論理パーティション・チェンジ・トラッキングおよびマテリアライズド・ビュー
Autonomous AI Databaseにおける論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)メタデータ・フレームワークおよび論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用したクエリー・リライトについて説明します。
結合および集計を含むマテリアライズド・ビューを使用して論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)を使用するステップを示します。
論理パーティション・チェンジ・トラッキングについて
論理パーティション変更トラッキング(LPCT)は、マテリアライズド・ビューの失効を追跡します。
論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用すると、実表に論理パーティションを作成できます。マテリアライズド・ビュー・ログを使用せずに、またはマテリアライズド・ビューで使用されている表のパーティション化を必要としないで、個々の論理パーティションに対する実表の失効を評価します。
マテリアライズド・ビューの1つ以上の依存実表が更新されると、マテリアライズド・ビューはSTALEになり、デフォルトの強制整合性モードではクエリー・リライトに使用できません。
論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)では、マテリアライズド・ビューの実表のユーザー指定の論理パーティション化情報を活用して、リフレッシュとリライトの両方の目的で、失効データをよりきめ細かくパーティション・レベルで追跡できます。従来のパーティション化チェンジ・トラッキング(PCT)は表の物理パーティション化に依存しますが、LPCTは物理的にパーティション化されている表に依存しません。LPCTは、パーティション表と非パーティション表の両方で使用できます。
論理パーティション・チェンジ・トラッキング・メカニズムでは、他のサブセットがSTALEであるにもかかわらず、マテリアライズド・ビューのFRESHサブセット(パーティション)が使用されます。マテリアライズド・ビューの事前計算結果を使用する頻度が高くなるため、ユーザー問合せのレスポンス時間を短縮できます。マテリアライズド・ビューの使いやすさを高める以外に、PCTおよびLPCTでは、マテリアライズド・ビュー・ログを必要とせずにマテリアライズド・ビューの増分リフレッシュも可能です。リフレッシュには、ON DEMANDまたはON COMMITの両方を指定できます。
パーティション・チェンジ・トラッキング(PCT)と同様に、論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)は実表に関連付けられ、定義されている論理パーティション境界に従って、実表のデータ変更の影響を受けるマテリアライズド・ビュー内の行を正確に識別できます。
詳細は、高度なマテリアライズド・ビューの高度なマテリアライズド・ビューを参照してください。
論理パーティション・チェンジ・トラッキングの使用
論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)は、指定されたキー列およびメソッドを使用して表を論理的にパーティション化します。
論理パーティション・チェンジ・トラッキング作成構文は、物理パーティションに似ています。表の作成の一部として作成する必要がある物理パーティションとは異なり、LPCTは、表の作成とその形状とは無関係に自由に指定できるため、要件に対応できる柔軟性が高まります。LPCTの作成はメタデータのみです。
論理パーティションの作成- BNF
BNF論理パーティションを作成する構文について説明します。
BNF論理パーティションを作成する構文を次に示します。
CREATE LOGICAL PARTITION TRACKING ON table_name
PARTITION BY RANGE (partition_key)
INTERVAL (interval_clause)
(partition_specification);-
RANGEおよびINTERVAL論理パーティション化メソッドのみがサポートされています。 -
単一の論理パーティション・キー列のみがサポートされています。
-
パーティション・キー列のデータ型は、次のとおりです。
-
NUMBER -
DATE -
CHAR -
VARCHAR -
VARCHAR2 -
TIMESTAMP -
TIMESTAMP WITH TIME ZONE
-
論理パーティション・キー列の選択
論理パーティション化キーは、各論理パーティションの境界を定義するために指定します。
論理パーティション・キーは物理的ではありません。これは、キー範囲に属する表の行が別の物理パーティションに分離されないことを意味します。表は、非パーティション化または論理パーティション・キーとは異なるキーでパーティション化することができます。論理パーティション・キーは自由に選択でき、パーティション境界を柔軟にすることができます。
論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)キー列を選択するには、クラスタ化された列、つまり、問合せフィルタ述語で頻繁に参照される列値でソートされるデータが近い列を検討します。クラスタ列の場合、データ・ロード中に影響を受ける論理パーティションは少なくなります。つまり、STALE論理パーティションをリフレッシュする必要が少なくなり、リライトに使用できるFRESH論理パーティションが増えることを意味します。表がすでにパーティション化されている場合は、パーティション・キー列以外の列を使用してLPCTを作成することをお薦めします。LPCTにはパーティショニング・チェンジ・トラッキング(PCT)と同様の利点があり、同じ列でデータ・トラッキングを実行した場合、結合された利点は最大化されません。
論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用したマテリアライズド・ビューの最新性
論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)失効トラッキング・メカニズムは、データ変更のたびに、指定された論理パーティション・キーおよびパーティション化方法に基づいて、変更統計を自動的に記録および統合します。
隣接する変更データは、論理パーティションにグループ化されます。LPCTスキームは、物理パーティション境界に関連付けられたパーティショニング・チェンジ・トラッキング(PCT)とは異なり、実表に適用されたDMLによって生じるデータ変更を柔軟に管理およびグループ化できます。
従来のDMLおよびダイレクト・ロードでは、LPCTはPCTが失効の追跡に使用するアルゴリズムと同じアルゴリズムを採用します。クエリー・リライト時に、LPCTはリライト包含の計算にPCTが使用するのと同じアルゴリズムを採用します。
表がキー範囲を使用して論理的にパーティション化されている場合、マテリアライズド・ビューに論理パーティション・キーが含まれていると、表に定義されているマテリアライズド・ビューは、失効トラッキング、リフレッシュおよびクエリー・リライトにLPCTを使用できます。
ノート
