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数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、属性、关系以及数据的来源和用途等信息。
数据仓库中的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
数据仓库元数据管理的目标是保证数据仓库中的元数据准确、完整、一致和可靠。
通过对元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，进而提高数据仓库的价值和效用。
数据仓库元数据管理的主要任务包括元数据收集、元数据存储、元数据维护和元数据使用等。
1. 元数据收集：- 根据数据仓库的设计和需求，收集相关的元数据信息。
- 可以通过手工录入、自动抽取、数据字典等方式进行元数据的收集。
- 收集的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
2. 元数据存储：- 将收集到的元数据存储到元数据仓库中，以便后续的管理和使用。
- 元数据仓库可以使用关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等进行存储。
- 存储的元数据需要按照一定的结构进行组织和管理，以方便后续的检索和使用。
3. 元数据维护：- 对元数据进行定期的维护和更新，以保证其准确、完整、一致和可靠。
- 可以通过手工维护、自动抽取、数据字典同步等方式进行元数据的维护。
- 维护的内容包括元数据的新增、修改、删除等操作，以及元数据的版本管理和权限管理等。
4. 元数据使用：- 利用元数据提供的信息，支持数据仓库的各项管理和运维工作。
- 可以通过元数据进行数据质量管理、数据血统分析、数据变化跟踪等工作。
- 元数据还可以支持数据仓库的数据集成、数据查询、数据分析等应用。
数据仓库元数据管理的实施需要借助相应的工具和技术。
常用的工具包括元数据管理工具、数据建模工具、数据字典工具等。
常用的技术包括数据抽取、数据转换、数据加载（ETL）技术、数据建模技术、数据质量管理技术等。
数据库技术的最佳实践和性能优化随着互联网和大数据时代的到来，数据库已经成为了数据存储和管理的重要组成部分。
数据库技术也在不断的发展和进步，出现了越来越多先进的数据库技术，如NoSQL、分布式数据库等。
数据库的性能优化与最佳实践是数据库管理的重要领域，在本文中，我们将探讨如何实现数据库的最佳实践与性能优化。
1. 数据库的最佳实践数据库最佳实践的目标是将数据存储在数据库中，使其轻松可访问、安全可靠、且能够扩展。
下面是一些实现数据库最佳实践的方法：1.1. 数据库设计和规划在部署数据库之前，首先需要对数据库进行设计和规划。
数据库设计应注重以下方面：- 数据库模型：数据库模型应该与应用程序一起设计。
使用统一的模型，可以简化数据存储和数据访问的过程，提高数据的有效性和一致性。
- 数据库命名规则：采用规范命名规则，可以提高数据的可读性和维护性。
命名规则应体现数据的含义，同时也要简洁明了。
- 数据库索引：根据数据的查询需求，建立合适的数据库索引，可以提高数据的查询效率。
1.2. 数据库安全- 数据库与网络的安全：要确保数据库服务器和网络都是安全的。
数据库服务器应该安装在安全的物理环境中，网络应该采用安全协议来保护数据的传输。
- 数据库访问控制：要对数据库的访问进行控制，设置密码、访问权限等措施，以防止未经授权的数据访问。
1.3. 数据库备份和恢复为了保护数据不丢失，在正式的使用之前，应该定期备份数据库，并尽可能做好恢复准备工作，以防止数据的丢失。
2. 数据库的性能优化数据库性能优化的目标是提高数据库的查询效率和响应速度，以满足业务需求，并提高数据库的可扩展性，以适应业务的发展。
下面是一些实现数据库性能优化的方法：2.1. 优化数据库查询- 在查询中使用索引：索引是提高查询效率的关键。
应该根据业务需求，建立合适的索引，以满足业务的查询需求。
- 避免使用SELECT *语句：SELECT *语句会读取所有字段，造成数据库的性能浪费。
2022.12 大数据分析师（初级）考前冲刺题A2卷1.【单选题】（）是阿里云提供的分析并展示庞杂数据的产品。
A:DataWorksB:PAIC:MaxcomputeD:DataV正确答案：D2.【单选题】（ ）是当前网民们针对热点社会事件及社会政治经济状况等内容反映出的态度总和。
