答案：Oracle通过表压缩技术在插入时压缩数据，主要方式包括OLTP压缩和混合列式压缩（HCC）。OLTP压缩适用于频繁DML操作的场景，对性能影响小；HCC适用于数据仓库，需直接路径插入，压缩率高但依赖特定硬件。现有表可通过ALTER TABLE MOVE启用压缩，但会锁定表；轻量级方法ALTER TABLE COMPRESS仅对新数据生效。不同压缩类型需根据访问模式、硬件和性能需求选择。

Oracle在数据插入时进行压缩，这确实是一个常见的需求，尤其是在面对海量数据和存储成本压力时。核心思路无非是利用Oracle本身提供的表压缩特性。简单来说，我们可以在创建表或修改表时指定压缩类型，这样后续插入的数据就会自动被压缩存储。当然，这其中涉及到不同的压缩策略，以及它们对性能和适用场景的影响，这才是我们真正需要深思熟虑的地方。

解决方案

要让Oracle在插入数据时实现压缩，我们主要围绕表压缩功能展开。这不仅仅是启用一个开关那么简单，更像是在性能、存储和数据访问模式之间寻找一个最佳平衡点。

首先，最直接的方式是在创建表时就指定压缩属性。例如，如果你的表主要用于联机事务处理（OLTP），并且希望在不显著影响DML操作（包括插入、更新、删除）的前提下节省空间，那么

COMPRESS FOR OLTP

是一个非常好的选择。

CREATE TABLE my_oltp_table ( id NUMBER, name VARCHAR2(100), ... ) COMPRESS FOR OLTP;

对于已经存在的表，如果你想让它开始压缩新插入的数据，可以直接使用

ALTER TABLE

命令。

ALTER TABLE my_existing_table COMPRESS FOR OLTP;

但这里有个小陷阱：这个命令只会对之后插入的数据生效，表里已有的数据仍然是未压缩的。如果想让现有数据也压缩，通常需要配合

MOVE

操作，这会重建表或分区：

ALTER TABLE my_existing_table MOVE COMPRESS FOR OLTP;

这个操作会涉及到表的重建，意味着在操作期间表可能会被锁定，所以通常需要在维护窗口期进行。

如果你的场景更偏向于数据仓库或分析型应用，并且数据插入以批量加载（Direct Path Insert）为主，那么像混合列式压缩（Hybrid Columnar Compression, HCC）这样的高级压缩技术就能派上大用场。HCC的压缩率非常高，但它对插入方式有严格要求，必须使用

INSERT /*+ appEND */

这样的直接路径插入。

CREATE TABLE my_hcc_table ( id NUMBER, value VARCHAR2(200), ... ) COMPRESS FOR QUERY HIGH;

然后插入时：

INSERT /*+ APPEND */ INTO my_hcc_table SELECT * FROM source_data;

需要注意的是，HCC通常需要Oracle Exadata或兼容的存储系统才能发挥其最大优势。

选择哪种压缩方式，说到底，就是根据你的数据访问模式、DML频率、存储预算和硬件环境来做决策。没有一劳永逸的方案，只有最适合你当前业务需求的。

Oracle数据压缩对插入性能有什么影响？

谈到数据压缩，性能影响是个绕不开的话题。我的经验是，任何形式的数据处理都会带来额外的CPU开销，压缩也不例外。当你在Oracle中启用数据压缩时，数据库在写入数据之前需要先执行压缩算法。

对于OLTP压缩（

COMPRESS FOR OLTP

或

COMPRESS FOR ALL OPERATIONS

），它对DML操作的影响相对较小。这是因为它采用的压缩算法设计时就考虑到了随机读写和较小的块级压缩。插入一行数据时，Oracle会尝试在数据块内部找到重复模式并进行压缩。这个过程通常不会引入显著的延迟，但如果你的系统CPU资源本身就很紧张，或者插入操作的并发量极高，那么这点额外的CPU开销也可能被放大。

而混合列式压缩（HCC），情况就大不一样了。它的压缩率之所以高，是因为它在块级别进行了更复杂的列式存储和数据字典压缩。这意味着压缩和解压的计算量都更大。因此，HCC通常只推荐与直接路径插入（Direct Path Insert）结合使用。直接路径插入会绕过SGA的Buffer Cache，直接将数据写入数据文件，这本身就能显著提高批量加载的性能。在这种模式下，虽然压缩会增加CPU负担，但由于I/O量的大幅减少（因为数据变小了），整体上对于大数据量的批量插入，性能反而可能更好。但如果尝试对HCC表进行常规的DML（非

APPEND

），未压缩的数据会以行格式存储，或者根本无法执行，这取决于具体的HCC类型和Oracle版本。

总的来说，压缩会增加CPU负担，减少I/O。对于OLTP场景，通常CPU增加的量是可接受的，I/O减少带来的好处可能更明显。对于数据仓库场景，配合直接路径插入，压缩能极大地提升存储效率和查询性能，尽管单次插入的CPU成本更高。所以，关键在于权衡，了解你的瓶颈在哪里。

