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自律型AIデータベースでの自動パーティション化の管理

自動パーティション化では、指定されたスキーマの表および索引のパーティション作成を分析および自動化して、Autonomous AI Databaseのパフォーマンスと管理性を向上させます。

自動パーティション化が適用されている場合、透過的で、ユーザーとの対話やメンテナンスは必要ありません。

ノート

ノート:自動パーティショニングは、既存のパーティショニング戦略に干渉せず、Autonomous AI Databaseでの手動パーティショニングを補完します。手動パーティション表は、自動パーティション化の候補として除外されます。

自動パーティション化について

Autonomous AI Databaseの自動パーティション化では、アプリケーション・ワークロードを分析し、表とその索引にパーティション化を自動的に適用して、パフォーマンスを向上させたり、大規模な表をより適切に管理できます。

適切なパーティション化方法を見つけるには、アプリケーション・ワークロードおよびデータ分散に関する深い知識が必要です。手動パーティション化を実行する場合は、ワークロードを分析し、表および索引にパーティション化を適用してアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を選択する必要があります。自動パーティション化により、Autonomous AI Databaseユーザーは、手動スキーマおよびワークロード分析を実行せずにパーティション化のメリットを得ることができます。

自動パーティション化では、単一レベルのパーティション化と組み合せた単一列のパーティション・キーを使用します。自動パーティション化では、複数列パーティション表やコンポジット・パーティション化など、より複雑なパーティション化戦略はサポートされません。

自動パーティション化では、次のパーティション方法から選択します。

  • AUTOMATIC INTERVAL: この選択は、パーティション・キー値の範囲に最適です。

  • LIST AUTOMATIC: このパーティション化方法は、個別のパーティション・キー値に適用されます。

  • HASH: パーティション・キーのハッシュ値にパーティション化を適用します。

詳細は、Partitioning Conceptsを参照してください。

自動パーティション化には、次の機能があります。

  • アプリケーション・ワークロードを分析し、自動パーティション化に適格な表の問合せパフォーマンスを向上させるための最適なパーティション化計画を見つけます。

  • データベースでの自動パーティション化の構成、結果のパーティション化に関するレポートの生成、特定のワークロードに対して識別されたパーティション化計画の生成および適用を行うためのPL/SQL APIを提供します。

ノート

ノート:自動パーティション化では、Autonomous AIデータベースに自動パーティション化を推奨および適用するために、DBMS_AUTO_PARTITION PL/SQL APIを明示的にコールする必要があります。

自動パーティション化の仕組み

自動索引付けとは異なり、自動パーティション化がバックグラウンド・タスクとして定期的に実行されることはありません。自動パーティション化が実行されるのは、DBMS_AUTO_PARTITION.RECOMMEND_PARTITION_METHODファンクションを使用して起動した場合のみです。

自動パーティション化を起動すると、自動パーティション化の候補表が識別され、パーティション・スキームが評価され、パーティション化計画が実装されます。

自動パーティション化を起動すると、次のタスクが実行されます。

  1. 選択した候補表のワークロードを分析して、自動パーティション化の候補表を識別します。

    デフォルトでは、自動パーティション化では、分析のためにAutonomous AI Databaseで収集されたワークロード情報が使用されます。ワークロードのサイズによっては、問合せのサンプルが考慮される場合があります。

  2. ワークロード分析、定量化、およびパフォーマンス上の利点の検証に基づいて、パーティション・スキームを評価します。

    1. 合成統計を含む候補となる空のパーティション・スキームは、内部的に作成され、パフォーマンスのために分析されます。

    2. IO削減の見積りが最も高い候補スキームは、最適なパーティション化計画として選択され、パフォーマンスをテストおよび検証するために内部的に実装されます。

    3. 候補パーティション・スキームが、指定されたパフォーマンスおよび回帰基準を超えてパフォーマンスを向上させない場合、自動パーティション化をお薦めします。

  3. 自動パーティション化手順で分析された表に対して、最適なパーティション化計画(構成されている場合)を実装します。

自動パーティション化の構成

DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGUREプロシージャを使用して、自動パーティション化オプションを構成します。

推奨事項の有効化および実装

EXEC DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE('AUTO_PARTITION_MODE','IMPLEMENT');

