Top 18 테이블 파티셔닝 Quick Answer

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데이터 좀 만져본 사람만 안다는 파티션 테이블

데이터 좀 만져본 사람만 안다는 파티션 테이블

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[DB] DB 파티셔닝(Partitioning)이란 – Heee’s Development Blog

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DB Partitioning의 개념과 장단점을 이해한다

Goal

DB 파티셔닝(Partitioning)이란

DB 파티셔닝(Partitioning)의 장단점

DB 파티셔닝(Partitioning)의 종류

DB 파티셔닝(Partitioning)의 분할 기준

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[DB] 파티션 테이블(Partition Table)이란 무엇인가?

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파티션 테이블이란

파티션 테이블의 장단점

어떤 테이블을 파티션 테이블로 만들어주면 좋을까

파티션 키 컬럼 (파티셔닝 키)

파티션 테이블의 종류

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테이블 파티셔닝

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테이블 파티셔닝

인덱스 파티셔닝

파티션 Pruning

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테이블 파티셔닝 – DATA ON-AIR

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테이블 파티셔닝

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• Most searched keywords: Whether you are looking for 테이블 파티셔닝 테이블 파티셔닝은 하나 이상의 테이블 컬럼 값에 따라 테이블 데이터가 데이터 파티션 이라는 여러 스토리지 오브젝트에 분할되는 데이터 조직 스킴입니다. 테이블 파티셔닝은 하나 이상의 테이블 컬럼 값에 따라 테이블 데이터가 데이터 파티션이라는 여러 스토리지 오브젝트에 분할되는 데이터 조직 스킴입니다. 각 데이터 파티션은 별도로 저장됩니다. 이러한 스토리지 오브젝트는 서로 다른 테이블스페이스, 동일한 테이블스페이스 또는 둘의 조합에 있을 수 있습니다.테이블 파티션, 세부사항, 장점, 파티션된 테이블, 개요, 테이블, 파티션된, 범위 파티셔닝, 테이블 파티셔닝 참조
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테이블 파티셔닝의 장점

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DB 파티셔닝 (Partitioning) 개념

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코린이의 기록

DB 파티셔닝 (Partitioning) 개념 본문

배경

DB 파티셔닝(Partitioning)이란

DB 파티셔닝(Partitioning) 종류

분할 기준

ALTER TABLE

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파티셔닝 – 해시넷

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목차

개요[편집]

등장 배경[편집]

목적[편집]

특징[편집]

종류[편집]

분할 기준[편집]

각주[편집]

참고자료[편집]

같이 보기[편집]

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14S_테이블 파티셔닝 – [종료]구루비 DB 스터디 – 개발자, DBA가 함께 만들어가는 구루비 지식창고!

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[오라클] Partition Table(파티션 테이블)

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[DB] 파티션 테이블(Partition Table)이란 무엇인가?

파티션 테이블이란?

데이터베이스 테이블의 데이터들이 너무 많아서 어떤 데이터를 조회하려고 할 때 시간이 너무 많이 소요된다면 어떻게 해야 할까요? 이것을 개선할 수 있는 많은 방법이 있겠지만 파티션 테이블로 만드는 방법도 좋은 방법이 될 수 있습니다. 파티션 테이블은 논리적으로는 하나의 테이블이지만 물리적으로는 여러 개의 파티션으로 나뉘어 데이터들이 각각의 세그먼트에 저장되는 테이블이라고 생각하시면 됩니다. 파티션 테이블에는 Pruning이라는 기능이 있어서 특정 데이터를 조회를 할 때 그 데이터가 속해있는 세그먼트만 빠르게 조회할 수 있는 기능이 있습니다. 이 뿐만이 아니라 파티션 테이블은 논리적으로는 하나의 테이블이기 때문에 조회 쿼리문을 특별하게 지정해 줄 필요는 없지만 데이터들이 물리적으로 다른 세그먼트에 저장되기 때문에 개발과 관리 양쪽 측면에서 장점이 많습니다.

