Oracle でビッグデータをクエリする方法

インターネット時代の到来により、データ量は飛躍的に増加しました。企業にとって、これらのビッグデータをいかに効率的に処理、分析するかが重要な課題となっています。最も高い市場シェアを持つリレーショナル データベースの 1 つである Oracle データベースのビッグ データ クエリをサポートする機能は、多くの企業が Oracle を選択する重要な理由の 1 つとなっています。

それでは、Oracle データベースはビッグ データ クエリをどのように実行するのでしょうか?この記事では、Oracle のパーティショニング、インデックス作成、分析機能の 3 つの側面を詳しく紹介します。

1. Oracle のパーティショニング

データ量が数千万以上に達した場合、パーティション テーブルを使用してデータを保存することは非常に良い選択です。テーブルのパーティション化とは、テーブル データを複数のパーティションに分割し、各パーティションが独立したデータ ストレージ ユニットとして機能することを指します。 Oracle データベースでは、範囲別、ハッシュ別、リスト別、複合範囲リスト別、および範囲ハッシュ別の 5 つのパーティション化方法がサポートされています。

範囲を例に挙げます。複数のパーティションに分割する必要があるordersテーブルがあるとします。範囲はorder_dateフィールドに従って分割され、範囲内のデータは各パーティションに格納されます。パーティション テーブルを作成するコードは次のとおりです。

CREATE TABLE orders
(order_id NUMBER(10) NOT NULL,
 order_date DATE NOT NULL,
 customer_id NUMBER(10) NOT NULL,
 amount NUMBER(10,2),
 CONSTRAINT orders_pk PRIMARY KEY (order_id))
PARTITION BY RANGE (order_date)
(
 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2016', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2017', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2018', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-Jan-2019', 'DD-MON-YYYY')),
 PARTITION p5 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

上記のコードは、order_date フィールドの値の範囲に基づいて 5 つのパーティションを作成します。実際の状況に応じて適切に調整できます。

2. インデックス

インデックスは、テーブル内のキー フィールド データを抽出し、辞書に似たデータ構造を確立するもので、クエリ時のデータ検索を高速化するために使用されます。データ構造。 Oracle は、B ツリー インデックス、ビットマップ インデックス、関数インデックスなどの複数のインデックス タイプをサポートしています。

B ツリー インデックスを例に挙げます。order_date フィールドに従ってパーティション化されたorders テーブルがあるとします。これに基づいて、order_id フィールドに対して B ツリー インデックスを作成する必要があります。コードは次のとおりです。

CREATE INDEX orders_idx ON orders(order_id)
LOCAL;

上記のコードorders_idx という名前のインデックスが作成され、LOCAL パラメーターを使用してパーティションごとに独立した B ツリー インデックスが作成され、クエリの高速化が容易になります。

3. 分析関数

分析関数は、Oracle データベースの特別な関数であり、集計計算、積分、比率、およびその他の演算結果をクエリ結果に埋め込むために使用できます。データをグループにまとめ、より複雑な統計計算を実行します。分析関数は、ビッグデータ分析、データマイニングなどの分野でよく使用されます。

SUM 分析関数を例に挙げます。orders テーブルの order_date が 2018 である各顧客の売上をクエリする必要があるとします。コードは次のとおりです:

SELECT customer_id, SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id)
FROM orders
WHERE order_date >= '01-Jan-2018' AND order_date < '01-Jan-2019';

上記のコードSUM 分析関数を使用して customer_id に対してグループ フィールドのグループ合計を実行し、PARTITION BY ステートメントを使用してパーティション テーブルのパーティションを指定します。

一般に、Oracle データベースはビッグ データ クエリにおいて優れたパフォーマンスと安定性を備え、さまざまなパーティション化とインデックス付けの方法、および豊富な分析機能をサポートしているため、ほとんどの企業のビッグ データ処理のニーズを満たすことができます。そしてニーズを分析します。もちろん、特定の使用中は、クエリの効率と精度をさらに向上させるために、データの特性とタスク要件に基づいて合理的な選択と構成を行う必要があります。

以上がOracle でビッグデータをクエリする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。