这篇文章给大家分享的是有关数据库中怎么将一个普通表转换为分区表的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。1.1 BLOG文档结构图 1.2
这篇文章给大家分享的是有关数据库中怎么将一个普通表转换为分区表的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
各位技术爱好者，看完本文后，你可以掌握如下的技能，也可以学到一些其它你所不知道的知识，~O(∩_∩)O~：
① 将一个普通表转换为分区表的常用方法（重点）
② 在线重定义的使用
③ ctas和insert的优化
④ DML语句如何开启并行操作，如何查看DML是否开启了并行
Tips：
① 若文章代码格式有错乱，推荐使用QQ、搜狗或360浏览器，也可以下载pdf格式的文档来查看，pdf文档下载地址：Http://yunpan.cn/cdEQedhCs2kFz （提取码：ed9b）
② 本篇BLOG中命令的输出部分需要特别关注的地方我都用灰色背景和粉红色字体来表示，比如下边的例子中，thread 1的最大归档日志号为33，thread 2的最大归档日志号为43是需要特别关注的地方；而命令一般使用黄色背景和红色字体标注；对代码或代码输出部分的注释一般采用蓝色字体表示。
List of ArcHived Logs in backup set 11
Thrd Seq Low SCN Low Time Next SCN Next Time
---- ------- ---------- ------------------- ---------- ---------
1 32 1621589 2015-05-29 11:09:52 1625242 2015-05-29 11:15:48
1 33 1625242 2015-05-29 11:15:48 1625293 2015-05-29 11:15:58
2 42 1613951 2015-05-29 10:41:18 1625245 2015-05-29 11:15:49
2 43 1625245 2015-05-29 11:15:49 1625253 2015-05-29 11:15:53
[ZHLHRDB1:root]:/>lsvg -o
T_XDESK_APP1_vg
rootvg
[ZHLHRDB1:root]:/>
00:27:22 sql> alter tablespace idxtbs read write;
====》2097152*512/1024/1024/1024=1G
本文如有错误或不完善的地方请大家多多指正，ITPUB留言或QQ皆可，您的批评指正是我写作的最大动力。
参考文档都是MOS上How to Partition a Non-partitioned / Regular / NORMal Table (文档 ID 1070693.6)，已上传到云盘，大家可自行下载。
本文介绍了4种非分区表转换为分区表的几种方法，参考文档来自于MOS。
将普通表转换成分区表有4种方法，这个在MOS文档上有说明（How to Partition a Non-partitioned / Regular / Normal Table (文档 ID 1070693.6)）：
1. Export/import method
2. Insert with a subquery method
3. Partition exchange method
4. DBMS_REDEFINITION
采用逻辑导出导入很简单，首先在源库建立分区表，然后将数据导出，然后导入到新建的分区表即可，
1) 导出表：exp usr/pswd tables=numbers file=exp.dmp
2) 删除表：drop table numbers;
3) 重建分区表的定义：
create table numbers (Qty number(3), name varchar2(15))
partition by range (qty)
(partition p1 values less than (501),
partition p2 values less than (maxvalue));
4) 利用ignore=y来导入分区表：imp usr/pswd file=exp.dmp ignore=y
创建普通表并插入测试数据
LHR@dlhr> CREATE TABLE T (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE);
Table created.
LHR@dlhr> INSERT INTO T SELECT ROWNUM, CREATED FROM DBA_OBJECTS;
87069 rows created.
LHR@dlhr> commit;
Commit complete.
LHR@dlhr> select to_char(t.time, 'YYYYMM'), COUNT(1)
2 from t
3 group by to_char(t.time, 'YYYYMM');
TO_CHA COUNT(1)
------ ----------
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201605 1107
采用expdp导出表
[ZFXDESKDB2:oracle]:/tmp>expdp \'/ as sysdba\' directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=lhr_t.dmp INCLUDE=TABLE:\"IN \(\'T\'\)\" SCHEMAS=LHR LOGFILE=expdp_T.log
Export: Release 11.2.0.4.0 - Production on Fri May 27 11:07:46 2016
Copyright (c) 1982, 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production
With the Partitioning, Real Application Clusters, OLAP, Data Mining
and Real Application Testing options
Starting "SYS"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01": " ID, TIME FROM T;
执行计划：
SYS@dlhr> explain plan for CREATE TABLE T_NEW (ID, TIME)
2 PARTITION BY RANGE (TIME)
3 (PARTITION T1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('201311', 'YYYYMM')),
4 PARTITION T2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('201606', 'YYYYMM')),
5 PARTITION T3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE))
6 nologging parallel 4
7 AS SELECT ID, TIME FROM T;
Explained.