파티션 테이블의 장단점

장점

Select Query Performance가 향상될 수 있다. (Table Full Scan이 필요한 조회 쿼리)

디스크 장애 시 해당 파티션만 영향을 받으므로 데이터의 훼손 가능성이 감소하고 가용성이 향상

개별 Partition 단위의 관리가 가능 (DML, Load, Import, Export, Exchange 등

논리적으로는 하나의 테이블이기 때문에 개발되어 있는 쿼리문을 변경할 필요가 없음

조인 시 파티션 간의 병렬 처리 및 파티션 내에서의 병렬 처리를 수행

데이터 액세스 범위를 줄여 성능을 향상하고 테이블의 파티션 단위로 디스크의 I/O를 분산해 부하를 감소

단점

파티션 키 값 변경에 대한 별도 관리 필요하기 때문에 관리가 불편하다.

파티션에 기준이 되는 것이 컬럼의 일부일 때 일부를 기준으로 파티션을 구성할 수 없으므로 이에 해당하는 오버헤드 컬럼이 있어야 함.

데이터를 입력받았을 때 연산 오버헤드가 발생하여 테이블에 Insert 되는 속도가 느려짐

JOIN에 대한 비용이 증가함

어떤 테이블을 파티션 테이블로 만들어주면 좋을까?

모든 기법에는 장단점이 있듯 파티션 테이블은 JOIN에 대한 비용이 증가하고 데이터를 입력받았을 때 어디에 넣어야 하는지에 대한 연산 오버헤드가 발생하며 테이블과 인덱스를 따로 파티셔닝 할 수 없는 등의 단점들이 존재합니다. 그렇기 때문에 파티션 테이블은 데이터의 양이 많고 INSERT가 지속적으로 일어나는 테이블만 파티션 테이블로 지정해주는 것이 좋습니다. 예를 들자면 로그가 저장되는 테이블을 예로 들 수 있겠습니다. 로그 테이블의 특징은 지속적으로 테이블에 INSERT 되며 관리하고 있는 데이터들이 많다는 것입니다. 그리고 로그의 특성상 몇 달만 지나도 별로 쓸모없어지는 데이터들이 많습니다. 이를 월 단위나, 연단 위의 파티션 테이블로 파티셔닝(partitioning) 한다면 필요한 로그를 조회하는 속도도 빠르게 만들 수 있고 몇 년이 지나 더 이상 필요가 없어진 데이터들을 해당 파티션만 제거함으로써 보다 효율적으로 데이터 관리를 할 수 있겠습니다.

이 밖의 고려사항

일부 데이터가 손상되더라도 나머지 데이터 사용이 가능해야 하는 테이블

DB 장애 시 복구를 최대한 빨리해야 하는 테이블

파티션 키 컬럼 (파티셔닝 키)

파티션 키 컬럼은 가장 많이 사용하는 Range Partition Table에서 물리적으로 테이블이 나뉘는 기준이 되는 컬럼으로 데이터가 어느 세그먼트에 들어갈 수 있는지 직관적으로 확인이 가능한 월(Month)이나 연(Year)이 있는 날짜(DT) 컬럼으로 많이 지정합니다. Range Partitioning에서의 Load Balancing은 파티션 키에 의존하므로 파티션 키 선정 시 이를 중요시 고려해야 합니다. 특히 여러 파티션에 대한 조회는 한 테이블로 구성하였을 경우보다 효율이 떨어집니다. 따라서 파티션으로 구성하려고 한다면 파티션의 기준이 되는 키를 잘 구성해야 합니다.

Primary Key와 같이 데이터들의 구분이 지어지지 않는 컬럼은 피해야 한다.

