非凡之举50万条记录的Oracle单表管理（oracle 50万单表）
在数据库管理领域中，Oracle作为老牌的企业级数据库系统，一直以来都被认为是性能最优秀、功能最强大的DBMS之一。然而，随着企业数据量的不断增加，Oracle数据库在处理大数据、高并发的场景下也遇到了一些瓶颈，其中最主要的问题就是性能下降和存储空间的浪费。
为了解决这一问题，我们在公司的生产环境中进行了一次非凡之举：将原来分散在不同表中的50万条记录合并到一个Oracle单表中进行管理。经过几周时间的优化和调整，最终实现了数据存储和查询效率的实质性提升，并为未来更高容量数据的管理提供了有益的借鉴意义。
下面，我将分别从合表的动机、实现过程和优化策略三个方面，具体介绍这个非凡之举的来龙去脉。
一、动机
我们所属的项目组负责一个航空公司的客户信息系统的开发和运营，主要负责客户档案的管理。在比较早的时候，由于各种历史原因和编码习惯，这些客户信息分散在很多个表中进行管理，例如，个人信息分散在表A、表B，机票详情分散在表C、表D，订单细节分散在表E和表F等。
不仅数据分散，查询和汇总操作也非常复杂，需要进行多次JOIN操作，致使数据库在高并发情况下经常性能下降，不仅工作效率低，而且还浪费了大量存储空间。
因此，我们在开发新版本时决定进行库表优化设计，将原本分散的客户信息真正整合到一起，形成一个单表，便于日后维护和查询，也更具有可读性和可维护性。
二、实现过程
根据我们的设计，新的单表将包括多个字段，用于存储所有与客户相关的信息，包括个人信息、订单信息、售票信息等。我们经过多轮讨论和实验，最终确定了如下表结构：
CREATE TABLE t_customer
(
c_id NUMBER(8) PRIMARY KEY,
c_name VARCHAR2(64),
c_gender CHAR(1),
c_eml VARCHAR2(128),
c_phone VARCHAR2(32),
c_birth DATE,
c_wx_openid VARCHAR2(64),
c_cz_card VARCHAR2(32),
c_create_time TIMESTAMP,
c_update_time TIMESTAMP,
t_order_id NUMBER(8),
t_flight_no VARCHAR2(8),
t_order_time TIMESTAMP,
t_pay_time TIMESTAMP,
t_order_qty NUMBER(2),
t_total_price NUMBER(12,2),
t_order_status NUMBER(2),
t_pnr_code VARCHAR2(32),
t_source_type NUMBER(2),
t_sale_channel VARCHAR2(32),
t_cabin_code VARCHAR2(16),
t_flight_date DATE,
t_from_city VARCHAR2(8),
t_to_city VARCHAR2(8),
t_dep_time TIMESTAMP,
t_arr_time TIMESTAMP
)
在建立表结构后，我们需要将原有的表中数据全部导入到新表中，这个过程比较繁琐，需要编写一些脚本进行批量操作，以下是导入数据的代码片段：
DECLARE
cursor customer_cursor is select * from customers;
v_row customer_cursor%ROWTYPE;
BEGIN
OPEN customer_cursor;
LOOP
FETCH customer_cursor INTO v_row;
EXIT WHEN customer_cursor%NOTFOUND;
INSERT INTO t_customer (
c_id, c_name, c_gender, c_eml, c_phone,
c_birth, c_wx_openid, c_cz_card, c_create_time, c_update_time
) VALUES (
v_row.id, v_row.name, v_row.gender, v_row.eml, v_row.phone,
v_row.birth, v_row.wx_openid, v_row.cz_card, v_row.create_time, v_row.update_time
);
END LOOP;
CLOSE customer_cursor;
END;
在数据导入完成后，我们还需要从原有的表结构中删除那些在新表结构中已经没有用的字段，以及对查询和汇总效率产生负面影响的字段。
三、优化策略
经过上述的操作，我们的单表已经建立好了，但是在使用过程中，我们也遇到了一些问题，例如存储空间的浪费、查询效率低下等，下面一一加以说明：
（1）存储空间的优化。由于我们合并了50万条记录，新表的数据容量远高于原表结构。因此，我们需要考虑如何节省这些数据所占用的磁盘空间。
针对这个问题，我们首先对每个字段的数据类型进行了仔细的考量，尽量选择占用空间小的数据类型，同时对不经常使用的字段进行了压缩和归档处理。此外，我们还建立了一些表分区策略，将数据按时间、地区等方式分散管理，避免数据量相对庞大的单分区运行缓慢。
（2）查询效率的优化。单表的特点是既有方便管理的优势，也有因数据量过大而导致的查询效率下降问题。
为了解决这个问题，我们采用了多种策略进行大数据查询优化，例如使用索引、建立视图、定期进行数据归档、调整系统的参数等。
其中，索引是一种最为基础和最为有效的性能优化手段。我们对每个经常用到的字段都建立了相应的B树索引，可以大大提高查询效率。此外，我们还针对复杂的查询需求，建立了一些视图，避免了多次JOIN操作的冗余，使得查询效率得到了进一步提升。
非凡之举不在于做出多么惊人的创新，而在于寻找最适合自己的表管理策略，坚持不懈地去优化、去提高。对于我们的航空客户信息系统来说，单表的优化过程是一个质的飞跃，既提高了数据处理和查询效率，也优化了存储空间和维护成本，为我们今后的业务发展提供了坚实的技术保障。
