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目的陈述本文档概述了Oracle Database 19c 中包含的特性和增强，仅用于帮助您评估升级至Oracle Database 19c 的业务优势和规划您的 IT 项目。
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目录目的陈述 (2)引言 (4)多模型数据库架构 (5)Oracle Database 19c中的多模型特性 (6)Oracle Database 19c 中的 JSON (8)Oracle Spatial and Graph 中的属性图数据库和分析 (9)Oracle Spatial and Graph 的空间数据库和分析 (10)Oracle Spatial and Graph 的 RDF 语义图三重存储特性 (11)分片数据库模型 (12)ORACLE XML DB (12)Oracle Text (14)Oracle SecureFiles (14)SecureFiles中的存储优化 (14)Oracle Database 19c 中的SecureFiles特性 (15)结论 (15)引言四十年以来，商用关系数据库管理系统取得了长足的发展，各种功能、数据类型、分析和数据模型不断得到开发和采用，这一过程中也形成了一种一致的模式。
oracle数据库的使用方法以下是使用Oracle数据库的常见方法：1. 安装Oracle数据库：首先要安装Oracle数据库软件。
可以从Oracle官方网站下载安装程序，然后按照安装向导进行安装。
2. 创建数据库：安装完成后，可以使用Oracle提供的工具（如SQL*Plus、SQL Developer等）登录到数据库，然后使用DDL语句（如CREATE DATABASE）创建数据库。
3. 创建表：在数据库中创建表格是存储数据的基本单位。
可以使用CREATE TABLE语句来创建表，指定表的名称、列名和列的数据类型等。
4. 插入数据：可以使用INSERT语句将数据插入到表中。
语法类似于INSERT INTOtable_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...)。
5. 查询数据：可以使用SELECT语句从表中查询数据。
语法类似于SELECT column1,column2, ... FROM table_name WHERE condition。
可以使用WHERE子句来添加查询条件。
6. 更新数据：可以使用UPDATE语句更新表中的数据。
语法类似于UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition。
可以使用WHERE子句来指定更新的行。
7. 删除数据：可以使用DELETE语句从表中删除数据。
语法类似于DELETE FROMtable_name WHERE condition。
可以使用WHERE子句来指定要删除的行。
8. 索引和约束：可以使用索引来提高查询性能，可以使用约束来保证数据的完整性和一致性。
可以使用CREATE INDEX语句创建索引，使用ALTER TABLE语句添加约束。
9. 事务管理：Oracle支持事务的概念，可以使用BEGIN TRANSACTION、COMMIT和ROLLBACK语句来管理事务。
Oracle数据库基本知识Oracle数据库基本知识Oracle Database，又名OracleRDBMS，或简称Oracle。
是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。
本文为大家分享的是Oracle数据库的基本知识，希望对大家有所帮助!它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。
可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。
它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。
介绍ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。
比如SilverStream 就是基于数据库的一种中间件。
ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。
但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。
Oracle数据库最新版本为OracleDatabase 12c。
Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。
此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。
这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c 成为私有云和公有云部署的理想平台。
就业前景从就业与择业的角度来讲，计算机相关专业的大学生从事oracle 方面的技术是职业发展中的最佳选择。