A:Web挖掘B:网络舆情C:数据采集D:离线浏览正确答案：B3.【单选题】信息技术的发展使得信息存储问题得以解决，是因为（）。
A:存储设备容量大幅增加，价格上升B:存储设备容量大幅增加，速度下降C:存储设备容量大幅增加，速度提升，价格不断下降D:存储设备容量大幅增加，速度不断提升，价格却也在不断上升正确答案：C答案解析：随着科学技术的不断进步，存储设备容量大幅增加，速度不断提升，价格却在不断下降。
4.【单选题】（ ）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
A:概念分层B:离散化C:分箱D:直方图正确答案：B5.【单选题】关于MapReduce的工作过程描述不正确的是（ ）。
A:不同的Map任务之间不会进行通信B:不同的Reduce任务之间不会发生任何信息交换C:Map需要考虑数据局部性，Reduce无需考虑数据局部性D:当所有Map任务完成后，才启动Reduce任务正确答案：D答案解析：在MapReduce工作工作中： 不同的Map任务之间不会进行通信。
不同的Reduce任务之间也不会发生任何信息交换。
Map需要考虑数据局部性，Reduce无需考虑数据局部性。
用户不能显式地从一台机器向另一台机器发送消息。
所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的6.【单选题】下列不适用于大数据流实时计算的产品是（）。
A:StormB:DStreamC:FlinkD:MapReduce正确答案：D答案解析：分布式实时计算包括Storm、Dstream和Flink。
7.【单选题】Hadoop组件中的分布式资源管理框架是（ ）。
数据时序数据库设计与性能优化方法数据时序数据库是一种专门用于存储和管理时间序列数据的数据库系统。
随着物联网、金融交易和监控系统等领域对时间序列数据处理需求的增加，数据时序数据库也变得越来越重要。
在设计和优化数据时序数据库时，需要考虑数据存储、索引方式、数据压缩和查询性能等因素。
本文将介绍数据时序数据库的设计原则和性能优化方法。
首先，数据时序数据库的设计需要考虑数据存储方式。
一种常见的方法是按照时间顺序将数据存储在连续的存储介质中，例如按照时间顺序存储在硬盘上或者按照时间顺序存储在内存中。
这样可以提高数据的读取和写入效率，因为数据存储的顺序与查询时常使用的时间范围相匹配。
其次，索引方式对于数据时序数据库的性能优化也非常重要。
在处理时间序列数据时，常用的索引结构包括B-树、R树和哈希索引。
根据数据时序数据库的特点，可以选择适合的索引结构。
例如，B-树适合范围查询，R树适合多维数据查询，哈希索引适合等值查询。
选择合适的索引结构可以提高查询性能。
此外，数据压缩也是提高数据时序数据库性能的一项重要方法。
由于时间序列数据通常具有周期性、重复性和局部性，因此可以利用数据的特点进行无损和有损的压缩。
无损压缩方法包括gzip、snappy和LZO等，有损压缩方法包括差值压缩、哈夫曼压缩和波峰波谷压缩等。
选择合适的压缩方法可以减少存储空间的占用，提高读写和查询性能。
另外，查询性能是数据时序数据库设计中需要特别关注的问题。
为了提高查询性能，可以使用索引、分区和缓存等技术。
索引已经提到过，可以根据查询的特点选择合适的索引结构。
分区可以将大表按照时间或其他方式划分成多个较小的表，查询时只需要扫描部分表，减少查询的数据量。
缓存可以将查询结果缓存到内存中，下次查询时直接从缓存中读取结果，避免重复计算。
这些技术可以提高查询性能。
除了以上的方法，数据时序数据库的性能优化还可以通过批量写入、数据预聚合和负载均衡等手段来实现。
批量写入可以减少写入操作的频率，提高写入性能。
人工智能及其应用作业1您的姓名： [填空题] *_________________________________1. 某成衣厂过去一年共生产了10万件大衣，分为A/B/C三款。
质检部门采用抽样调查的方法，从中随机抽取出1000件进行检验，其中A款700件中5件不合格，B款150件中2件不合格，C款150件中3件不合格。