데이터들이 어디에 들어가 있는지 직관적으로 판단이 가능한 컬럼(날짜 컬럼)

I/O 병목을 줄일 수 있는 데이터 분포도가 양호한 컬럼

파티션의 숫자 결정

검색조건에서 Composite Primary Key의 일부분만을 사용할 경우 Partition의 개수가 적은 것이 속도가 빠름

Composite Primary Key의 전체를 사용할 경우는 Partition의 개수가 많은 것이 속도가 빠름

Batch, OLAP 작업일 경우는 partition 개수가 적은 쪽이 OLTP작업의 경우는 Partition 개수가 많은 것이 Performance가 더 우수

실제 테이블을 구성함에 있어 Partition의 개수가 너무 적을 경우 Partition 효과를 볼 수 없게 되고 너무 많을 경우 각 Partition의 value range를 체크하므로 parsing time이 길어지고 관리대상이 많아지는 단점이 존재

파티션 테이블의 종류

Range Partitioning

일, 월, 분기 등 특정 컬럼의 정렬 값을 기준으로 분할하는 방식으로 논리적인 범위의 분산에 효율적

관리가 용이하며 이력 데이터에 적합

파티션을 결정하는 컬럼을 명시하여야 하며 MAXVALUE값은 NULL값을 포함

범위가 포함하는 데이터의 양이 일정하지 않은 경우 특정 파티션에 대해 데이터가 편중될 수 있음

Hash Partitioning

데이터의 균등 분할을 통해 성능을 향상하고자 하는 경우에 효율적

파티션 키에 해시함수를 적용한 결과 값이 같은 레코드를 같은 파티션 세그먼트에 저장해 두는 방식 – Row와 파티션 간의 매핑을 사용자가 제어할 수 없음

파티션 키의 해시 값에 의해 데이터가 다수의 파티션에 분배되며 균등한 분배를 위해서는 파티션 개수를 명시하여야 하며 파티션의 수는 2의 거듭제곱의 수로 지정

NULL값은 첫 번째 파티션에 위치함

고객 ID처럼 변별력이 좋고 데이터 분포가 고른 컬럼을 파티션 키 컬럼으로 선정해야 효과적

List Partitioning

파티션 컬럼을 명시, 키 컬럼 값을 기준으로 파티션 하는 방식 컬럼의 구체적인 값들에 대해 파티션을 명확하게 컨트롤하고자 할 때 효율적

연관되지 않은 데이터, 순서에 맞지 않는 데이터의 그루핑을 쉽게 할 수 있음

명시되지 않은 값을 가진 Row는 Insert가 불가능

여러 컬럼으로 파티션 키를 생성할 수 없고 오직 하나의 컬럼만 가능

각 파티션에 대해 모든 파티션 키는 반드시 문자로 LIST 되어야 하며 파티션 값의 List는 4K까지 가능

파티션 키의 값은 64K-1을 초과할 수 없고 NULL 값을 포함한 어떠한 값이라도 한 번만 명시 가능

※ Range -> Hash -> List 순으로 많이 사용한다.

Composite Partitioning

Range + List, Range + Hash 파티션 등의 조합으로 구성하며 주 파티션과 서브파티션으로 이루어짐

이력 데이터와 온라인 데이터의 복합적인 성격을 지닌 데이터의 분할에 용이하며 병렬 DML 작업에 뛰어난 수행성능을 보장

파티션 및 서브 파티션 단위의 관리 작업 수행이 가능

Hash 파티셔닝의 경우 스토리지 스트라이핑으로 인해 디스크 점핑이 발생할 수 있으므로 충분한 검토 후 적용

단 이렇게 구성할 경우 파티션을 나누는 기준이 두개가 되기 때문에 파티션의 갯수가 너무 많아지게 됨 (주 파티션의 갯수 X 서브파티션의 갯수) 인덱스의 경합이 너무 심해져서 잘 사용하지는 않음

※ 파티션 테이블의 생성 방법을 알고 싶다면 아래 글을 참고해주세요

[Oracle] 오라클 파티션 테이블 사용법 (생성, 조회, 수정, 삭제)

테이블 파티셔닝

이 글은 책 『오라클 튜닝 에센셜』의 내용을 기반으로 작성했습니다

파티셔닝

물리적 데이터를 논리적으로 나눈다는 뜻이다.