SYS@dlhr> select * from table(dbms_xplan.display());
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 4064487821
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | CREATE TABLE STATEMENT | | 82787 | 1778K| 14 (0)| 00:00:01 | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10000 | 82787 | 1778K| 4 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | P->S | QC (RAND) |
| 3 | LOAD AS SELECT | T_NEW | | | | | Q1,00 | PCWP | |
| 4 | PX BLOCK ITERATOR | | 82787 | 1778K| 4 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWC | |
| 5 | TABLE ACCESS FULL | T | 82787 | 1778K| 4 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWP | |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
- automatic DOP: skipped because of IO calibrate statistics are missing
17 rows selected.
SYS@dlhr>
可以看到对T表的查询是并行的，create table也是并行的，这在源表的数据量非常大的情况下性能显著。
这种方法就是先建立表结构然后使用insert 来实现。
看示例：
创建普通表T_LHR_20160527
LHR@dlhr> CREATE TABLE T_LHR_20160527 (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE);
Table created.
LHR@dlhr> INSERT INTO T_LHR_20160527 SELECT ROWNUM, CREATED FROM DBA_OBJECTS;
87098 rows created.
LHR@dlhr> commit;
Commit complete.
LHR@dlhr> select to_char(t.time, 'YYYYMM'), COUNT(1)
2 from T_LHR_20160527 t
3 group by to_char(t.time, 'YYYYMM');
TO_CHA COUNT(1)
------ ----------
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创建一个分区表T_LHR_20160527_NEW：
LHR@dlhr> CREATE TABLE T_LHR_20160527_NEW (ID NUMBER, TIME DATE)
2 PARTITION BY RANGE (TIME)
3 (PARTITION T1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('201311', 'YYYYMM')),
4 PARTITION T2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('201606', 'YYYYMM')),
5 PARTITION T3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
Table created.
从源表查询插入到新表中：
LHR@dlhr> alter table T_LHR_20160527_NEW nologging;
Table altered.
LHR@dlhr> alter session enable parallel dml;
Session altered.
LHR@dlhr> insert into T_LHR_20160527_NEW (ID, TIME) select * from T_LHR_20160527;
87098 rows created.
LHR@dlhr> commit;
Commit complete.
删除源表，重命名新表
LHR@dlhr> drop table T_LHR_20160527;
Table dropped.
LHR@dlhr> rename T_LHR_20160527_NEW to T_LHR_20160527;
Table renamed.
验证新表数据：
LHR@dlhr> select to_char(t.time, 'YYYYMM'), COUNT(1)
2 from T_LHR_20160527 t
3 group by to_char(t.time, 'YYYYMM');
TO_CHA COUNT(1)
------ ----------
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LHR@dlhr>
INSERT性能提升的方式，① 表修改为nologging ② 禁用表上的索引，可以将数据插入完成后再建索引 ③ 启用并行DML alter session enable parallel dml; ④ 采用 append方式插入
commit;
alter session enable parallel dml;
alter table T_LHR_20160527_NEW nologging;
insert into T_LHR_20160527_NEW (ID, TIME) select * from T_LHR_20160527;
采用并行DML必须执行alter session enable parallel dml;才可以启用并行DML,执行计划:
LHR@dlhr> explain plan for insert into T_LHR_20160527 (ID, TIME) select * from t3;
Explained.
LHR@dlhr> select * from table(dbms_xplan.display());
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 584641640
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | INSERT STATEMENT | | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | | | |
| 1 | LOAD AS SELECT | T_LHR_20160527 | | | | | | | |
| 2 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 3 | PX SEND QC (RANDOM)| :TQ10000 | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | Q1,00 | P->S | QC (RAND) |
| 4 | PX BLOCK ITERATOR | | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | Q1,00 | PCWC | |
| 5 | TABLE ACCESS FULL| T3 | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | Q1,00 | PCWP | |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
- automatic DOP: skipped because of IO calibrate statistics are missing
17 rows selected.