根据数理统计中的概念，下列选项中哪个是正确的？ [单选题]A款可以被称为总体单位B款的150件成衣是抽样总体C款的150件成衣是10万件成衣的观测值过去一年生产的10万件产品是这次调查的统计总体(正确答案)答案解析：暂无2. 数据仓库一般都是存在层次架构的，比如可以分为ODS、DW、DM层，不同粒度的表，不同作用的表，一般会分布在不同的层级中，如下相关信息表存放在ODS层的有？ [单选题]从源系统同步至数仓的粒度相同的一张登录日志表(正确答案)日期为天粒度的登录统计表从人的角度统计的登录情况表日期为月粒度的登录统计表答案解析：暂无3. 在数据仓库系统中，元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，如下关于元数据说法错误的是？ [单选题]元数据按其用途分为技术元数据和业务元数据技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据业务元数据主要包括业务术语、信息分类、指标定义和业务规则等信息元数据也可以是业务数据，是业务行为的一种体现(正确答案)答案解析：暂无4. 某公司要对其生产的蓝牙耳机进行测试。
已知该产品的正品率为0.9，次品率为0.1。
一次仅测一个耳机，完毕后再测试下一个。
在第三次测试时才检测到次品的概率为。
[单选题]3×(0.9)^2×0.13×(0.1)^2×0.9(0.9)^2×0.1(正确答案)(0.1)^2×0.9答案解析：暂无5. 数据分析报告的结构包括标题页、目录、前言、正文、结论与建议和附录几个部分，一般情况下，分析背景，分析目的，分析思路的说明描述是在哪一个部分里面体现？ [单选题]前言(正确答案)正文结论与建议附录答案解析：暂无6. 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支撑管理决策，”反映历史变化“指的是？ [单选题]数据仓库中包含有大量的统计数据数据仓库的数据源来自各个业务系统数据仓库的数据一般情况下不做修改数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容(正确答案)答案解析：暂无7. 在数据仓库里，建表的方式有好多种，可以直接使用as或者like的方式建表，如下建表语句，描述错误的是？create table tmp_a as select * from tmp_b; [单选题] tmp_b为分区表的话，则tmp_a也为分区表(正确答案)tmp_b为分区表的话，则tmp_a不为分区表tmp_b中所有的字段会在tmp_a中体现tmp_b中所有的数据会插入到tmp_a中答案解析：暂无8. 数据仓库中有如下一张分区表，关于此表，如下描述错误的是？create tabletmp_a(id int,name string)partitioned by (mon string,area string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; [单选题]此分区表目前有月份、地域两级分区，可以直接再增加一个产品类型的第三级分区(正确答案)月份分区中，目前有201901、201902、201903三个分区，可以在此表上直接增加201904、201905等相关的月份分区月份分区中，目前有201901、201902、201903三个分区，可以直接将201902、201903的分区进行删除操作对于已经存在的分区（mon），分区名称可以被修改为mon_date答案解析：暂无9. 在SQL解析中，下列哪些操作先于SELECT操作？ [单选题]GROUP BY(正确答案)ORDER BYSORT BYDISTRIBUTE BY答案解析：暂无10. SQL语法中，常用到分组和排序，下列SQL执行报错的是？ [单选题]select region， sum(price) as total_price from sale_detail group by 1；select region， sum(price) as total_price from sale_detail group by region；select region， price from sale_detail group by region；(正确答案)select region， sum(price) as total_price from sale_detail group by region order bytotal_price；答案解析：暂无11. 阿里云大数据计算服务MaxCompute是阿里自主研发的产品，广泛适用于商业智能、数据分析、数据挖掘等领域，如下关于阿里云大数据计算服务MaxCompute 的描述中，错误的选项是？ [单选题]阿里云大数据计算服务MaxCompute采用分布式跨级群技术搭建，可灵活扩展。