其一、就业面广：ORACLE帮助拓展技术人员择业的广度，全球前100强企业99家都在使用ORACLE相关技术，中国政府机构，大中型企事业单位都能有ORACLE技术的工程师岗位，大学生在校期间兴趣广泛，每个人兴趣特长各异，不论你想进入金融行业还是电信行业或者政府机构，ORACLE都能够在你的职业发展中给你最强有力的支撑，成为你最贴身的金饭碗。
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。
武汉科技大学硕学论士位文摘要一1第页数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。
近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。
企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、变的时和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。
数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。
数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。
联机分析处理(LnAltc1rcigOA)O一ieayiaPoen,Lp是数据仓库的一个典型的应用。
nn它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。
同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。
本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。
本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了oal公司提供的rce基于oalg数据仓库解决方rcei案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中.完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OA三层客户/LP服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用O工具实Bw现了部分系统需求数据的T转换；为了EL在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的oaluieltlineol中的lcvrrrceBnnelgcTonoee及e相关工具，实现了LPO多维分析操作；A设计了oal数据仓库的应用模型，基于cer独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OA分析，LP从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。
oracle 数据仓库解决方案
《Oracle 数据仓库解决方案》
Oracle 数据仓库解决方案是一种针对大规模数据管理和分析的全面解决方案。
随着企业数据量的不断增长，传统的数据库系统已经不能满足企业对数据处理和分析的需求，因此越来越多的企业开始寻找更灵活和高效的数据管理平台。
Oracle 数据仓库解决方案基于其强大的数据库技术和成熟的数据管理经验，为企业提供了一套全面的数据管理工具和服务。
通过Oracle 数据仓库解决方案，企业可以轻松地将各种数据
源集成到一个统一的平台上，并利用Oracle自身的强大性能
和可扩展性进行高效的数据处理和分析。
Oracle 数据仓库解决方案还提供了丰富的数据可视化和报表工具，帮助企业用户轻松地对数据进行分析和挖掘，从而更好地理解数据之间的关系和趋势。
此外，Oracle 数据仓库解决方案还支持多种数据存储方式，包括传统的关系型数据库、大数据存储、以及云存储等，为企业提供了更多的选择和灵活性。
总的来说，Oracle 数据仓库解决方案是一种完善的数据管理平台，可以帮助企业更好地管理和分析大规模数据，提高数据管理的效率和精度。
随着企业对数据管理和分析需求的不断增长，Oracle 数据仓库解决方案将会在未来发挥越来越重要的作用。
Oracle数据库完全入库过程1.准备目标数据库：在入库之前，需要确保目标数据库已经建立，并且与源数据库具有相同的架构和配置。
2. 创建备份：首先，需要确保源数据库的备份已经创建。
备份可以使用Oracle的快照功能、数据泵工具或其他外部工具完成。
3. 还原备份：将备份还原到目标数据库中。
这可以通过使用Oracle 的恢复管理工具完成，例如RMAN（Recovery Manager）。
4. 启动目标数据库：在还原备份之后，需要启动目标数据库。
这可以通过运行Oracle实例的启动脚本完成。
5.打开数据库：在目标数据库启动之后，需要打开数据库。
这可以通过运行ALTERDATABASEOPEN语句完成。
6. 数据传输：在目标数据库已经打开的情况下，可以开始将数据从源数据库传输到目标数据库中。