推奨事項を有効にするが、それらの推奨事項を実装しない

EXEC DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE('AUTO_PARTITION_MODE','REPORT ONLY');

新しい推奨事項を無効にし、それらの新しい推奨事項を実装する

EXEC DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE('AUTO_PARTITION_MODE','OFF');

ノート

ノート:このモードでは、自動的にパーティション化された既存の表は無効化されません。

自動パーティション化のためのスキーマおよび表の管理

AUTO_PARTITION_SCHEMAおよびAUTO_PARTITION_TABLE設定を使用して、自動パーティション化の対象となるスキーマおよび表を指定します。

ノート

ノート:自動パーティション化が呼び出されると、包含リストと除外リストの両方が空の場合、ユーザー管理スキーマ内のすべてのスキーマおよび表が自動パーティション化の対象とみなされます。

  • 包含リストおよび除外リストが空の場合、HRスキーマおよびSH.SALES表を除外リストに追加して、それらのオブジェクトのみが自動パーティション化分析されないようにします。 
    BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
        PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_SCHEMA',
        PARAMETER_VALUE => 'HR',
        ALLOW           => FALSE);

    DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
        PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_TABLE',
        PARAMETER_VALUE => 'SH.SALES',
        ALLOW           => FALSE);
END;
/

  • 前述の例を実行した後、次を使用して除外リストからHRスキーマを削除します。

    BEGIN
  DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
       PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_SCHEMA',
       PARAMETER_VALUE => 'HR',
       ALLOW           => NULL);
END;
/

  • 次のコマンドを使用して、除外リストからすべてのスキーマを削除します。

    BEGIN
  DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
       PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_SCHEMA',
       PARAMETER_VALUE => NULL,
       ALLOW           => TRUE);
END;
/

  • 包含リストと除外リストが空の場合、次の例では、包含リストにHRスキーマを追加します。包含リストが空でなくなるとすぐに、包含リスト内のスキーマのみが考慮されます。

    この例では、自動パーティション化の候補となるのはHRスキーマのみです。

    BEGIN
  DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
       PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_SCHEMA',
       PARAMETER_VALUE => 'HR',
       ALLOW           => TRUE);
END;
/

自動パーティション化レポート保持期間の管理

自動パーティション化レポートの保存期間を365日に設定します。

BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
         PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_REPORT_RETENTION',
         PARAMETER_VALUE => '365');
END;
/

詳細は、CONFIGUREプロシージャを参照してください。

自動パーティション化の使用

Autonomous AI Databaseで自動パーティション化を使用および管理するためのフローおよび一般的なプロセスについて説明します。

  1. 自動パーティション化するデータベースを選択します。

    一般に、Oracleでは、本番データベースではなく、クローニングされたデータベースまたは手動で作成されたデータベースで自動パーティション化を使用することをお薦めします。RECOMMEND_PARTITION_METHODを使用した自動パーティション化の分析と検証は、リソースが集中し長時間実行される操作であり、望ましくない処理をデータベースに追加する可能性があります。

    自動パーティション化分析にセカンダリ・データベースを使用するには、内部管理SQLワークロード・リポジトリにワークロードに関する情報が必要です。

    1. クローニングされたデータベースを自動パーティション化に使用します。

      Autonomous AI Databaseは、SQLチューニング・セット(SYS_AUTO_STS)で保持されている内部管理SQLワークロード・リポジトリに、時間の経過とともにワークロード情報を自動的に収集します。しばらくワークロードを実行した後に本番データベースをクローニングする場合、クローンには必要なワークロード情報が含まれます。このようなクローンでは、追加のアクションなしで自動パーティション化を使用できます。

      Autonomous AI Databaseインスタンスのクローニングを参照してください

    2. 自動パーティション化には他のデータベースを使用します。

      ワークロードを手動で実行して、必要なワークロード情報を収集できます。自動パーティション化を使用する前にワークロードを手動で実行する場合、必要なスキーマとデータを含むAutonomous AI Databaseは、ワークロードの実行後に、クローニングされたか手動で作成されたかに関係なく、自動パーティション化に使用できます。