数据库元数据管理系统的设计1问题的提出和研究意义随着科技的发展，社会的进步，尤其是计算机通信技术的发展，人们对数据库的共享性要求日益明显，当前数据库的管理和访问充满了复杂性，如何解决这一问题成为了管理者和用户最为关心，最为头疼的问题。
例如，非数据库的建设者和维护者，都需要知道数据库当中的全部内容，以此来避免数据的重复录入，从而更好的使用数据。
根据用户的需求用户需要知道数据信息的质量，用户也需要知道数据库的数据结构和句存储格式，来满足用户的信息数据交换和利用。
在这种情况下数据的内容、品质等元数据的信息就变得十分重要了，它是信息数据有效管理和利用的重要方式，元数据的重要性正在得到用户和数据库的建设者的证明。
由于现在数据库的使用对象越来越专业化、复杂化，他们对数据集的元数据内容以及各式会存在相当大的差别，对数据的共享性影响很大，为了制定一套元数据的标准，需要采用同样的各式对数据集进行描述。
2元数据的定义和形成元数据又叫做描述数据，是台湾学者通过英文翻译过来的（英文为Metadata），现在我国对该术语还没有形成统一的认识。
国际标准化组织地理信息、地球空间信息技术委员会的地理信息元数据标准草案将元数据简单的定义为“数据的数据”。
美国联邦地理数据委员会在数字地理空间元数据内容标准中将元数据定义为“关于数据的内容、质量、条件和其他性质的数据”。
国际地球科学信息网络学会对元数据定义为“关于数据和信息资源的描述信息，他们描述、指向或者补充与之相关的信息内容”。
元数据的定义和专业术语出现的时间虽然不长，但是元数据的本质内涵确实流传了很久。
举一个简单的例子，在很早以前的图书管理当中，管理人员对书籍目录的编写，记载了书籍的各种相信内容，包括作者、写作时间、页数和字数等，这种对书籍信息的记录就可以理解为元数据。
只不过在以前涉及到的数据不是特别复杂，只是到了现代随着网络技术的普及，数字资源呈现出爆炸性增长的速度，人们为了便于统计这些数字信息不得不将以前的文本化数据向网络表格化数据方面进行转变。
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。
仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。
元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。
数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。
分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。
OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。
什么是联机分析处理(OLAP)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
2004届毕业生毕业论文题目：基于元数据的数据仓库性能优化院系：__数学与计算机学院 _____专业：_ _计算机科学与技术年级：_____2000（2）_________ ___学号：______1000228__________ ___姓名：______陈磊____________ ____指导教师：_____________________ _____2004年 6 月10日摘要随着数据仓库规模的扩大，数据仓库的性能问题就显得越来越突出，如何提高数据仓库的性能，除了在设计阶段对其逻辑结构和物理结构进行优化设计外；还可以在数据仓库运行阶段，采取一些优化措施来使系统性能最佳。
本系统主要功能是利用oracle9i所提供的技术：分区、实体化视图和查询重写来实现数据仓库的性能优化：用户自己建表、视图并进行查询比较；比较是否采用优化技术和直接查询的时间，体现优化程度。