这可以使用Oracle的数据泵工具（expdp 和impdp）或其他ETL工具完成。
7. 数据验证：在数据传输完成之后，需要验证目标数据库中的数据是否完整和正确。
可以使用Oracle的查询语句来验证数据的一致性。
8. 应用日志：如果源数据库是一个在线数据库，那么在数据传输完成后，需要应用离线期间的日志文件。
这可以使用Oracle的重做日志传输工具完成。
9. 刷新索引和统计信息：在数据传输完成后，需要重新构建目标数据库中的索引和更新统计信息。
这可以使用Oracle的索引重建和收集统计信息的工具完成。
10.测试和验证：在入库过程完成之后，需要进行测试和验证，以确保目标数据库可以正常运行并满足预期。
总结起来，Oracle数据库的完全入库过程包括准备目标数据库、创建备份、还原备份、启动目标数据库、打开数据库、数据传输、数据验证、应用日志、刷新索引和统计信息以及测试和验证等步骤。
这个过程需要仔细规划和执行，以确保数据的完整性和一致性。
Oracle的数据仓库解决方案在数据驱动的时代，企业越来越重视数据的收集、分析和利用。
数据仓库作为数据集中存储和管理的关键组件，成为企业实现数据驱动决策的重要基础。
Oracle作为全球领先的数据库技术提供商，也提供了强大的数据仓库解决方案。
Oracle的数据仓库解决方案主要包括以下几个关键组件和特点：1. 数据采集和清洗：Oracle提供了丰富的数据采集工具和方案，可以从各种关系型数据库和非关系型数据库等数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。
此外，Oracle还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理：Oracle的数据仓库解决方案采用高性能的数据库引擎来存储和管理数据。
它支持多种存储结构，如关系型、多维和列式存储等，以满足不同的数据分析和查询需求。
此外，Oracle还提供了强大的数据压缩和索引技术，以优化数据存储和查询性能。
3. 数据集成和转换：Oracle的数据仓库解决方案可以帮助企业将分散、异构的数据集成到一个统一的数据模型中。
它提供了强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以对数据进行清洗、转换和整合，使数据在数据仓库中具有一致的结构和格式。
4. 数据分析和挖掘：Oracle的数据仓库解决方案提供了丰富的分析和挖掘功能，帮助企业发现数据中的模式、规律和趋势。
它支持各种常用的分析工具和技术，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等，以帮助企业实现更深入、高效的数据分析。
5. 数据安全和权限控制：Oracle的数据仓库解决方案提供了全面的数据安全和权限控制机制，以保护企业的数据资产安全。
它支持各种安全功能，如数据加密、访问控制和审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
综上所述，Oracle的数据仓库解决方案提供了全面、可靠的解决方案，帮助企业构建高效、可扩展的数据仓库。
它的强大功能和灵活性使得企业能够深入挖掘数据的价值，提升决策能力和竞争优势。
提升数据保护：Oracle数据仓库的实时数据采集在使用数据仓库软件时，最常见的约束之一是源系统数据批量提取处理时的可用时间窗口。
通常，极其耗费资源的提取流程必须在非工作时间进行，而且仅限于访问关键的源系统。
低影响实时数据整合软件可以释放系统的批处理时间。
当提取组件使用非侵入式方法时，如通过读取数据库事务日志，只会捕捉发生变化的数据，不会对源系统产生影响。
因此，数据提取流程可以在任意时段全天候执行，即使用户在线也可以。
当以实时方式提取数据时，虽然必须改变数据采集流程中各个元素支持实时数据的方式，但是这些数据可以带来不一般的业务价值。
而且，这些数据必须得到有效的保护，同时也很难针对这些不停变化的数据应用灾难恢复和备份技术。
但是，在数据仓库中应用实时数据整合的技术也可以进一步保护数据。
毕竟，实时移动数据的技术也可以实时操作数据，从而形成一个数据保护技术入口。
但是，变化数据的速度和效率可能会受制于数据保护流程的延迟。
这意味着，在转到整合数据仓库的主动数据采集模式时，首要考虑的问题之一是数据经过IT系统的流程和可能产生的延迟。
换而言之，实时数据整合要求理解变化的数据，以及促进或妨碍这种变化的组件。
显然，企业希望保护他们的数据。
然而，随着数据容量需求的增长，存储技术也成为业务持续性依赖的重要业务资产。
而且，随着实时分析成为业务流程的一部分，它也归入到业务持续性的范畴之中。
实现数据安全性和持续性的最基本方法是硬件或软件复制，它会自动保存第二个关键数据副本。
此外，自行创建或基于开源软件创建的备份方法也不存在。
企业级数据管理应用主要涉及5个重要领域：灾难恢复、高可用性、备份、数据处理性能和更高级数据库移植。
这促使IT不停地追寻先进技术，如实现数据整合及其相关基础架构元素。
此外，这些战略投资能够提供符合预算的资源，在加快实时技术应用的同时，提高投资回报和修正实时数据整合项目的商业提案。
然而，一定要将这些投入领域与实时数据整合系统的非现金元素相对应，这样有助于全面理解构成系统的组件，以及各种组织数据需求对这些组件的驱动作用。
