Oracle Cluster 應用情境分析

Oracle中普通的表稱為堆表（heap table），堆表中的資料是無序存放的，往往在使用一段時間後，資料就變得非常無序。如所示，索引中相同的key對應的資料存放在不同的block中，這時，如果要通過索引查詢某個key的資料，就需要訪問很多不同的block，代價非常高。

Oracle中有一個統計資訊clustering factor，它就是用來反映索引中索引值在表中的有序程度，clustering factor的值如果接近表的blocks的數量，表明資料在表中的是有序的，而如果這個值接近表的行數，則表明表中的資料是無序存放的。因為clustring factor對於索引查詢的影響很大，所以在CBO計算cost時，這個值非常重要。

我們可以通過建立一個單表的hash cluster，將相同索引值的資料物理存放在一起，達到提高效能的目的。建立cluster有兩個最重要的參數：hashkeys和size，前者表示cluster中有多少個不同的索引值，後者表示每個索引值需要分配的空間。因為hash cluster的空間是預先分配的，這兩個值的正確設定對cluster的效能影響非常大。hashkeys設定過大，會造成空間浪費，而如果設定過小，則會產生大量的hash碰撞，極大影響效能。size也是一樣，設定過大會浪費空間，而設定過小，資料超過預先分配的空間時，會通過連結方式存放在溢出段中，影響效能。而這兩個值一旦設定，就無法更改，除非重建cluster。

hash cluster簡單的說就是通過預先分配空間的方式，將相同key的資料存放在一起，以提高查詢效能的一種手段，所以準確的設定hashkeys和size參數是使用hash cluster的關鍵，使用的前提是key的數量是可以估算的，而且每個key的資料是基本平均的。但是，在實際使用的環境中，資料量的變化往往是不可預知的，這也造成hash cluster的應用情境非常有限。

Index cluster和hash cluster類似，只不過index cluster是通過索引實現資料定位，而且index cluster的空間是動態分配的，但是同樣存在正確設定size參數的問題，設定過大過小都會產生效能問題。

個人觀點：Oracle cluster更適合相對待用資料的儲存，對於OLTP應用來說，cluster在大部分情況下都不太適用，因為我們都無法預估到資料量的變化，根本無法合理設定cluster的參數。

任何技術都要找到合適的應用情境，有利一定有弊，有些技術確實是看上去很美，但是並不實用，而有些方案看上去很土，但是可以解決問題，找到最合適的就好。