关键词：数据仓库、分区、实体化视图、查询重写AbstractWith the enlargement of the scale of data warehouse, the performance question of the data warehouse seems more and more outstanding , how to improve performance of warehouse, except that carry on optimization design to its logic structure and physics structure during the course of designing; Can also take some optimization measures to make systematic function best at the warehouse operation stage of the data .Main function of this system is to exploit technology offered by oracle9i institute: partition , materialized view and query rewrite to realize optimization of data warehouse：Users build tables , views and compare the request results; Compare the time of adopting the technology of optimizing and the time of inquiring directly, reflect the degree of optimizing.Keyword: Data warehouse, partition , materialized view ,query rewrite目录第一章引言 (4)§1.1课题背景 (4)§1.2研究课题的任务、目的、意义 (4)1.2.1课题的任务 (4)1.2.2课题的目的 (5)1.2.3课题的意义 (5)§1.3系统的主要功能与特色 (5)1.3.1系统的主要功能大概如下 (5)1.3.2系统的特色 (5)第二章系统的需求分析 (6)§2.1本课题研究现状分析 (6)2.1.1数据仓库性能优化的发展现状 (6)2.1.2数据仓库性能优化关键技术 (6)§2.2要解决的技术难点 (9)§2.3本系统设计的主要内容、目标 (9)§2.4系统开发的环境和工具 (10)第三章系统的详细设计 (10)§3.1系统的体系结构和功能设计 (10)3.1.1系统的体系结构 (10)3.1.2 系统所有的模块功能设计模块图 (11)§3.2系统各个模块的设计思路 (12)3.2.1 连接数据库并列表模块 (12)3.2.2用户建分区表模块 (13)3.2.3用户建实体化视图模块 (15)第四章系统实现和测试 (19)§4.1系统主界面 (19)§4.2用户登录数据库的界面 (20)§4.3建分区 (21)§4.4建实体化视图 (22)§4.5查询后得到的结果集 (24)§4.6比较时间的柱状图 (25)第五章结束语 (26)致谢 (26)参考文献 (27)第一章引言§1.1课题背景随着计算机技术的飞速发展和企业界不断提出新的需要，数据仓库技术应运而生。
当前的数据处理可以大致地划分为两大类：操作型处理和分析型处理。
操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机地日常操作，人们关心地是响应时间、数据的安全性和完整性。
分析型处理又叫信息型处理，用于管理人员的决策分析。
两者之间的巨大差异使得操作型处理和分析型处理的分离成为必然。
数据库系统作为数据管理手段，主要用于事务处理。
而数据仓库有助于把数据转变成信息，为用户提供决策支持。
但是必须注意的是：即使可以建立一个数据仓库来帮助制定决策，仍然有可能在具有完美数据的情况下作出坏的决策。
随着数据仓库规模的扩大，数据仓库的性能问题就显得越来越突出，如何提高数据仓库的性能进行优化，除了在设计阶段对其逻辑结构和物理结构进行优化设计，使之在满足需求条件的情况下，系统性能达到最佳，系统开销达到最小外；还可以在数据仓库运行阶段，采取一些优化措施来使系统性能最佳。
在Oracle9i中，使用关系数据库存储数据仓库中的数据，数据仓库中包含大量的数据，对数据的提取和更新操作需要花费大量的时间和资源，为了能够管理好这些大表，同时提高访问大表的查询速度和执行效率，就需要用到并行处理和分区。
在数据仓库中，为了提高性能，使用的一项技术是创建汇总，汇总使特定类型的聚集视图，通过在执行和存储数据到表以前，预先计算大的连接和聚集，提高查询性能的视图。