Oracle10g 中的主要数据仓库功能：性能比较分析Oracle 白皮书2005 年 4 月Oracle10g 中的主要数据仓库功能：性能比较分析执行概要 (3)引言 (3)系统和模式模型配置 (4)模式模型属性 (4)数据属性 (5)硬件配置 (5)数据仓库负载 (5)初始加载 (5)增量加载 (6)添加新数据 (7)删除老数据 (9)增量加载结果对比 (10)查询性能 (10)星型查询：示例 #1 (11)星型查询：示例 #2 (11)星型查询性能对比 (12)额外的简单查询 (13)结论 (14)附录 A：测试模式模型 (15)附录 B：查询执行计划 (18)星型查询示例 #1：Oracle10g（星型转换） (18)星型查询示例 #1：普通数据库（动态位图索引） (18)星型查询示例 #1：普通数据库（散列联接） (19)星型查询示例 #2：Oracle10g（星型转换） (19)星型查询示例 #2：普通数据库（动态位图索引） (20)星型查询示例 #2：普通数据库（散列联接） (20)附录 C：INIT.ORA 参数 (21)附录 D：星型查询中的表选择性 (22)本页已使用福昕阅读器进行编辑。
福昕软件（Ｃ）２００５－２００９，版权所有，仅供试用。
Oracle10g 中的主要数据仓库功能：性能比较分析执行概要和同类数据库相比，Oracle10g 的数据仓库特性提供了显著的性能优势。
本白皮书将着重介绍 Oracle10g 的两个主要功能 —范围分区和位图索引，以及这两个功能如何为数据仓库中典型的加载和查询操作提供独一无二的数量级性能优势。
引言将多个供应商的数据库技术进行比较充满挑战。
各个数据库供应商都能列举出其自身产品的多个特性和功能，并声称就是这些特性使他们的产品更胜于其他供应商。
本白皮书反其道而行之，没有描述 Oracle10g 的数据仓库特性，而是对 Oracle10g 的两个主要功能（即范围分区和位图索引）的性能优势进行了阐述。
其中还对两个数据库的基本数据仓库加载和查询操作的性能进行了对比。
一个数据库利用了 Oracle10g 的范围分区和位图索引功能，而另一个数据库使用的是较为普通的关系数据库功能（散列分区和 b 树索引）。
在其它方面，这两个数据库没有任何区别。
本白皮书的目的是对 Oracle 的主要数据仓库功能相较于其它技术的性能优势进行量化说明。
负载包括基本的数据仓库操作：创建、维护以及查询数据仓库。
在这些步骤中，位图索引和范围分区的优势是比较明显的。
虽然本文的负载比现实复杂的数据仓库要简单得多，但是这些功能的核心优势完全可以扩展到更加复杂的环境中。
现在，大多数 Oracle 数据仓库客户在实际应用中同时使用范围分区和位图索引。
该白皮书鼓励潜在客户试用这些主要特性以了解其真正价值所在。
为了支持这种试用活动，本文中使用的模式模型和所有 SQL 操作均有文档提供。
系统和模式模型配置该测试的开展要用到两个数据库。
除在分区和索引策略上不同以外，这两个数据库在其它方面都是相同的。
尤其是这两个数据库：使用了相同的软件（Oracle10g 第 2 版）具有相同的调整参数（参见附录 C）使用同一模式模型（分区和索引方法除外），模式模型属性下文有述使用相同的硬件（硬件配置下文有述）使用相同的存储方式1使用相同的数据（数据属性下文有述）。
本白皮书后文中用 Oracle10g表示使用专门的 Oracle10g功能的数据库，普通数据库表示另一个数据库。
模式模型属性该性能试验中使用的模式模型是一个包含销售数据的星型模式模型。
该模式模型包含一个事实表、SALES 表和五个维表：PRODUCTS、CUSTOMERS、CHANNELS、PROMOTIONS 和 TIMES。
附录 A 中提供了完整的模式模型。
SALES 表约有 3 亿行，包含 2002 年 到2004 年 3 年的销售数据。
每个数据库都有 5 个有关该 SALES 表的索引：一个索引对应一个外键列。
SALES 表的分区和索引如下表所示：SALES 表属性Oracle10g普通数据库分区方法根据 TIME_ID 进行范围分区 根据 CUST_ID 进行散列分区分区数 36 （每月一个）32索引类型局部位图索引 局部 B*Tree 索引表1：分区和索引策略比较1 在这些测试中使用的是内部磁盘。
对数据仓库而言，这不是最佳的解决方案。
对于进行充分大小调整的附加存储配置，执行某些操作效果可能更好。
数据属性数据生成器用于为初始和增量数据加载创建数据。
为了使数据尽可能有价值，生成的数据必须有以下特征： 完善 SALES 表及其维表之间的引用完整性。
销售量数据每年以 20% 的速度递增。
每年各个月份的数据存在差异，其中 11、12 和 1 月的销售量高于平均水平，而 4、6 和 8 月的销售量低于平均水平。
数据和该模式模型描述的业务模型一致。
例如，SALES 表中某个特定客户的购买量不能超过 CUSTOMERS 表中该客户的信用额。
硬件配置这些性能测试中使用的硬件是HP Proliant DL380 G3，一个 6 GB 的 RAM、两个 3 GHz 的 CPU，运行的软件为 Redhat Enterprise Linux 3.0。
数据仓库负载为该测试选择的工作负载包括 3 个阶段。