테이블 파티셔닝

논리적으로는 테이블로 접근하지만 물리적으로는 테이블 내의 각각의 파티션으로 접근한다. 각각의 파티션은 세그먼트에 해당한다. 세그먼트는 테이블과 1:1을 갖는다. 테이블 파티셔닝은 테이블 데이터를 일정 기준으로 나누어 저장하는 것이다. 예를 들어 서점에서 ‘오라클’관련 책을 찾기 위해 ‘데이터베이스’ 코너로 가서 오라클을 찾을 수 있을것이다. 이 처럼 파티션은 데이터를 찾을 때 조금 더 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 것이다. 단일 파티션으로 되어있는 경우에는 특정 영역에 해당하는 데이터를 삭제하려면 DELETE를 사용해야하지만 파티셔닝의 경우는 해당 파티션을 DDL로 삭제를 할 수 있다.

파티셔닝을 하는 방법은 크게 3가지가 있다.

레인지(Range) 파티션

리스트(List) 파티션

해시(Hash) 파티션

레인지 파티션

일반적으로 파티션을 나눌 때 가장 많이 쓰이는 형식

나누는 기준이 모호하거나 날짜별로 구분한다.

키 칼럼의 값이 범위를 가지고 있다

LESS THAN에 해당하는 값은 포함하지 않는다

CREATE TABLE ord_range ( ord_no NUMBER(10) NOT NULL , ord_dt VARCHAR2(8) NOT NULL , … ) PARTITION BY RANGE (ord_dt) ( PARTITION P201201 VALUES LESS THAN (‘201202’) , PARTITION P201202 VALUES LESS THAN (‘201203’) , PARTITION P201203 VALUES LESS THAN (‘201204’) … , PARTITION P_DEFAULT VALUES LESS THAN (MAXVALUE) )

각 파티션 명은 P201201과 같은 날짜별 이름이고 LESS THAN을 이용해서 구분지었다. 기준은 ord_dt다. 이 이외의 값은 P_DEFAULT에 저장하게 된다. 여기서 만일 1월 데이터만 조회를 한다면 1월에 해당하는 파티션만 읽게된다.

리스트 파티션

키 칼럼의 값이 설정한 값과 일치할 경우 사용한다.

예를 들어 20120101 과 같이 일자가아닌 201201로 월로 끊어지고 월로 파티셔닝을 나눈다 할 때 사용할 수 있다.

구분되는 기준이 명확해야 데이터가 한쪽으로 쏠리지 않고 사용할 수 있다

CREATE TABLE ord_list ( ord_dt VARCHAR2(6) NOT NULL … ) PARTITION BY RANGE (ord_dt) ( PARTITION P201201 VALUES (‘201201’) , PARTITION P201202 VALUES (‘201202’) , PARTITION P201203 VALUES (‘201203’) … , PARTITION P_DEFAULT VALUES DEFAULT )

ord_dt이 해당 년,월에 따라 파티션이 나뉘고 그 외의 값은 P_DEFAULT가 된다.

해시 파티션

키 칼럼의 값을 해시 함수를 이용해 지정한 파티션의 개수로 나누어 저장한다.

해시 파티션은 오라클이 해시 함수로 데이터를 분산시킨다.

키 칼럼을 저장할 때 데이터 분포를 고려해야한다

해시 함수는 같은 값이 입력되면 항상 같은 값이 반환된다.

같은 값이 많지 않은 칼럼을 사용해야 효과를 볼 수 있다

동치(=) 조건과 IN 조건으로만 사용할 수 있고, 부등호나 BETWEEN 조건으로 사용될 가능성이 있는 칼럼은 되도록 사용하지 않는다.