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如何在现有Oracle表中启用数据压缩？

要在现有Oracle表中启用数据压缩，这通常比创建新表时直接指定要复杂一些，因为你需要考虑现有数据的处理以及业务中断的可能性。

最常见且最彻底的方法是使用

ALTER TABLE ... MOVE

语句：

ALTER TABLE your_table_name MOVE COMPRESS FOR OLTP;

或者针对特定分区：

ALTER TABLE your_table_name MOVE PARTITION your_partition_name COMPRESS FOR OLTP;

这条命令的含义是，Oracle会创建一个新的段（segment），将原表（或分区）中的所有数据读取出来，进行压缩，然后写入到新的段中。操作完成后，旧的段会被删除，新的段取代它的位置。 优点： 现有数据和未来插入的数据都会被压缩，达到最佳的存储节省效果。 缺点： 这是一个离线操作，在

MOVE

期间，表（或分区）会被锁定，无法进行DML操作。对于大型表，这可能导致较长的停机时间。此外，操作期间还需要额外的存储空间来存放新的段。

如果你的业务无法承受长时间的停机，或者你只想对未来插入的数据进行压缩，那么可以使用更轻量级的

ALTER TABLE ... COMPRESS

语句：

ALTER TABLE your_table_name COMPRESS FOR OLTP;

这条命令不会重建表或分区。它只会修改表的元数据，使得之后所有通过常规DML（

INSERT

,

UPDATE

）插入到该表的数据都会被压缩。 优点： 这是一个在线操作，不会锁定表，对业务影响极小。 缺点： 现有数据不会被压缩，只有新数据才会被压缩。这意味着你需要等待一段时间才能看到显著的存储节省，或者需要定期执行

MOVE

操作来压缩旧数据。

对于需要零停机时间来压缩现有数据的场景，Oracle提供了

DBMS_REDEFINITION

包。这个包允许你在线重新定义表，包括修改存储属性（如压缩）。它的基本流程是：

1. 创建一个临时表，结构与原表相同，但带有压缩属性。
2. 使用

   DBMS_REDEFINITION

   将原表数据在线复制到临时表，并保持同步。

3. 完成重定义，将临时表替换为原表。 这是一种非常强大的工具，但使用起来也相对复杂，需要仔细规划和测试。

Oracle不同类型的数据压缩适用于哪些场景？

Oracle提供了多种数据压缩技术，每种都有其独特的设计目标和适用场景。选择正确的压缩类型，能让你事半功倍。

1. 基本/OLTP压缩（

COMPRESS FOR OLTP

COMPRESS

）

• 适用场景： 这是我个人最常用的一种，适用于大多数OLTP（联机事务处理）系统。如果你的表有频繁的插入、更新和删除操作，同时又希望在不显著牺牲DML性能的前提下节省存储空间，那么

  COMPRESS FOR OLTP

  是理想选择。它在数据块内部查找重复的模式，并进行压缩，对单行操作影响最小。

• 特点： 压缩率适中，对DML性能影响小，不需要特殊的硬件。

2. 高级行压缩（

COMPRESS FOR ALL OPERATIONS

）

• 适用场景： 可以看作是OLTP压缩的增强版，在Oracle 12c及更高版本中，它通常被推荐作为通用的行级压缩方案。它提供了比基本OLTP压缩更高的压缩率，同时仍然支持所有DML操作。
• 特点： 压缩率通常优于

  COMPRESS FOR OLTP

  ，对DML操作影响仍然较小，不需要特殊硬件。如果你不确定选择哪种行级压缩，

  COMPRESS FOR ALL OPERATIONS

  通常是个不错的默认选项。

3. 混合列式压缩（Hybrid Columnar Compression, HCC） HCC又细分为几种类型，主要用于数据仓库和归档场景，因为它提供了极高的压缩率。

• COMPRESS FOR QUERY LOW/HIGH

  ：

  • 适用场景： 数据仓库、大型报表系统、分析型数据库。这些系统通常以批量加载数据为主，而查询操作非常频繁。HCC能大幅减少存储空间和I/O，从而加速查询。
  • 特点： 极高的压缩率，对查询性能有显著提升。但必须使用直接路径插入（

    INSERT /*+ APPEND */

    ）来加载数据，常规DML无法压缩数据。需要Oracle Exadata或其他兼容的存储（如ZFS、Pillar Axiom）。

• COMPRESS FOR ARCHIVE LOW/HIGH

  ：

  • 适用场景： 长期归档数据。这些数据通常访问频率极低，但需要长期保存。追求的是极致的存储压缩，对查询性能要求不高。
  • 特点： 压缩率最高，但压缩和解压的CPU开销也最大，查询性能会受到影响。同样需要直接路径插入和特定存储。

我的看法是，HCC是把双刃剑，压缩率惊人，但对插入方式和硬件有严格要求。如果你的数据是海量的、以查询为主，且有Exadata这样的硬件支持，那它绝对是首选。但如果你的系统是传统的OLTP，或者没有Exadata，那就老老实实选择OLTP或高级行压缩，它们更灵活，对日常操作的影响也更可控。关键在于理解你的数据生命周期和访问模式，然后选择最匹配的工具。