在数据仓库中，可以使用实体化视图预先计算聚集数据，并把计算结果存储起来，实体化视图通常是通过查询重写机制进行访问的。
查询重写用于基于成本的优化。
§1.2研究课题的任务、目的、意义1.2.1课题的任务（1）研究提高数据仓库性能的机制；（2）实现分区处理；（3）实现实体化视图，查询重写；（4）将步骤2和步骤3中未分区、未采用实体化视图、未查询重写进行比较给出实验数据结果。
1.2.2课题的目的通过完成本课题，熟悉Oracle数据仓库的应用和开发，学会如何用Oracle 所提供的工具和技术对数据仓库进行优化处理。
1.2.3课题的意义随着企业规模的扩大，企业的数据仓库的数据量往往非常大，包含了大量的历史数据。
要在大量的数据中查询，进行决策分析，数据仓库的性能问题就显得越来越突出，也是用户最能感受的。
Oralce实现了优化查询的机制，使得我们对数据仓库的大型查询能够得到快速响应。
§1.3系统的主要功能与特色1.3.1系统的主要功能大概如下◆用户与oracle数据库的接口，系统验证用户信息，若用户输入的用户名和密码等信息无误，则提示连接数据库成功，否则，捕捉异常，提示失败原因。
◆提供用户建分区表或实体化视图功能：用户提供分区表或实体化视图的相关信息，系统检测信息是否合法，如果合法，则提示创建成功，并将信息存入到oracle 数据库中，否则，捕捉异常，提示失败原因。
◆提供用户对oracle数据库中的表进行查询的功能：用户选择表，并输入查询条件，系统验证此sql语句是否合法，若合法，则执行查询，并将结果显示出来给用户，否则，捕捉异常，提示失败原因。
◆对同一个用户查询，对于是否有分区，是否有实体化视图，是否查询重写进行比较，对用户查询的时间显示出来并保存，在把所得到的时间在图上直观的显示出来。
1.3.2系统的特色本系统是利用oracle所提供的技术来实现对oracle数据库的查询优化，提供用户自己建分区表和实体化视图，并对它们和原有的表进行查询，比较是否有分区，是否有实体化视图，是否查询重写查询所花的时间，并让时间在图上直观的显示出来，让用户能够更好的了解优化查询的机制。
第二章系统的需求分析§2.1本课题研究现状分析2.1.1数据仓库性能优化的发展现状当前，数据仓库的规模越来越大，一个企业的数据量都是几十G甚至几百G，而且数据还是动态增加的，因此对一个在静态数据库下设计的再完美的系统，也不得不考虑其性能问题了。
对一个这么大而且数据又动态增加的数据库进行查询等操作，响应时间也就很长，如何把这时间控制在用户可以接受的范围内就显的很重要了。
对数据仓库的性能进行优化，除了在设计阶段对其逻辑结构和物理结构进行优化设计外；还可以在数据仓库运行阶段，采取一些优化措施来使系统性能最佳。
2.1.2数据仓库性能优化关键技术由于数据仓库的三个性能参数是：吞吐量、负荷量和响应时间：其中响应时间对最终用户来说是最能感受到的一项性能指标。
越低越好。
在任何一个系统中，吞吐量和响应时间作为调整目标通常是相互对立的。
如果响应时间长，吞吐量或许高；如果吞吐量低，响应时间或许低。
从用户的角度看，在同等的吞吐量的情况下，用户最关心的就是参数响应时间；为了减少响应时间，就很有必要采用一定的技术对数据仓库进行优化。
(1)分区：对于处理数据按指数级增长的数据管理方法中，数据分区是能够解决问题的方法之一。
数据仓库中的数据非常适合进行分区。
对数据进行分区主要有以下几个原因：·分区表中的每个分区存放于自己的表空间中时，可以在逻辑上认为是一个独立的对象。
·每个分区中的行可以独立于其他分区中的内容加以更新或删除。
·分区可以被删除，而不会影响表中其他分区的数据。
·当一个分区中的所数据量太大时，可以把它再分成两个分区，而不会影响其他分区的内容。
·可以在一个表中的一个或多个分区上进行维护操作，而不会影响其他分区，这就是分区的独立性。
分区将表中的行动态的分到小一些的表中，同时Oracle创建一个连接所有分区的视图，这样一来，尽管数据在物理上被分割开，但是在逻辑上仍然以一个整体出现。
将一个大型表分成多个小一些的表，可以改进维护操作、备份、恢复、事务处理和查询的性能。
当大表被拆分到分区时，系统与Oracle9i数据库交互时聚集数据数量的减少转变成性能上的提高。
Oracle提供了四种分区方法：范围分区，哈希分区，列表分区，混合分区。
对于每一种分区方法而言，都有其自身适合的使用环境。
实现起来也差不多。
但由于oracle9i只支持范围分区，因此在本课题中主要实现范围分区。