ノート: LPCTでは、すべてのタイプのマテリアライズド・ビューがサポートされています。
論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用したマテリアライズド・ビューでのリライト
論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)を使用すると、Oracleは、実表の一部の論理パーティションに関してマテリアライズド・ビューがSTALEであることを認識しますが、他の部分についてはFRESHです。
実表のよりきめ細かいデータ失効情報があると、LPCTリライトにより、関連付けられたマテリアライズド・ビューがより頻繁に使用されます。
Oracleでは、マテリアライズド・ビューのFRESHサブセットを透過的に識別して使用し、QUERY_REWRITE_INTEGRITY = ENFORCED |TRUSTEDの場合に実表の複雑な問合せに応答します。
これらの論理パーティションに関してマテリアライズド・ビュー行が部分的にFRESHである場合、部分リライトは、マテリアライズド・ビュー(つまり、FRESH論理パーティション)を使用して問合せに部分的に回答し、部分的には実表(つまり、STALE論理パーティション)を使用するために行われます。
論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用したマテリアライズド・ビューのリフレッシュ
論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)リフレッシュは、よりきめ細かいデータ失効を使用して実装し、マテリアライズド・ビューのSTALEサブセットを増分リフレッシュすることで、コストのかかる完全リフレッシュまたはログベースの高速リフレッシュを排除できます。
LPCTリフレッシュが指定されている場合は、STALE論理パーティションが識別され、ターゲット・リフレッシュ操作がそれらの論理パーティションに対してのみ実行されます。
論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用してリフレッシュを起動するには、リフレッシュ・メソッドとして'L'または'l'(「論理」)を指定します。
例: execute DBMS_MVIEW.REFRESH(<materialized_view_name>,'L');
REFRESH FORCEが指定されている場合は、FASTリフレッシュが選択され、可能な場合は実行されます。それ以外の場合は、COMPLETEリフレッシュが実行されます。マテリアライズド・ビューのFORCEリフレッシュ時、LPCTリフレッシュの優先度はパーティション化変更トラッキング(PCT)リフレッシュと同じになります。
論理パーティション・チェンジ・トラッキング- データ・ディクショナリ・ビュー
論理パーティションに関する情報を検索するためのデータ・ディクショナリ・ビューについて説明します。
次のデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せて、論理パーティションに関する情報を取得します。
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ALL_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITION: このビューには、現行のユーザーがアクセスできるLPCTディテール論理パーティションに関するマテリアライズド・ビューの最新性情報が表示されます。詳細は、ALL_MVIEW_DETAIL_PARTITIONを参照してください。 -
DBA_MVIEW_DETAIL_ LOGICAL_PARTITION: LPCTディテール論理パーティションについて、データベース内のすべてのマテリアライズド・ビューに関するフレッシュネス情報を示します。詳細は、DBA_MVIEW_DETAIL_PARTITIONを参照してください。 -
USER_MVIEW_DETAIL_ LOGICAL_PARTITION: LPCTディテール論理パーティションについて、現行のユーザーが所有するすべてのマテリアライズド・ビューに関するフレッシュネス情報を示します。詳細は、USER_MVIEW_DETAIL_PARTITIONを参照してください。
例: 論理パーティション・チェンジ・トラッキング
結合および集計を含むマテリアライズド・ビューを使用して論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)を使用するステップを示します。
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論理変更パーティションを含む実表を作成します。
MYSALES表を作成します。CREATE TABLE mysales ( time_id DATE, prod_id NUMBER, cust_id NUMBER, channel_id CHAR(1), promo_id NUMBER(6), quantity_sold NUMBER(3), amount_sold NUMBER(10,2)) PARTITION BY LIST (prod_id) (PARTITION p1 VALUES (1,2,3), PARTITION p2 VALUES (4,5,6), PARTITION p3 VALUES (7,8,9), PARTITION p4 VALUES(DEFAULT));これにより、
MYSALES表が作成されます。-
MYSALES表にレコードを挿入します。INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-06-05','yyyy-mm-dd'), 1, 2088, 189.98); INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-07-05','yyyy-mm-dd'), 2, 1354, 12.99); INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-09-05','yyyy-mm-dd'), 5, 2088, 189.98); INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-10-05','yyyy-mm-dd'), 18, 2088, 42); COMMIT;これにより、
MYSALES表に移入されます。 -
MYSALES表の論理パーティション・トラッキングを作成します。CREATE LOGICAL PARTITION TRACKING ON mysales PARTITION BY RANGE (time_id) INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(2, 'YEAR')) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DATE('7-15-2005', 'MM-DD-YYYY')), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('7-15-2007', 'MM-DD-YYYY')) );これにより、
TIME_IDをキーとして使用して、MYSALES表の論理パーティション・トラッキングが作成されます。 -