LHR@dlhr> commit;
Commit complete.
LHR@dlhr> alter session enable parallel dml;
Session altered.
LHR@dlhr> explain plan for insert into T_LHR_20160527 (ID, TIME) select * from t3;
Explained.
LHR@dlhr> select * from table(dbms_xplan.display());
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 576433284
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | INSERT STATEMENT | | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10000 | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | Q1,00 | P->S | QC (RAND) |
| 3 | LOAD AS SELECT | T_LHR_20160527 | | | | | Q1,00 | PCWP | |
| 4 | PX BLOCK ITERATOR | | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | Q1,00 | PCWC | |
| 5 | TABLE ACCESS FULL| T3 | 6897K| 144M| 272 (4)| 00:00:04 | Q1,00 | PCWP | |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
- automatic DOP: skipped because of IO calibrate statistics are missing
17 rows selected.
LHR@dlhr>
这种方法的特点
优点：只是对数据字典中分区和表的定义进行了修改，没有数据的修改或复制，效率最高。如果对数据在分区中的分布没有进一步要求的话，实现比较简单。在执行完RENAME操作后，可以检查T_OLD中是否存在数据，如果存在的话，直接将这些数据插入到T中，可以保证对T插入的操作不会丢失。
不足：仍然存在一致性问题，交换分区之后RENAME T_NEW TO T之前，查询、更新和删除会出现错误或访问不到数据。如果要求数据分布到多个分区中，则需要进行分区的SPLIT操作，会增加操作的复杂度，效率也会降低。
适用于包含大数据量的表转到分区表中的一个分区的操作。应尽量在闲时进行操作。
举例来说明
创建普通表并插入测试数据
LHR@dlhr> CREATE TABLE T (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE);
Table created.
LHR@dlhr> INSERT INTO T SELECT ROWNUM, CREATED FROM DBA_OBJECTS where CREATED<=to_date('201311','YYYYMM');
85984 rows created.
LHR@dlhr> COMMIT;
Commit complete.
LHR@dlhr> select to_char(t.time, 'YYYYMM'), COUNT(1)
2 from t
3 group by to_char(t.time, 'YYYYMM');
TO_CHA COUNT(1)
------ ----------
201310 85984
创建分区表
LHR@dlhr> CREATE TABLE T_NEW (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE) PARTITION BY RANGE (TIME)
2 (PARTITION T1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2013-11-1', 'YYYY-MM-DD')),
3 PARTITION T2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
Table created.
交换数据
LHR@dlhr> ALTER TABLE T_NEW EXCHANGE PARTITION T1 WITH TABLE T;
Table altered.
改变表名
LHR@dlhr> rename t to t_old;
Table renamed.
LHR@dlhr> rename t_new to t;
Table renamed.
查询数据
LHR@dlhr> select to_char(t.time, 'YYYYMM'), COUNT(1)
2 from t
3 group by to_char(t.time, 'YYYYMM');
TO_CHA COUNT(1)
------ ----------
201310 85984
交换分区的操作步骤如下：
1. 创建分区表，假设有2个分区，P1，P2.
2. 创建表A存放P1规则的数据。
3. 创建表B 存放P2规则的数据。
4. 用表A 和P1 分区交换。 把表A的数据放到到P1分区
5. 用表B 和p2 分区交换。 把表B的数据存放到P2分区。
This example creates the exchange table with the same structure as the partitions of the partitioned table p_emp.
SQL> CREATE TABLE p_emp
2 (sal NUMBER(7,2))
3 PARTITION BY RANGE(sal)
4 (partition emp_p1 VALUES LESS THAN (2000),
5 partition emp_p2 VALUES LESS THAN (4000));
Table created.
SQL> SELECT * FROM emp;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ---------- ---------- ----------
7369 SMITH CLERK 7902 17-DEC-80 800 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 20-FEB-81 1600 300 30
7521 WARD SALESMAN 7698 22-FEB-81 1250 500 30
7566 JONES MANAGER 7839 02-APR-81 2975 20
7654 MARTIN SALESMAN 7698 28-SEP-81 1250 1400 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 01-MAY-81 2850 30
7782 CLARK MANAGER 7839 09-JUN-81 2450 10
7788 SCOTT ANALYST 7566 19-APR-87 3000 20
7839 KING PRESIDENT 17-NOV-81 5000 10
7844 TURNER SALESMAN 7698 08-SEP-81 1500 0 30
7876 ADAMS CLERK 7788 23-MAY-87 1100 20
7900 JAMES CLERK 7698 03-DEC-81 950 30
7902 FORD ANALYST 7566 03-DEC-81 3000 20
7934 MILLER CLERK 7782 23-JAN-82 1300 10
14 rows selected.