  2. 自動パーティション化を推奨します。

    RECOMMEND_PARTITION_METHODを使用して、データベース、特定のスキーマまたは特定の表を分析し、最適なパーティション化方法(ある場合)を識別します。この推奨事項では、ワークロードおよびスキーマが分析され、内部で作成された補助表に対してワークロードを実行することによってパフォーマンス上の利点が検証されます。これは、リソース集中型の長時間実行操作であり、CPUおよびIOが補助表を作成してパフォーマンスを検証する必要がある場合があります。また、最大候補表である1から1.5回の追加領域も一時的に必要になります。

  3. 推奨事項を適用します。

    推奨事項は、推奨事項分析が発生したデータベースのAPPLY_RECOMMENDATIONプロシージャを使用して実装できます。また、分析に使用されるデータベースから任意の推奨事項を抽出して、本番システムなどの任意のデータベースに適用することもできます。手動変更に必要なスクリプトは、DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONビューの列MODIFY_TABLE_DDLに格納されます。

    Oracleでは、オフピーク時にデータベースに自動パーティション化を適用することをお薦めします。表は自動的にパーティション化された表に変更されますが、変換によって追加のCPUやIOなどのリソース要件がシステムに追加されます。自動パーティション化では、表の同時進行DML操作に応じて、追加の空き領域として変更する表のサイズの1.5倍も必要です。

自動パーティション化レポートの生成

DBMS_AUTO_PARTITIONパッケージのREPORT_ACTIVITY関数およびREPORT_LAST_ACTIVITY関数を使用して、自動パーティション化レポートを生成します。

特定の期間の自動パーティション化操作のレポートをプレーン・テキスト形式で生成します。

この例では、過去24時間の自動パーティション化操作に関する一般的な情報を含むレポートを生成します。デフォルトでは、このレポートはプレーン・テキスト形式で生成されます。

DECLARE
  Report clob := NULL
BEGIN
    Report := DBMS_AUTO_PARTITION.REPORT_ACTIVITY();
END;
/

2021年5月の自動パーティション化操作のレポートをHTML形式で生成します

この例では、2021年5月の自動パーティション化操作に関する基本情報を含むレポートを生成します。レポートはHTML形式で生成され、自動パーティション化操作のサマリーのみを含んでいます。

DECLARE
  Report clob := NULL
BEGIN
    Report := DBMS_AUTO_PARTITION.REPORT_ACTIVITY(
                       ACTIVITY_START => TO_TIMESTAMP('2021-05-01', 'YYYY-MM-DD'),
                       ACTIVITY_END   => TO_TIMESTAMP('2021-06-01', 'YYYY-MM-DD'),
                       TYPE           => 'HTML',
                       SECTION        => 'SUMMARY',
                       LEVEL          => 'BASIC' );
END;
/

最後の自動パーティション化操作のレポートをプレーン・テキスト形式で生成します

この例では、最後の自動パーティション化操作に関する一般的な情報を含むレポートを生成します。デフォルトでは、このレポートはプレーン・テキスト形式で生成されます。

DECLARE
  Report clob := NULL
BEGIN
    Report := DBMS_AUTO_PARTITION.REPORT_LAST_ACTIVITY();
END;
/

詳細は、「REPORT_ACTIVITYファンクション」を参照してください。

詳細は、「REPORT_LAST_ACTIVITYファンクション」を参照してください。

自動パーティション化シナリオの例

DBMS_AUTO_PARTITION APIプロシージャおよびファンクションを使用した自動パーティション化のシナリオの例。

単一の表の推奨事項を生成し、推奨事項を手動で適用します。

  1. 自動パーティション化の推奨事項を作成して検証できるようにするには、AUTO_PARTITION_MODEパラメータをREPORT ONLYに設定します。推奨事項は表に適用されません。 
    BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
        PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_MODE',
        PARAMETER_VALUE => 'REPORT ONLY');
END;
/

  2. TPCH.LINEITEM表が自動パーティション化の候補であることを確認します。単一表を選択的にターゲット指定する場合は、このステップはオプションであり、推奨されます。

    SELECT DBMS_AUTO_PARTITION.VALIDATE_CANDIDATE_TABLE(
           TABLE_OWNER => 'TPCH',
           TABLE_NAME  => 'LINEITEM')
FROM DUAL;