MYCUSTOMERS表を作成します。CREATE TABLE mycustomers (cust_id NUMBER, age NUMBER, gender CHAR(1), address VARCHAR(100));これにより、
MYCUSTOMERS表が作成されます。 -
MYCUSTOMERS表にレコードを挿入します。INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (2088, 35, 'F'); INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (1234, 54, 'M'); INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (1354, 17, 'F'); INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (6666, 15, 'F'); COMMIT;これにより、
MYCUSTOMERS表に移入されます。 -
MYCUSTOMERS表の論理パーティション・トラッキングを作成します。CREATE LOGICAL PARTITION TRACKING ON mycustomers PARTITION BY RANGE (age) INTERVAL (20.5) (PARTITION m0 values less than (20));これにより、
AGEをキーとして使用して、MYSALES表の論理パーティション・トラッキングが作成されます。
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論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用して、表の上にマテリアライズド・ビューを作成します。
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MYSALES表およびMYCUSTOMERS表にマテリアライズド・ビューを作成します。CREATE MATERIALIZED VIEW sales_age_time REFRESH FAST ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT SUM(s.amount_sold) amount_total, c.age, s.time_id FROM mysales s, mycustomers c WHERE s.cust_id = c.cust_id GROUP BY c.age, s.time_id;これにより、
SALES_AGE_TIMEマテリアライズド・ビューが作成されます。 -
DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITIONデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。SELECT mview_name, DETAILOBJ_NAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NAME LPARTNAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NUMBER LPART#, FRESHNESS FROM DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITION WHERE mview_name = 'SALES_AGE_TIME' ORDER BY 1,2,3;次の出力が表示されます。
MVIEW_NAME DETAILOBJ_NAME LPARTNAME LPART# FRESHNESS --------------- --------------- ---------- ---------- --------- SALES_AGE_TIME MYCUSTOMERS M0 0 **FRESH** SALES_AGE_TIME MYSALES P0 0 **FRESH** SALES_AGE_TIME MYSALES P1 1 **FRESH** -
EXPLAIN_MVIEWを使用して、論理パーティション関連のリフレッシュおよびリライト機能を評価します。EXECUTE DBMS_MVIEW.EXPLAIN_MVIEW ('sales_age_time'); SELECT CAPABILITY_NAME, RELATED_TEXT, POSSIBLE FROM MV_CAPABILITIES_TABLE WHERE MVNAME = 'SALES_AGE_TIME' AND CAPABILITY_NAME LIKE '%LPT%' ORDER BY 1, 2;次の出力が表示されます。
CAPABILITY_NAME RELATED_TEXT POSSIBLE ------------------------- ------------------------- --------------- LPT Y LPT_TABLE MYCUSTOMERS Y LPT_TABLE MYSALES Y LPT_TABLE_REWRITE MYCUSTOMERS Y LPT_TABLE_REWRITE MYSALES Y REWRITE_LPT Y REFRESH_FAST_LPT Y
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マテリアライズド・ビューに対するDMLの影響を確認します。
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MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2019-02-05','yyyy-mm-dd'), 99, 2108, 33);これにより、
MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#6)が導入されます。 -
MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2019-02-05','yyyy-mm-dd'), 99, 2108, 33);これにより、
MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#6)が導入されます。 -
MYCUSTOMERS表に新しい論理パーティションを導入します。INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (1399, 80, 'F');これにより、
MYCUSTOMERS表に新しいパーティション(パーティション#3)が導入されます。 -
MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2019-02-09','yyyy-mm-dd'), 99, 1997, 79.9);これにより、
MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#7)が導入されます。 -
MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2010-02-09','yyyy-mm-dd'), 110, 1997, 108.98); COMMIT;これにより、
MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#2)が導入されます。 -
DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITIONデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。SELECT mview_name, DETAILOBJ_NAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NAME LPARTNAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NUMBER LPART#, FRESHNESS FROM DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITION WHERE mview_name = 'SALES_AGE_TIME' ORDER BY 1,2,3;次に、次の出力を示します。
MVIEW_NAME DETAILOBJ_NAME LPARTNAME LPART# FRESHNESS --------------- --------------- ---------- ---------- --------- SALES_AGE_TIME MYCUSTOMERS M0 0 **FRESH** SALES_AGE_TIME MYCUSTOMERS SYS_88904P3 3 **STALE** SALES_AGE_TIME MYSALES P1 0 **FRESH** SALES_AGE_TIME MYSALES P1 1 **FRESH** SALES_AGE_TIME MYSALES SYS_88899P3 2 **STALE** SALES_AGE_TIME MYSALES SYS_88899P7 6 **STALE** -
MYSALESのlpart #1のサブセットでLPCTリライトを実行し、MYCUSTOMERS表のlpart #0を実行します。DELETE FROM rewrite_table; DECLARE stmt varchar2(2000) := q'#select sum(s.amount_sold) amount_total, c.age, s.time_id FROM mysales s, mycustomers c WHERE s.cust_id = c.cust_id AND s.time_id < TO_DATE ('07-07-2007', 'MM-DD-YYYY') AND c.age < 18 GROUP BY c.age, s.time_id#'; BEGIN dbms_mview.explain_rewrite (stmt,'sales_age_time'); END; / SELECT mv_name, sequence, pass, message FROM rewrite_table; -
REWRITE_TABLEを問い合せて、リライトを確認します。SELECT mv_name, sequence, pass, message FROM rewrite_table; -
次の問合せを実行します。
SELECT SUM(s.amount_sold) amount_total, c.age, s.time_id FROM mysales s, mycustomers c WHERE s.cust_id = c.cust_id AND s.time_id < TO_DATE ('07-07-2007', 'MM-DD-YYYY') AND c.age < 18 GROUP BY c.age, s.time_id; -
前述の問合せの実行計画を表示して、リライトを確認します。
SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display_cursor);PLAN_TABLE_OUTPUT __________________________________________________ SQL_ID ampuzk8tbp6df, child number 0 ------------------------------------- SELECT SUM(s.amount_sold) amount_total, c.age, s.time_id FROM mysales s, mycustomers c WHERE s.cust_id = c.cust_id AND s.time_id < TO_DATE ('07-07-2007', 'MM-DD-YYYY') AND c.age < 18 GROUP BY c.age, s.time_id; Plan hash value: 3902795718 ----------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |----------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 2 (100)| ||* 1 | MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL| SALES_AGE_TIME | 1 | 35 | 2 (0)| 00:00:01 |----------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - filter(("SALES_AGE_TIME"."TIME_ID"<TO_DATE('2007-07-07 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "SALES_AGE_TIME"."AGE"<18)) Note ----- - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2) 26 rows selected.
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増分リフレッシュにLPCTを利用します。
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次のコードを実行して、LPCTリフレッシュを実行します。
EXECUTE DBMS_MVIEW.REFRESH('SALES_AGE_TIME', 'L'); -
次の問合せを使用してリフレッシュを確認します。
SELECT mview_name, DETAILOBJ_NAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NAME LPARTNAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NUMBER LPART#, FRESHNESS FROM DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITION WHERE mview_name = 'SALES_AGE_TIME' ORDER BY 1,2,3;
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