SQL> CREATE TABLE exchtab1 as SELECT sal FROM emp WHERE sal<2000;
Table created.
SQL> CREATE TABLE exchtab2 as SELECT sal FROM emp WHERE sal BETWEEN 2000 AND 3999;
Table created.
SQL> alter table p_emp exchange partition emp_p1 with table exchtab1;
Table altered.
SQL> alter table p_emp exchange partition emp_p2 with table exchtab2;
Table altered.
这种分区的特点
优点：保证数据的一致性，在大部分时间内，表T都可以正常进行DML操作。只在切换的瞬间锁表，具有很高的可用性。这种方法具有很强的灵活性，对各种不同的需要都能满足。而且，可以在切换前进行相应的授权并建立各种约束，可以做到切换完成后不再需要任何额外的管理操作。
不足：实现上比上面两种略显复杂。
适用于各种情况。
在线重定义的大致操作流程如下：
（1）创建基础表A，如果存在，就不需要操作。
（2）创建临时的分区表B结构。
（3）开始重定义，将基表A的数据导入临时分区表B。
（4）结束重定义，完成后在DB的 Name Directory里，已经将2个表进行了交换。即此时基表A成了分区表，我们创建的临时分区表B 成了普通表。 此时我们可以删除我们创建的临时表B。它已经是普通表。
MOS上的文档：
这个功能只在9.2.0.4以后的版本才有，在线重定义表具有以下功能：
（1）修改表的存储参数；
（2）将表转移到其他表空间；
（3）增加并行查询选项；
（4）增加或删除分区；
（5）重建表以减少碎片；
（6）将堆表改为索引组织表或相反的操作；
（7）增加或删除一个列。
在线重定义的原理：物化视图
在线重定义表的步骤：
1.选择一种重定义方法：
存在两种重定义方法，一种是基于主键、另一种是基于ROWID。ROWID的方式不能用于索引组织表，而且重定义后会存在隐藏列M_ROW$$。默认采用主键的方式。
2.调用DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE()过程，如果表不满足重定义的条件，将会报错并给出原因。
3.在用一个方案中建立一个空的中间表，根据重定义后你期望得到的结构建立中间表。比如：采用分区表，增加了COLUMN等。
4.调用DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE()过程，并提供下列参数：被重定义的表的名称、中间表的名称、列的映射规则、重定义方法。
如果映射方法没有提供，则认为所有包括在中间表中的列用于表的重定义。如果给出了映射方法，则只考虑映射方法中给出的列。如果没有给出重定义方法，则认为使用主键方式。
5.在中间表上建立触发器、索引和约束，并进行相应的授权。任何包含中间表的完整性约束应将状态置为disabled。
当重定义完成时，中间表上建立的触发器、索引、约束和授权将替换重定义表上的触发器、索引、约束和授权。中间表上disabled的约束将在重定义表上enable。
6.（可选）如果在执行DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE()过程和执行DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE()过程直接在重定义表上执行了大量的DML操作，那么可以选择执行一次或多次的SYNC_INTERIM_TABLE()过程，以减少最后一步执行FINISH_REDEF_TABLE()过程时的锁定时间。
7.执行DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE()过程完成表的重定义。这个过程中，原始表会被独占模式锁定一小段时间，具体时间和表的数据量有关。
执行完FINISH_REDEF_TABLE()过程后，原始表重定义后具有了中间表的属性、索引、约束、授权和触发器。中间表上disabled的约束在原始表上处于enabled状态。
8.（可选）可以重命名索引、触发器和约束。对于采用了ROWID方式重定义的表，包括了一个隐含列M_ROW$$。推荐使用下列语句经隐含列置为UNUSED状态或删除。
ALTER TABLE TABLE_NAME SET UNUSED (M_ROW$$);
ALTER TABLE TABLE_NAME DROP UNUSED COLUMNS;
使用在线重定义的一些限制条件：
（1） There must be enough space to hold two copies of the table.
