我们知道，oracle作为一种大型数据库，广泛应用于金融、邮电、电力、民航等
数据吞吐量巨大，计算机网络广泛普及的重要部门。对于系统管理员来讲，如何
保证网络稳定运行，如何提高数据库性能，使其更加安全高效，就显得尤为重要
。作为影响数据库性能的一大因素--数据库碎片，应当引起dba的足够重视，及时
发现并整理碎片乃是dba一项基本维护内容。
---- 1、碎片是如何产生的
---- 当生成一个数据库时，它会分成称为表空间（tablespace）的多个逻辑段（
segment），如系统（system）表空间,临时（temporary）表空间等。一个表空间
可以包含多个数据范围（extent）和一个或多个自由范围块，即自由空间（free
space）。
---- 表空间、段、范围、自由空间的逻辑关系如下：
---- 当表空间中生成一个段时，将从表空间有效自由空间中为这个段的初始范围
分配空间。在这些初始范围充满数据时，段会请求增加另一个范围。这样的扩展
过程会一直继续下去，直到达到最大的范围值，或者在表空间中已经没有自由空
间用于下一个范围。最理想的状态就是一个段的数据可被存在单一的一个范围中
。这样，所有的数据存储时靠近段内其它数据，并且寻找数据可少用一些指针。
但是一个段包含多个范围的情况是大量存在的，没有任何措施可以保证这些范围
是相邻存储的，如图〈1〉。当要满足一个空间要求时，数据库不再合并相邻的自
由范围（除非别无选择）， 而是寻找表空间中最大的自由范围来使用。这样将逐
渐形成越来越多的离散的、分隔的、较小的自由空间，即碎片。例如：
---- 2、碎片对系统的影响
---- 随着时间推移，基于数据库的应用系统的广泛使用，产生的碎片会越来越多
，将对数据库有以下两点主要影响：
---- （1）导致系统性能减弱
---- 如上所述，当要满足一个空间要求时，数据库将首先查找当前最大的自由范
围，而"最大"自由范围逐渐变小，要找到一个足够大的自由范围已变得越来越困
难，从而导致表空间中的速度障碍，使数据库的空间分配愈发远离理想状态；
---- （2）浪费大量的表空间
---- 尽管有一部分自由范围（如表空间的pctincrease为非0）将会被smon（系统
监控）后台进程周期性地合并，但始终有一部分自由范围无法得以自动合并，浪
费了大量的表空间。
---- 3、自由范围的碎片计算
---- 由于自由空间碎片是由几部分组成，如范围数量、最大范围尺寸等，我们可
用fsfi--free space fragmentation index（自由空间碎片索引）值来直观体现
：
fsfi=100*sqrt(max(extent)/sum(extents))*1/sqrt(sqrt(count(extents)))
---- 可以看出，fsfi的最大可能值为100（一个理想的单文件表空间）。随着范
围的增加，fsfi值缓慢下降，而随着最大范围尺寸的减少，fsfi值会迅速下降。
---- 下面的脚本可以用来计算fsfi值：
rem fsfi value compute
rem fsfi.sql
column fsfi format 999,99
select tablespace_name,sqrt(max(blocks)/sum(blocks))*
(100/sqrt(sqrt(count(blocks)))) fsfi
from dba_free_space
group by tablespace_name order by 1;
spool fsfi.rep;
/
spool off;
---- 比如，在某数据库运行脚本fsfi.sql,得到以下fsfi值：
tablespace_name fsfi
------------------------------ -------
rbs 74.06
system 100.00
temp 22.82
tools 75.79
users 100.00
user_tools 100.00
ydcx_data 47.34
ydcx_idx 57.19
ydjf_data 33.80
ydjf_idx 75.55
---- 统计出了数据库的fsfi值，就可以把它作为一个可比参数。在一个有着足够
有效自由空间，且fsfi值超过30的表空间中，很少会遇见有效自由空间的问题。
当一个空间将要接近可比参数时，就需要做碎片整理了。
---- 4、自由范围的碎片整理
---- （1）表空间的pctincrease值为非0
---- 可以将表空间的缺省存储参数pctincrease改为非0。一般将其设为1，如：
alter tablespace temp
default storage(pctincrease 1);
---- 这样smon便会将自由范围自动合并。也可以手工合并自由范围：
alter tablespace temp coalesce;
---- 5、段的碎片整理
---- 我们知道，段由范围组成。在有些情况下，有必要对段的碎片进行整理。要
查看段的有关信息，可查看数据字典dba_segments，范围的信息可查看数据字典
dba_extents。如果段的碎片过多， 将其数据压缩到一个范围的最简单方法便是
用正确的存储参数将这个段重建，然后将旧表中的数据插入到新表，同时删除旧
表。这个过程可以用import/export（输入/输出）工具来完成。
---- export（）命令有一个（压缩）标志，这个标志在读表时会引发export确定
该表所分配的物理空间量，它会向输出转储文件写入一个新的初始化存储参数--
等于全部所分配空间。若这个表关闭， 则使用import（）工具重新生成。这样，
它的数据会放入一个新的、较大的初始段中。例如：
exp user/password file=exp.dmp compress=y grants=y indexes=y
tables=(table1,table2);
---- 若输出成功，则从库中删除已输出的表，然后从输出转储文件中输入表：
imp user/password file=exp.dmp commit=y buffer=64000 full=y
---- 这种方法可用于整个数据库。
---- 以上简单分析了oracle数据库碎片的产生、计算方法及整理，仅供参考。数
据库的性能优化是一项技术含量高，同时又需要有足够耐心、认真细致的工作。
对数据库碎片的一点探讨，
---- 如果能起到抛砖引玉，对大家有所启发的话，便是作者最大的心愿。
另外, 应该定期shutdown database, 从而清理momery碎片.
结束