    表が有効な候補である場合は、推奨分析の自動パーティション化を起動すると、VALIDとして戻されます。それ以外の場合は、違反基準が表示されます。

    適格な候補者表の基準のリストは、「VALIDATE_CANDIDATE_TABLEファンクション」を参照してください。

  3. DBMS_AUTO_PARTITION APIを起動して、TPCH.LINEITEM表の推奨事項を生成します。

    -- DEFINE SQLPLUS BIND VARIABLE FOR RECOMMENDATION ID
VARIABLE RECOMMENDATION_ID VARCHAR2(32);
BEGIN
  :RECOMMENDATION_ID := DBMS_AUTO_PARTITION.RECOMMEND_PARTITION_METHOD(
                             TABLE_OWNER => 'TPCH',
                             TABLE_NAME  => 'LINEITEM');
END;
/

    DBMS_AUTO_PARTITION.RECOMMEND_PARTITION_METHODで実行する推奨分析および検証は、リソース集中型の長時間実行操作であり、かなりの時間がかかる場合があります。このステップは、プライマリ本番システムではないデータベースで実行する必要があります。Oracleでは、HIGHサービスを選択して、検証操作に十分なリソースを提供することをお薦めします。

  4. 推奨事項を確認します。ビューDBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONSには、推奨事項に関する情報が含まれています。この例では、推奨されるパーティション・キーおよびパーティション・メソッドを確認します。

    SELECT PARTITION_METHOD, PARTITION_KEY
  FROM DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONS
  WHERE RECOMMENDATION_ID = :RECOMMENDATION_ID;

    また、同じビューを問い合せて、推奨に従って表がパーティション化された後、ワークロードに対して生成されたパフォーマンス分析レポートを取得します。

    SELECT REPORT
    FROM DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONS
    WHERE RECOMMENDATION_ID = :RECOMMENDATION_ID;

  5. 推奨を手動で検証した後、推奨を適用します。推奨事項分析が実行されたデータベースに推奨事項を適用する場合は、APPLY_RECOMMENDATIONプロシージャを実行して推奨事項を適用します。

    BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.APPLY_RECOMMENDATION(
         RECOMMENDATION_ID => :RECOMMENDATION_ID);
END;
/

    本番環境などの別のデータベースに推奨事項を適用する場合は、変更DDLを抽出します。次に、ターゲット・データベースで抽出された変更DDLを実行します。変更DDLを抽出する問合せは次のとおりです。

    SELECT MODIFY_TABLE_DDL
    FROM DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONS
    WHERE RECOMMENDATION_ID = :RECOMMENDATION_ID;

    変更DDLの出力例:

    BEGIN

    -- DBMS_AUTO_PARTITION RECOMMENDATION_ID C3F7A59E085C2F25E05333885A0A55EA

    --   FOR TABLE "TPCH"."LINEITEM"

    --   GENERATED AT 06/04/2021 20:52:29
    DBMS_AUTO_PARTITION.BEGIN_APPLY(EXPECTED_NUMBER_OF_PARTITIONS => 10);

    EXECUTE IMMEDIATE
    'ALTER TABLE "TPCH"."LINEITEM"
    MODIFY PARTITION BYLIST(SYS_OP_INTERVAL_HIGH_BOUND
        ("L_SHIPDATE", INTERVAL ''10'' MONTH, TIMESTAMP ''1992-01-01 00:00:00''))
    AUTOMATIC /* SCORE=23533.11;  */
    (PARTITION P_NULL VALUES(NULL))
    AUTO ONLINE PARALLEL';

    DBMS_AUTO_PARTITION.END_APPLY;
EXCEPTION WHEN OTHERS THEN
    DBMS_AUTO_PARTITION.END_APPLY;
    RAISE;
END;

  6. 表が自動的にパーティション化されていることを確認し、カタログ・ビューを問い合せます。

    SELECT T.AUTO, T.PARTITIONING_TYPE, C.COLUMN_NAME
    FROM DBA_PART_TABLES T, DBA_PART_KEY_COLUMNS C
    WHERE T.OWNER = 'TPCH' AND T.TABLE_NAME = 'LINEITEM'
        AND T.OWNER = C.OWNER AND T.TABLE_NAME = C.NAME;

    この問合せを使用して、指定された表に自動パーティション化がいつ適用されたかを識別します。

    SELECT APPLY_TIMESTAMP_START, APPLY_TIMESTAMP_END
    FROM DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONS
    WHERE TABLE_OWNER = 'TPCH' AND TABLE_NAME = 'LINEITEM';