（2） Primary key columns cannot be modified.
（3） Tables must have primary keys.
（4） Redefinition must be done within the same schema.
（5） New columns added cannot be made NOT NULL until after the redefinition operation.
（6） Tables cannot contain LONGs, BFILEs or User Defined Types.
（7） Clustered tables cannot be redefined.
（8） Tables in the SYS or SYSTEM schema cannot be redefined.
（9） Tables with materialized view logs or materialized views defined on them cannot be redefined.
（10） Horizontal sub setting of data cannot be performed during the redefinition.
在Oracle 10.2.0.4和11.1.0.7 版本下，在线重定义可能会遇到如下bug：
Bug 7007594 - ORA-600 [12261]
http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2011/03/02/6218681.aspx
? 如果使用基于主键的方式，则原表后重定义后的表必须有相同的主键
? 如果使用基于ROWID的方式，则不能是索引组织表
? 如果原表上有物化视图或者物化视图日志，则不能在线重定义
? 物化视图容器表或者高级队列表不能在线重定义
? 索引组织表的溢出表不能在线重定义
? 拥有BFILE，LOGN列的表不能在线重定义
? Cluster中的表不能在线重定义
? sys和system下的表不能在线重定义
? 临时表不能在线重定义
? 不支持水平数据子集
? 在列映射时只能使用有确定结果的表达式，如子查询就不行
? 如果中间表有新增列，则不能有NOT NULL约束
? 原表和中间表之间不能有引用完整性
? 在线重定义无法采用nologging
创建普通表T_LHR_20160527_UNPART及其索引：
LHR@dlhr> CREATE TABLE T_LHR_20160527_UNPART (ID NUMBER PRIMARY KEY, TIME DATE);
Table created.
LHR@dlhr> INSERT INTO T_LHR_20160527_UNPART SELECT ROWNUM, CREATED FROM DBA_OBJECTS;
87112 rows created.
LHR@dlhr> commit;
Commit complete.
LHR@dlhr> CREATE INDEX create_date_indx ON T_LHR_20160527_UNPART(TIME);
Index created.
LHR@dlhr> exec dbms_stats.gather_table_stats(user, 'T_LHR_20160527_UNPART', cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed.
LHR@dlhr>
LHR@dlhr> select to_char(t.time, 'YYYYMM'), COUNT(1)
2 from T_LHR_20160527_UNPART t
3 group by to_char(t.time, 'YYYYMM');
TO_CHA COUNT(1)
------ ----------
201310 85984
201605 1128
创建临时分区表T_LHR_20160527_PART,注意这里的time列我换成了CREATED_DATE
LHR@dlhr> CREATE TABLE T_LHR_20160527_PART (ID NUMBER PRIMARY KEY, CREATED_DATE DATE)
2 PARTITION BY RANGE (created_date)
3 (PARTITION T1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('201311', 'YYYYMM')),
4 PARTITION T2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('201606', 'YYYYMM')),
5 PARTITION T3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
Table created.
然后执行DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE(USER, 'T_LHR_20160527_UNPART', DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK);检查是否可以执行在线重定义，若返回错误的话说明不能执行，LHR@dlhr> EXEC DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE(USER, 'T', DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK);
BEGIN DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE(USER, 'T', DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK); END;
*
ERROR at line 1:
ORA-12089: cannot online redefine table "LHR"."T" with no primary key
ORA-06512: at "SYS.DBMS_REDEFINITION", line 143
ORA-06512: at "SYS.DBMS_REDEFINITION", line 1635
ORA-06512: at line 1
LHR@dlhr> EXEC DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE(USER, 'T_LHR_20160527_UNPART', DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK);
PL/SQL procedure successfully completed.
没有错误，说明我们需要转换的表可以执行在线重定义，下边开始执行在线重定义，这个过程可能要等一会，根据表的大小不同而不同：
LHR@dlhr> EXEC DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE(USER, 'T_LHR_20160527_UNPART', 'T_LHR_20160527_PART',DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK);
BEGIN DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE(USER, 'T_LHR_20160527_UNPART', 'T_LHR_20160527_PART',DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK); END;
*
ERROR at line 1:
ORA-42016: shape of interim table does not match specified column mapping
ORA-06512: at "SYS.DBMS_REDEFINITION", line 56
ORA-06512: at "SYS.DBMS_REDEFINITION", line 1498
ORA-06512: at line 1
LHR@dlhr> EXEC DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE(USER, 'T_LHR_20160527_UNPART', 'T_LHR_20160527_PART', 'ID ID, TIME created_date ', DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK);
PL/SQL procedure successfully completed.
