MySQL的DDL未必都是可以快速完成的,那么Oracle同等场景下如何?

这个是在Oracle19C下的实验,特别说明。因为在Oracle11G下有些结论是不成立的。

表thousand有大约4000万行记录

SQL> set timing on;

SQL> desc thousand;
Name Type Nullable Default Comments
—- ———— ——– ——- ——–
ID INTEGER Y
A INTEGER Y
NAME VARCHAR2(10) Y
TIME DATE Y sysdate

SQL> select count(*) from thousand;

COUNT(*)
———-
40000000

Executed in 0.69 seconds

可以看出和之前MySQL实验的的表结构几乎一模一样。数据量是MySQL的4倍。

下面对这个进行增加字段的DDL。

SQL> alter table thousand add address varchar2(100);

Table altered

Executed in 0.098 seconds

98毫秒完成。这个命令在11G是不可能这么快的。

再对这个表进行增加字段的DDL,带有默认值和非空约束。

SQL> alter table thousand add status varchar2(20) default ‘0’ not null;

Table altered

Executed in 0.092 seconds

92毫秒完成。这个命令在11G是也是同样效果。再对这个表进行增加字段带有默认值。

SQL> alter table thousand add QQ varchar2(10) default ‘0’;

Table altered

Executed in 0.022 seconds

22毫秒完成。这个命令在11G是不可能这么快的。

接下来要进行扩字段,直接从10长度扩大到70.

SQL> alter table thousand modify name varchar2(70);

Table altered

Executed in 0.061 seconds

61毫秒完成。这个命令在11G是不可能这么快的。而且也没有MySQL的超够64就会重新构建的问题。

SQL> desc thousand;
Name Type Nullable Default Comments
——- ————- ——– ——- ——–
ID INTEGER Y
A INTEGER Y
NAME VARCHAR2(70) Y
TIME DATE Y sysdate
ADDRESS VARCHAR2(100) Y
STATUS VARCHAR2(20) ‘0’
QQ VARCHAR2(10) Y ‘0’

那么从70再次扩展到更大的长度会如何?

SQL> alter table thousand modify name varchar2(200);

Table altered

Executed in 0.021 seconds

21毫秒完成。

SQL> desc thousand;
Name Type Nullable Default Comments
——- ————- ——– ——- ——–
ID INTEGER Y
A INTEGER Y
NAME VARCHAR2(200) Y
TIME DATE Y sysdate
ADDRESS VARCHAR2(100) Y
STATUS VARCHAR2(20) ‘0’
QQ VARCHAR2(10) Y ‘0’

尝试一下缩字段长度的DDL。这个在MySQL中会较为漫长。

SQL> alter table thousand modify address varchar2(50);

Table altered

Executed in 1.614 seconds

1.6秒完成。虽然没有毫秒那么快,但是的确也不慢。

再次扩大长度和缩小长度。

SQL> alter table thousand modify address varchar2(500);

Table altered

Executed in 0.015 seconds

SQL> alter table thousand modify address varchar2(120);

Table altered

Executed in 1.544 seconds

比较稳定的都是不到20毫秒的扩容和1.5秒左右的缩容。

这些都是19C版本带来的。

之所以要讲这个主要是有时候开发人员问这个操作会执行多久?(担心锁表时间),我第一句话就问?什么版本?如果19C,那么基本不用担心。

SQL>