读书笔记：白话解读Oracle哈希分区

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本文为个人学习《Expert Oracle Database Architecture Techniques and Solutions for High Performance and Productivity（第四版本》一书过程中的笔记与理解分享，仅用于学习与交流，部分内容参考原书观点并结合>实际经验进行整理。若涉及版权问题，请联系删除或沟通处理。也请大家支持购买原版书籍。

白话解读Oracle哈希分区

什么是哈希分区？
想象你有一堆文件需要分到N个抽屉里。哈希分区的做法是：对每个文件的关键信息（如编号）进行"哈希计算"，通过数学公式直接算出这个文件应该放进几号抽屉。你无法人为决定文件去向，完全由算法决定。

具体操作示例：

CREATE TABLE hash_example(hash_key_column date,      -- 分区依据列data varchar2(20)
)
PARTITION BY HASH (hash_key_column)  -- 按此列进行哈希计算
(partition part_1 tablespace p1,  -- 分区1partition part_2 tablespace p2   -- 分区2
);

核心特点：

1. 不可控性：行存放的分区由哈希函数决定，DBA无法干预
2. 动态重分布：增加或删除分区时，所有数据需要重新计算并重新分布
3. 需要选择合适的哈希键：应选择唯一性或高区分度的列，避免数据倾斜

为什么分区数要是2的幂？
通过实验可以清晰看到：

• 4个分区时（2²）：数据均匀分布

  分区p1: 12141行 *****************************
  分区p2: 12178行 *****************************
  分区p3: 12417行 ******************************
  分区p4: 12105行 *****************************
  

• 5个分区时：出现数据倾斜

  分区p1: 6102行 **************（只有其他分区一半）
  分区p2: 12180行 *****************************
  分区p5: 6040行 **************（只有其他分区一半）
  

• 8个分区时（2³）：重新恢复均匀分布

  所有分区行数都在6000-6300之间，分布均匀
  

哈希分区的适用场景：

1. 分而治之：将大表拆分成多个小表管理
2. 提高可用性：单个分区故障不影响其他分区访问
3. 减少热点争用：将频繁更新的数据分散到多个分区
4. 并行处理：适合大规模并行查询和DML操作

重要建议：

• 分区数量务必设置为2的幂次方（2、4、8、16、32...）
• 选择高基数（不同值多）的列作为哈希键
• 避免使用只有少数几个取值的列作为哈希键

哈希分区通过数学算法实现数据的自动分布，虽然牺牲了控制性，但换来了更好的负载均衡和可扩展性，特别适合海量数据的分布式存储和处理。

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姓名：黄廷忠
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