LHR@dlhr>
LHR@dlhr> select count(1) from T_LHR_20160527_UNPART;
COUNT(1)
----------
87112
LHR@dlhr> select count(1) from T_LHR_20160527_PART;
COUNT(1)
----------
87112
LHR@dlhr> EXEC DBMS_REDEFINITION.SYNC_INTERIM_TABLE(USER, 'T_LHR_20160527_UNPART', 'T_LHR_20160527_PART');
这一步操作结束后，数据就已经同步到这个临时的分区表里来了。需要注意的是如果分区表和原表列名相同，则可以不用加列的转换，如果不同的话需要加上转换，即重新指定映射关系。另外EXEC DBMS_REDEFINITION.SYNC_INTERIM_TABLE(USER, 'T_LHR_20160527_UNPART', 'T_LHR_20160527_PART');是同步新表作用是可选的。如果在执行DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE()过程和执行DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE()过程直接在重定义表上执行了大量的DML操作，那么可以选择执行一次或多次的SYNC_INTERIM_TABLE()过程，以减少最后一步执行FINISH_REDEF_TABLE()过程时的锁定时间。
下边我们在新表上创建索引，在线重定义只重定义数据，索引还需要单独建立。
LHR@dlhr> CREATE INDEX create_date_indx2 ON T_LHR_20160527_PART(created_date);
Index created.
LHR@dlhr> exec dbms_stats.gather_table_stats(user, 'T_LHR_20160527_PART', cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed.
LHR@dlhr>
接下来就是结束重定义了：
LHR@dlhr> EXEC DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE(user, 'T_LHR_20160527_UNPART', 'T_LHR_20160527_PART');
PL/SQL procedure successfully completed.
LHR@dlhr>
LHR@dlhr> select D.TABLE_NAME, partitioned from user_tables D where table_name like '%T_LHR_20160527%' ;
TABLE_NAME PAR
------------------------------ ---
T_LHR_20160527_PART NO
T_LHR_20160527_UNPART YES
LHR@dlhr> SELECT D.TABLE_NAME, partition_name
2 FROM user_tab_partitions D
3 WHERE table_name = 'T_LHR_20160527_UNPART';
TABLE_NAME PARTITION_NAME
------------------------------ ------------------------------
T_LHR_20160527_UNPART T1
T_LHR_20160527_UNPART T2
T_LHR_20160527_UNPART T3
LHR@dlhr>
结束重定义DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE的意义：
基表 T_LHR_20160527_UNPART和临时分区表T_LHR_20160527_PART进行了交换。 此时临时分区表T_LHR_20160527_PART成了普通表，我们的基表T_LHR_20160527_UNPART成了分区表。
我们在重定义的时候，基表T_LHR_20160527_UNPART是可以进行DML操作的。 只有在2个表进行切换的时候会有短暂的锁表。
在线重定义能保证数据的一致性，在大部分时间内，表都可以正常进行DML操作。只在切换的瞬间锁表，具有很高的可用性。这种方法具有很强的灵活性，对各种不同的需要都能满足。而且，可以在切换前进行相应的授权并建立各种约束，可以做到切换完成后不再需要任何额外的管理操作。
还有最后一个步骤，删除临时表并索引重命名，验证数据即可：
LHR@dlhr> drop table T_LHR_20160527_PART;
Table dropped.
LHR@dlhr> alter index create_date_indx2 rename to create_date_indx;
Index altered.
LHR@dlhr> select to_char(t.created_date, 'YYYYMM'), COUNT(1)
2 from T_LHR_20160527_UNPART t
3 group by to_char(t.created_date, 'YYYYMM');
TO_CHA COUNT(1)
------ ----------
201310 85984
201605 1128
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
感谢各位的阅读！关于“数据库中怎么将一个普通表转换为分区表”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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本文标题: 数据库中怎么将一个普通表转换为分区表
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