
PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT)
3、TABLESPACE "USERS"
代碼段可以分爲三個部分，下面分別進行介紹。
Part1、數據塊Data Block與表屬性部分
標註1部分表示是數據塊結構和使用參數，以及我們的數據表在使用中的一些參數。
在Oracle中，數據庫邏輯結構被劃分爲“表空間Tablespace、段對象Segment、分區extent和塊block”。其中，block是最小的結構對象。
ü PCTFREE：爲數據更新準備的“留白”
數據終究是要寫入到數據塊裏面的。對數據表中的塊block來說，都會依次填滿行數據。而Oracle寫數據表的順序是首先找到一個空閒塊，之後向空閒塊中寫入數據。
那麼Oracle如何判斷這個數據塊是否非空閒呢？就是使用PCTFREE參數了，該參數是一個百分比值，默認爲10%。如果一個數據塊空閒的空間低於PCTFREE設定值，就認爲這個數據塊已經寫滿。會將這個塊從空閒塊的列表（FREELIST）上取下來。
那麼，爲什麼要有這個參數？爲什麼要保留這10%呢？答案就是爲了進行update使用。數據保存在數據行裏，隨着不斷的更新，每行所佔有的空間是一個不定的範圍。在數據插入之後，如果發生存儲空間增加（比如：varchar2類型字符長度變化），餘下的10%就留作數據行空間延展使用。
那麼，如果超過這個10%，還是不能裝下數據怎麼辦？Oracle定位數據使用的物理rowid機制，實際上就是定位特定的數據行在某個數據塊的第幾個slot（槽）上。如果一個數據塊再也裝不下一些數據行，那麼這些數據行就需要另找一個新的數據塊進行保存。也就意味着這些行有一個新的new-rowid位置。但是，Oracle還會按照原來的old-rowid定位數據行。原來的數據塊上，記錄着該數據行的新位置new-rowid，再次找到新的數據行位置。這個技術過程就稱爲行遷移（row migrate）。
注意：我們要讀一個數據行的內容。理論上希望訪問的數據塊越少越好，最好只有一個塊。但是，如果發生行遷移，我們就不得不訪問多個數據塊才能得到數據。所以，行遷移是我們通常不希望看到的。解決的方法，就是保留一個適當的PCTFREE值。
選擇合適的PCTFREE的值要根據系統的性質而定。如果是一個典型的OLTP系統，數據更新操作多，變化大。這時候就需要設置一個略大些的PCTFREE。相反，如果更新很少，大部分都是讀操作，PCTFREE略小些也無礙。
PCTFREE意味着一種空間的閒置。如果需要進行某種數據表壓縮，設置PCTFREE爲0也是一種思路。
ü PCTUSED：數據塊的判定容量底線
剛纔我們談論PCTFREE的時候，介紹了Oracle在寫入數據的時候，是將新數據寫入到數據塊中，直到認爲已經滿了後，再尋找新塊寫入。這個過程相反的是，如果一個過去寫滿的數據塊，經過若干次刪除後，會逐漸變空，那麼什麼時間點才能認爲這個塊是一個空閒塊，能接受新的數據插入呢？
這就是PCTUSED參數的用途。如果一個數據塊的使用容量低於PCTUSED設置的限制，那麼就認爲這個數據塊已經空閒，可以放置回FREELIST列表中，作爲空閒數據塊接受新數據行的插入。
一般是不需要調節這個參數的，筆者認爲，頻繁的數據塊空閒或者寫滿切換，是有損於數據庫性能的。所以，設置默認的40%一般是可以接受的。對一些數據變化巨大，刪除頻繁的系統，這個參數可以配合PCTFREE統一籌劃。
ü INITRANS和MAXTRANS
初始事務INITRANS和最大事務MAXTRANS是在數據塊級別的參數。Oracle行級鎖是Oracle最大的特點之一。數據庫事務的本質還是對數據塊的修改，而事務的信息是記錄在數據塊頭。
參數INITRANS的作用就是表示數據塊上可以標記的初始事務數目。如果同時進行的事務數據量超過這個數量，事務數目可以增加，直到達到MAXTRANS的限制。
從性能角度看，我們不希望一個數據塊同時進行過多的事務。因爲這樣起碼意味着數據塊過熱。所以，建議設置一個合理的INITRANS。
ü COMPRESS壓縮參數
Compress參數含義很清楚：就是在存儲數據表數據的時候是否啓用壓縮選項。壓縮使用的級別是數據塊block級別。Oracle對數據塊的壓縮採用相鄰相同值合併的壓縮算法。
Compress參數有兩個系列參數：
1、OMPRESS FOR DIRECT_LOAD OPERATIONS：作用於Compress相同，適合於數據倉庫OLAP系統。只在直接插入過程中在表或者分區上啓用壓縮技術；
2、COMPRESS FOR ALL OPERATIONS：適合於OLTP系統，針對所有的操作均啓用了壓縮選項。要求的版本較高。
下面，我們通過一個小實驗，來確定壓縮效果。首先，構建兩個數據表test和test1,數據量和順序相同，只是參數不同。
SQL> conn scott/tiger@orcl;
Connected to Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0
Connected as scott
SQL> set timing on;
SQL> create table test nocompress as select * from all_objects where 1=0;
Table created
Executed in 0.11 seconds
SQL> insert /*+append */ into test select * from all_objects;
40724 rows inserted
（提交和重複執行該語句，篇幅原因省略…）
SQL> insert into test select * from test;
122170 rows inserted
Executed in 8.412 seconds
