drop column与set unused

8i以前，如果需要删除表中的列，需要删除表然后重新建。现在，但我们需要删除一个列时，可以有以下两种方法：

• Logical Delete
• Physical Delete

Logical Delete（逻辑删除）

我们需要删除表的一个列，通常采用物理删除(ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name)。但如果是一个大表，这将是一个及其消耗时间和资源的操作。假若在系统繁忙时对大表做物理删除，甚至可能会收到 ORA-01562 - failed to extend rollback segment number string。这是因为在这个删除列的过程中，可能会消耗光整个undo segment.

此时，我们可以采用逻辑删除列：

ALTER TABLE table_name SET UNUSED (column_name);
ALTER TABLE table_name SET UNUSED (column_name1, column_name2);

 

逻辑删除后，被删除的列就不可见了。之后便可以用以下命令进行物理删除：

ALTER TABLE table_name DROP UNUSED COLUMNS;

 

对于大表，为了减少undo logs，我们可以使用CHECKPOINT选项在处理了特定行后来强制checkpoint操作。

ALTER TABLE table_name DROP UNUSED COLUMNS CHECKPOINT 5000;

 

我们可以在DBA_UNUSED_COL_TABS查看每个表中被设置为unused的列的数量。

 

Physical Delete（物理删除）

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;
ALTER TABLE table_name DROP (column_name1, column_name2);

 

使用DROP COLUMN物理删除表中列的同时，也会物理删除表中unused的列。

 

测试代码：

 

SQL> create table test (t1 varchar2(10), t2 number, t3 number);

Table created

SQL> insert into test values ('Tough1',1,1);

1 row inserted

SQL> insert into test values ('Tough2',2,2);

1 row inserted

SQL> select * from test;

T1                 T2         T3
---------- ---------- ----------
Tough1              1          1
Tough2              2          2

 

--逻辑删除test表的t3列
SQL> alter table test set unused (t3);

Table altered

 

--此时t3列已经不可见
SQL> select * from test;

T1                 T2
---------- ----------
Tough1              1
Tough2              2

 

--我们可以在user_unused_col_tabs表中查看到test表中设置为unused列的数量
SQL> select * from user_unused_col_tabs;

TABLE_NAME                          COUNT
------------------------------ ----------
T2                                      2
TEST                                    1

 

--物理删除test表的t2列
SQL> alter table test drop column t2;

Table altered

 

--物理删除test表t2列时，把之前逻辑删除的t3列也物理删除了
SQL> select * from user_unused_col_tabs;

TABLE_NAME                          COUNT
------------------------------ ----------
T2                                      2

SQL> select * from test;

T1
----------
Tough1
Tough2

 

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