詳細は、CONFIGUREプロシージャを参照してください。

詳細は、「VALIDATE_CANDIDATE_TABLEファンクション」を参照してください。

詳細は、「RECOMMEND_PARTITION_METHODファンクション」を参照してください。

詳細は、APPLY_RECOMMENDATIONプロシージャを参照してください。

適格な表の推奨事項を生成し、推奨事項を手動で適用します

  1. 自動パーティション化の推奨事項を作成して検証できるようにするには、AUTO_PARTITION_MODEパラメータをREPORT ONLYに設定します。推奨は既存の表には適用されません。

    BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
        PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_MODE',
        PARAMETER_VALUE => 'REPORT ONLY');
END;
/

  2. DBMS_AUTO_PARTITION APIを起動して、推奨表を生成します。

    -- DEFINE SQLPLUS BIND VARIABLE FOR RECOMMENDATION ID
VARIABLE RECOMMENDATION_ID VARCHAR2(32);
BEGIN
  :RECOMMENDATION_ID := DBMS_AUTO_PARTITION.RECOMMEND_PARTITION_METHOD();
END;
/

    推奨事項の分析および検証は、リソース集中型の長時間実行操作であり、かなりの時間がかかる場合があります。セカンダリ、非本番データベースでは、OracleはサービスHIGHを選択して十分なリソースを確認することをお薦めします。

  3. DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONSビューを問い合せて、分析された表を確認します。

    SELECT TABLE_OWNER, TABLE_NAME, PARTITION_METHOD, PARTITION_KEY
    FROM DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONS
    WHERE RECOMMENDATION_ID = :RECOMMENDATION_ID
    ORDER BY RECOMMENDATION_SEQ;

  4. この問合せを使用して、実行で分析された特定の表(この例のTPCH.LINEITEM表)のレポートにドリルダウンします。

    SELECT REPORT
    FROM DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONS
    WHERE RECOMMENDATION_ID = :RECOMMENDATION_ID
        AND TABLE_OWNER = 'TPCH'
        AND TABLE_NAME  = 'LINEITEM';

  5. APPLY_RECOMMENDATIONプロシージャを実行して、推奨事項を適用します。

    BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.APPLY_RECOMMENDATION(
         RECOMMENDATION_ID => :RECOMMENDATION_ID);
END;
/

    または、この例のTPCH.LINEITEM表である、分析された特定の表に対する推奨事項を適用します。

    BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.APPLY_RECOMMENDATION(
        RECOMMENDATION_ID => :RECOMMENDATION_ID,
        TABLE_OWNER       => 'TPCH',
        TABLE_NAME        => 'LINEITEM');
END;
/

詳細は、CONFIGUREプロシージャを参照してください。

詳細は、「RECOMMEND_PARTITION_METHODファンクション」を参照してください。

詳細は、APPLY_RECOMMENDATIONプロシージャを参照してください。

ノート

ノート: RECOMMEND_PARTITION_METHODファンクションによって生成される自動パーティション化の推奨事項には、TIME_LIMITパラメータで指定される時間制限があり、デフォルトは1日です。多数の候補表を含む大規模なシステムを分析する場合、1回の起動でパーティション化可能なすべての表に対する推奨事項が生成されないことがあります。自動パーティション化の推奨事項を安全に繰り返し呼び出して、追加の表の推奨事項を生成できます。ファンクションが呼び出され、RECOMMENDATION_IDのDBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONSに行がゼロの場合、ファンクションは自動パーティション化のための追加の候補表を見つけられませんでした。

適格な表に対する推奨の生成および自動適用

  1. 自動パーティション化の推奨事項を作成して検証できるようにするには、AUTO_PARTITION_MODEパラメータをREPORT ONLYに設定します。推奨は既存の表には適用されません。

    BEGIN
    DBMS_AUTO_PARTITION.CONFIGURE(
        PARAMETER_NAME  => 'AUTO_PARTITION_MODE',
        PARAMETER_VALUE => 'IMPLEMENT');
END;
/