SQL> select count(*) from test;
COUNT(*)
----------
244340
Executed in 0.872 seconds
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','TEST',cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed
Executed in 2.354 seconds
//壓縮數據表
SQL> create table test1 compress as select * from all_objects where 1=0;
Table created
Executed in 0.17 seconds
SQL> insert /*+append */ into test1 select * from all_objects;
40724 rows inserted
Executed in 2.724 seconds
（提交和重複執行該語句，篇幅原因省略…）
SQL> insert into test1 select * from test1;
122172 rows inserted
Executed in 1.562 seconds
SQL> commit;
Commit complete
Executed in 0.03 seconds
SQL> select count(*) from test1;
COUNT(*)
----------
244344
Executed in 0.03 seconds
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','TEST1',cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed
Executed in 0.501 seconds
兩個數據表數據量和結構完全相同，內容也相同。經過分析後，我們檢查數據字典反應的情況。
SQL> select segment_name, segment_type, bytes/1024/1024 MB, blocks, extents from user_segments where segment_name in ('TEST','TEST1');
SEGMENT_NA SEGMENT_TY MB BLOCKS EXTENTS
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
TEST1 TABLE 17 2176 32
TEST TABLE 28 3584 43
Executed in 0.08 seconds
結果很清楚了，在沒有使用壓縮技術的TEST數據表，佔有空間28MB，共3584個數據塊。而採用過數據庫壓縮技術後，空間使用到了17MB，共2176個數據塊，空間節省39%左右。
進一步實驗，根據Oracle壓縮的方法，我們嘗試將近似的行之間相同數據情況增加。all_objects視圖中，owner和object_type相似度較高，選擇性低，這樣我們組織數據形態。
//構建實驗數據表三
SQL> create table test2 compress as select * from test1 order by owner,object_type;
Table created
Executed in 5.719 seconds
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'TEST2',cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed
Executed in 1.102 seconds
SQL> select segment_name, segment_type, bytes/1024/1024 MB, blocks, extents from user_segments where segment_name in ('TEST','TEST1','TEST2');
SEGMENT_NA SEGMENT_TY MB BLOCKS EXTENTS
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
TEST1 TABLE 17 2176 32
TEST TABLE 28 3584 43
TEST2 TABLE 10 1280 25
Executed in 0.08 seconds
按照算法特徵進行整理之後，數據表大小便爲了10M，壓縮率提高到了64%。
ü LOGGING：日誌記錄
LOGGING參數表示對數據表或者其他對象進行變化性操作的時候，是否計入到REDO日誌中。默認情況下，Oracle對數據庫對象的任何修改性操作都會計入到redo log中，作爲數據庫恢復使用。開啓logging功能，是保證數據庫數據一致性的重要一步。
有一些時候，我們可能會不希望記日誌操作。因爲logging的時候會存在相當的性能損失，爲了避免這種損失，加快操作速度，我們可能會選擇暫時性的設置數據表爲nologging狀態。比如，我們在進行大規模數據加載的時候，可能就會選擇這種方式。
先不論nologging的好壞，有幾個問題筆者需要說明。首先，啓用數據表的nologging絕不意味着說一點重做日誌都不書寫。在運行過程中，數據表對應的索引對象等內容，都有一個重建的過程，這個過程是需要寫入redo log的。第二，不啓用redo log，的確會帶來一定的性能提升。但是沒有日誌的數據庫是極其危險的，一旦發生實例崩潰或者數據庫崩潰這種情況，數據庫數據丟失和不一致的情況是可能發生的。這種方法得不償失。