第一阶段是初步加载三年的数据，包括建立索引。
第二阶段是最近月份数据的增量加载，包括维护索引、清除最早月份的数据。
第三阶段（也是最后阶段）主要是执行典型查询。
初始加载您可以使用 Oracle10g 的外部表功能将三年（2002 年 1 月到2004 年 11 月）的数据加载到数据仓库中。
因为将行从文件加载到数据库很简单，所以 Oracle10g 数据库和普通数据库在性能上就没有明显的区别。
最耗时的还是加载 SALES 表，将该表加载到两个数据库中大约需要 27 分钟。
初始加载的下一步是创建所有必要索引。
为事实表的所有外键列建立索引，这在许多星型模式模型数据仓库中是很普遍的。
为此，Oracle10g 数据库将使用位图索引，而普通库使用 b 树索引。
和 b 树索引相比，位图索引创建时间短，空间占用少。
如下表所示，创建 5 个 b 树索引花费的时间更长，占用的空间也大约是位图索引的 9 倍：22某些操作会受困于非最优化的存储配置，创建 b 树索引就是其中一个。
请注意：差异是如此之大，即使使用最佳的存储，创建 b 树索引仍需花费很长时间。
列名 花费时间 (hh:mi:ss) 空间 (MB)位图索引 B 树位图索引 B 树1,054 5,177 CUST_ID 0:06:09 2:45:121,202 4,796 PROD_ID 0:05:43 2:43:37348 5,862 TIME_ID 0:04:00 2:38:00CHANNEL_ID0:03:43 2:36:45 230 4,009 PROMO_ID 0:03:36 2:34:48 149 4,621总计0:23:1113:18:222,98324,465表2：位图索引和 b 树索引的创建时间与空间占用对比下图显示了这种差异：无论从哪个方面来说，Oracle10g 的位图索引都是真正的位图索引。
在其它具有“动态位图索引”功能的数据库中，索引如同 b树索引一样存储在磁盘上。
带动态位图索引的数据库无法像Oracle10g 那样通过真正位图索引来节省任何空间或索引创建时间。
增量加载在初步创建之后，可通过加载新数据、清除老数据来更新数据仓库。
在本例中，需要加载最近一个月的数据，清除最早的一个月的数据。
这一般称作“滚动窗口”操作，因为维护工作的持续进行，所以数据仓库中一直保存着最近 3 年的在线数据。
在月度加载周期中，那个 3 年窗口每个月都“向前滚动”。
Oracle10g 中实现有效增量加载的主要功能是范围分区。
因为该数据仓库是按月添加新数据，所以 SALES 表已按月份进行了分区。
因此，添加月度新数据时需要添加一个新分区，而清除以前某个月份的数据时需要清除一个现有分区。
该分区策略具有很多性能优势，以下测试描述中有述。
一些数据仓库的加载频率高于每月一次。
虽然该白皮书说明的是月度数据加载，但此处概括的技术可以应用到任何基于时间进行加载的情况。
Oracle 客户使用范围分区有效加载数据仓库的频率可以是每月、每周、每天，以及每小时，甚至更短。
通过选择相应的范围分区粒度，范围分区可以极大地提高任何加载流程的性能。
添加新数据要添加到数据仓库 SALES 表上的数据来自于 2004 年 12 月。
该新数据位于平面文件中，可以使用 Oracle10g 的外部表功能进行加载。
对 2004 年 12 月份来说，要加载的行数为12,558,000。
Oracle10g 数据库因为 Oracle10g数据表中的 SALES 表是按月度根据TIME_ID 进行范围分区的，所以新数据都将进入一个分区，即，该分区对应的是 2004 年 12 月。
目前该分区不存在，但是可以很容易地将其添加到 SALES 表中。
而且，SALES 表上的位图索引进行了分区，索引的各个分区仅对应该表的一个分区（这就是所谓的“本地”索引），因此添加新分区将不会影响任何其它分区的索引。
添加新数据步骤如下所示：1. 运行以下 SQL 为 2004 年 12 月添加一个空分区。
ALTER TABLE sales ADD PARTITION sales_dec_2004 VALUES LESS THAN(TO_DATE('01-jan-2005','dd-mon-yyyy'));2. 创建一个没有分区的表 SALES_TEMP_DEC_2004CREATE TABLE sales_temp_dec_2004 ASSELECT * FROM sales WHERE ROWNUM < 1;3. 运行以下命令将数据加载到表 SALES_TEMP_DEC_2004 中（其中 SALESXT 是在包含 2004 年 12 月数据的平面文件中定义的外部表）：INSERT INTO sales_temp_dec_2004SELECT * FROM salesxt;4. 在 SALES_TEMP_DEC_2004 的各个外键上创建位图索引CREATE BITMAP INDEX sales_cust_id_bix_dec_2004 ON sales_temp_dec_2004 (cust_id)NOLOGGING PARALLEL;用类似的方法创建其它四个索引。
5. 执行交换分区。
以下命令是 DDL 语句，该语句会将表SALES_TEMP_DEC_2004 上的位图索引和表 SALES 上对应的本地分区索引相合并。