  2. DBMS_AUTO_PARTITION APIを起動して、推奨表を生成します。

    -- DEFINE SQLPLUS BIND VARIABLE FOR RECOMMENDATION ID
VARIABLE RECOMMENDATION_ID VARCHAR2(32);
BEGIN
  :RECOMMENDATION_ID := DBMS_AUTO_PARTITION.RECOMMEND_PARTITION_METHOD();
END;
/

    推奨事項の分析および検証は、リソース集中型の長時間実行操作であり、かなりの時間がかかる場合があります。セカンダリ、非本番データベースでは、OracleはサービスHIGHを選択して十分なリソースを確認することをお薦めします。

  3. DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONSビューを問い合せて、分析された表を確認します。

    SELECT TABLE_OWNER, TABLE_NAME, PARTITION_METHOD, PARTITION_KEY
    FROM DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONS
    WHERE RECOMMENDATION_ID = :RECOMMENDATION_ID
    ORDER BY RECOMMENDATION_SEQ;

  4. REPORT_LAST_ACTIVITYファンクションを使用して、前回の実行中に実行されたアクションに関するレポートを取得します。

    SELECT DBMS_AUTO_PARTITION.REPORT_LAST_ACTIVITY() FROM DUAL;

詳細は、CONFIGUREプロシージャを参照してください。

詳細は、「RECOMMEND_PARTITION_METHODファンクション」を参照してください。

詳細は、「REPORT_LAST_ACTIVITYファンクション」を参照してください。

自動パーティション化用のデータ・ディクショナリ・ビュー

データベースの自動パーティション化構成および推奨事項の詳細は、2つの新しいビューと1つの更新されたビューがデータ・ディクショナリにあります。

DBMS_AUTO_PARTITION DBA_AUTO_PARTITION_CONFIGビュー

自動パーティション化の現在の構成パラメータ設定を示します。

列 摘要
PARAMETER_NAME 構成パラメータの名前
PARAMETER_VALUE 構成パラメータの値
LAST_MODIFIED パラメータ値が最後に変更された時刻(UTC)。
MODIFIED_BY パラメータ値を最後に変更したユーザー

DBMS_AUTO_PARTITION DBA_AUTO_PARTITION_RECOMMENDATIONSビュー

CONFIGUREまたはRECOMMEND_PARTITIONを実行すると、これらのプロシージャの結果がこのビューに格納されます。RECOMMENDATION_IDは、いくつかのプロシージャおよびファンクションで使用されます。

列 摘要
TABLE_OWNER 表の所有者
TABLE_NAME 表の所有者
PARTITION_METHOD 推奨パーティション・メソッド。「CONFIGUREプロシージャ」を参照してください
PARTITION_KEY 推奨パーティション・キー。NULLは、分析が完了し、表のパーティション化を推奨しないことを意味します。
GENERATE_TIMESTAMP この推奨が生成された時間(UTC)。
RECOMMENDATION_ID この推奨事項に関する追加情報を取得するためにDBMS_AUTO_PARTITION APIで使用されるID。
RECOMMENDATION_SEQ 推奨IDに複数の表の推奨がある場合、推奨が生成された順序が示されます。パフォーマンス・レポートは、以前の推奨が適用されたことを前提として生成されます。たとえば、RECOMMENDATION_SEQ = 2のレポートでは、RECOMMENDATION_SEQ = 1とRECOMMENDATION_SEQ = 2の両方に推奨事項が適用されていると想定しています。
MODIFY_TABLE_DDL 推奨事項の適用に使用された、または使用されたDDL。
APPLY_TIMESTAMP_START この推奨の適用が開始された時間(UTC)。推奨事項が適用されなかった場合はNULL。
APPLY_TIMESTAMP_END この推奨の適用が終了した時間(UTC)。推奨事項が適用されなかった場合、またはアプリケーションが終了していない場合はNULL。
REPORT 推奨事項の適用後のデータベースでのSQL実行からのSQLパフォーマンス・アナライザ・レポート。

DBMS_AUTO_PARTITION既存のビューの更新

自動パーティション化の実装の結果として、既存のビューに対する変更について説明します。

*_PART_TABLESに、AUTO列(VARCHAR2(3))が追加されました。その値は次のとおりです。

  • YES - 表がDBMS_AUTO_PARTITIONによってパーティション化されていた場合。

  • NO - 表がDBMS_AUTO_PARTITIONでパーティション化されていない場合は。