达梦 DM8 碎片分析：系统函数与视图量化碎片

一、达梦DM8数据库碎片问题的本质

数据库用久了就像我们的衣柜，衣服塞得乱七八糟时，找件T恤都得翻半天。达梦DM8的碎片问题也是这个道理——数据反复增删改后，物理存储变得支离破碎，导致查询效率下降。

碎片主要分两种：

1. 表空间碎片：数据文件内部出现大量不连续的小块空闲空间
2. 索引碎片：B+树结构的逻辑顺序与物理存储顺序不一致

举个具体例子：

-- 创建测试表（DM8语法）
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id VARCHAR(20),
    amount DECIMAL(10,2)
) TABLESPACE MAIN;

-- 插入10万条测试数据
BEGIN
  FOR i IN 1..100000 LOOP
    INSERT INTO orders VALUES(i, 'USER_'||MOD(i,1000), ROUND(DBMS_RANDOM.VALUE(1,1000),2));
  END LOOP;
  COMMIT;
END;
/

-- 随机删除30%数据
DELETE FROM orders WHERE DBMS_RANDOM.VALUE(0,1) < 0.3;
COMMIT;

这时候用系统视图V$TABLESPACE_FREE查看，会发现表空间像瑞士奶酪一样充满空洞。

二、系统函数与视图的实战分析

达梦提供了一套完整的碎片检测工具包，我们重点看几个核心组件：

1. 空间分析三剑客

-- 查看表空间碎片率（返回值>30%就需要整理）
SELECT TABLESPACE_NAME, 
       ROUND(100*(FREE_BLOCKS/(USED_BLOCKS+FREE_BLOCKS)),2) AS fragment_ratio
FROM V$TABLESPACE_FREE;

-- 检查索引碎片（重点观察DEL_LF_ROWS占比）
SELECT INDEX_NAME, 
       DEL_LF_ROWS/LF_ROWS AS frag_ratio 
FROM SYS.INDEX_STATS 
WHERE DEL_LF_ROWS/LF_ROWS > 0.2;

-- 表级存储分析（显示行迁移等情况）
EXEC SP_TAB_STATS('SCHEMA_NAME','ORDERS');

2. 自动修复方案生成

-- 生成表空间重组脚本（DM8特有语法）
SELECT 'ALTER TABLESPACE '||TABLESPACE_NAME||' COALESCE;' AS repair_script
FROM V$TABLESPACE_FREE 
WHERE FREE_BLOCKS/(USED_BLOCKS+FREE_BLOCKS) > 0.3;

-- 索引重建建议（注意避开业务高峰）
SELECT 'ALTER INDEX '||INDEX_NAME||' REBUILD ONLINE;' 
FROM SYS.INDEX_STATS 
WHERE DEL_LF_ROWS/LF_ROWS > 0.3;

三、企业级解决方案设计

根据不同的业务场景，我们需要采取差异化的处理策略：

1. 联机事务处理系统(OLTP)

-- 使用在线重组（DM8企业版功能）
BEGIN
  DBMS_REPAIR.ONLINE_TABLE_REORG('SCHEMA','ORDERS');
  DBMS_REPAIR.ONLINE_INDEX_REORG('SCHEMA','IDX_ORDERS_USER');
END;
/

-- 设置自动维护任务（每天凌晨执行）
CREATE OR REPLACE PROCEDURE auto_maintain AS
BEGIN
  IF TO_CHAR(SYSDATE,'HH24') BETWEEN '01' AND '02' THEN
    DBMS_REPAIR.AUTO_REORG(FRAG_THRESHOLD=>30);
  END IF;
END;
/

2. 数据仓库系统(DW)

-- 使用分区表轮转策略
ALTER TABLE sales_data 
EXCHANGE PARTITION p_old 
WITH TABLE sales_archive;

-- 批量重建压缩表
ALTER TABLE sales_data MOVE COMPRESS FOR QUERY HIGH;

四、避坑指南与性能调优

在实际操作中，这些经验可能会救你一命：

1. 空间预估公式
   重组前所需空间 = 当前表大小 × (1 + 日志系数1.2)
   例如100GB的表需要预留120GB临时空间

2. 锁等待处理技巧

   -- 查询阻塞会话
   SELECT * FROM V$LOCK_WAIT;
   
   -- 优雅终止会话（避免kill导致回滚）
   EXEC SP_CLOSE_SESSION(1234, 'IMMEDIATE');
   

3. 性能对比测试脚本

   -- 重组前查询耗时
   SET TIMING ON;
   SELECT /*+ INDEX(orders idx_orders_user) */ COUNT(*) 
   FROM orders WHERE user_id LIKE 'USER_5%';
   
   -- 重组后重复查询
   ALTER INDEX idx_orders_user REBUILD;
   SELECT /*+ INDEX(orders idx_orders_user) */ COUNT(*) 
   FROM orders WHERE user_id LIKE 'USER_5%';
   

五、技术方案选型建议

根据多年实战经验，给出几个典型场景的推荐方案：

特别提醒：碎片整理后一定要更新统计信息！

-- 更新优化器统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SCHEMA','ORDERS');

六、未来技术演进展望

随着DM8 2023版的发布，碎片管理有了新方向：

1. 智能预测式重组：基于AI预测业务负载自动调度
2. 内存碎片整理：针对IM列存储的新特性
3. 云原生架构下的弹性重组：结合K8s的动态扩缩容

碎片整理看似简单，实则是DBA的必修内功。就像整理房间一样，定期维护才能让数据库保持最佳状态。下次当你发现查询变慢时，不妨先看看是不是该"大扫除"了。