一个60亿数据表改分区表+数据清理的改进思路

今天有个同学问我一个问题，也是一个实际的案例，我简单分析了一下，发现还是有很多可以考究的地方。仅做参考。
问题是，系统里目前有一个大表，因为历史数据的沉淀，目前有60多亿的数据，不是分区表，现在得到反馈说insert的操作比较满，想优化一下，同时把部分历史数据需要做一些清理。
对于这类操作，要求停机时间尽可能短，有什么好的办法。
对于这个问题看起来问题似乎是很明显的。
目前反应出的问题是Insert慢，可能有下面的几个原因。
1.表索引巨大，索引维护管理要复杂一些
2.表中可能含有一些冗余索引，或者多个索引。
3.insert操作可能也是误导，很有可能是查询更慢。
对于这类问题还是需要琢磨一下。简单做了确认，查询其实也很慢。
那么问题的原因可以再补充几个。
4.sql语句导致的性能问题
5.高水位线导致的问题
整个问题的改进思路可以大体描述为下面的情况。
    需要把表改为分区表，建立分区索引
    表中的数据需要做清理，只保留部分的数据，比如按照50%的比例。

如果是这样的情况，很自然的就想到了在线重定义，不过在线重定义在使用的时候，分区肯定是可以的，能够保证在线，但是性能上还是会差一些，毕竟需要内部去同步一遍数据。
数据清理的部分还是不好做，还得进一步清理。
如果使用exp/imp或者expdp/impdp的时候，除了工具本身的效率外，还有一个部分就是对于导入数据都基本是串行，如果一个分区表有100个分区，那么100个分区都会同时持有锁。
如果使用sqlldr来做，都可以实现，不过主要的问题不在分区上了，而是在于历史数据清理，都需要先同步导入再进一步清理
同时分区表还需要创建所有匹配的分区，然后导入数据之后再清理分区。
画图来说明就是下面的形式。
首先抽取的时候是按照时间分区来抽取生成相应的dump文件，比如分区是2013-01-01的可以根据ext_date来抽取，得到相应的外部表dump
其它的时间段都是类似的处理，那么导出这些“分区”数据之后，在导入的时候就可以并行+并发来做了。可以对每个分区单独开启一个导入的处理进程，对每一个处理进程可以开启并行来处理。
而且一个重要的地方就是，如果2013年的分区不需要，那么我就压根不导入。

当然这个过程还是需要窗口时间，个人觉得还是尽快完成，在这个代价上应该比在线要好一些，毕竟在线重定义在大数据量的时候在线处理时间还是有些长了。
如果采用了外部表的备份方式，历史数据还可以保留这种可读的备份。
最后还有一些细节需要说明的是，分区表test算是一个重新建立的分区表，还是需要考虑在清除原来的test表时保留原表的ddl,权限，相关的同义词，对应的pl/sql(包，存储过程，函数等等）保证在重建的这个表还是能够保留原来的“味道”
其实这个部分，使用外部表也是一个思路，其实对于拆表，分表自己也有一些心得，在以前的数据迁移中也尝试了一部分，在dtcc上也做了分享，简单说明一下。

这几种方式都可以在一定程度上把表拆分成更小的粒度。能够尽可能全面的利用起来。