CREATE TABLE ord_hash ( ord_no NUMBER(10) NOT NULL , ord_dt VARCHAR2(8) ) PARTITION BY HASH (ord_no) PARTITIONS 8

해시 파티션은 파티션을 나누어 데이터를 나누어 담는 것외에는 의미가 없어보인다. 해시 조인을 사용할때 해시 파티션은 유리할 수가 있다.

복합 파티셔닝

테이블을 파티셔닝을 할 계획이라면 복합 파티션을 우선 고려해 보는 게 좋다. 복합 파티션을 만들 때 삭제와 조회 기준으로 전략을 짜면 좋다

복합 파티션을 메인 파티션과 서브 파티션으로 구분한다.

메인으로는 RANGE와 LIST만 가능하다.

서브로는 RANGE, LIST, HASH 모두 가능하다.

삭제가 빈번하고 특정 컬럼과 조인을 자주한다면 [RANGE(삭제기준칼럼) – HASH(조인기준칼럼)], [LIST(삭제기준칼럼) – HASH(조인기준칼럼)] 전략이 좋다.

인덱스 파티셔닝

인덱스도 테이블 데이터에 종속적이기 때문에 인덱스를 나눌 때도 테이블을 나누는 전략을 잘 활용해야한다.

파티션 테이블에서 인덱스를 만들 때 세 가지로 나눌 수 있다.

비파티션 인덱스

테이블을 파티셔닝 할때 인덱스는 파티션을 하지 않는다.

PK의 경우에는 비파티션 인덱스를 사용해야 완벽하게 무결성을 유지할 수 있다

로컬 파티션 인덱스

테이블 파티션과 같은 기준으로 인덱스를 나눈다.

테이블 파티션 1개당 인덱스 파티션도 1개 만들어진다

파티션을 삭제할 때ㅑ 해당 파티션의 로컬 인덱스도 동시에 삭제가 가능하다

글로벌 파티션 인덱스

테이블 파티션과는 다른 기준으로 인덱스를 나눔

테이블 파티션의 기준과 다른 키 컬럼을 적용하고자 할 때 사용한다.

예를 들어 테이블은 주문번호로 나누고, 인덱스는 주문날짜로 나누는 경우다.

제약 사항이 많아 글로벌 파티션 인덱스는 거의 사용하지 않는다

파티션 Pruning

테이블 전체를 읽지 않고, 필요한 파티션만을 읽을 수 있도록 하는 기능이다. 몇가지 예를들어 설명한다.

SELECT COUNT(*) FROM ord_list WHERE ord_ym = ‘201201’

ord_list의 경우에는 ord_ym 기준으로 list 파티셔닝이 되어있다. 이 경우 실행계획을 보면 table access full scan이 되겠지만 실제로는 partition list single로 ord_ym에 해당하는 파티션 하나만을 스캔함을 확인할 수 있다.

SELECT COUNT(*) FROM ord_range WHERE ord_ym = ‘201201’

range 테이블의 경우는 filter를 한번 거치는데 ord_ym의 값이 한 개뿐이라는 것을 알 수 없기 때문에 필터를 한번 거친다.

/* 인덱스(로컬 파티션) ORD_LIST_X01 = ORD_DT + ORD_HMS */ SELECT COUNT(*) FROM ORD_LIST WHERE ORD_YM = ‘201201’ AND ORD_DT BETWEEN ‘20120101’ AND ‘20120110’ Operation NAME 0 SELECT STATEMENT 1 SORT ARREGATE 2 PARTITION LIST SINGLE 3 INDEX RANGE SCAN ORD_LIST_X01 3 – access(“ORD_DT” >= ‘20120101’ AND “ORD_DT” <= '20120110' ORD_YM의 필터 없이 테이블로의 랜덤 액세스 없이 인덱스만 읽었다. /* 인덱스(로컬 파티션) ORD_RANGE_X01 = ORD_DT + ORD_HMS */ SELECT COUNT(*) FROM ORD_RANGE WHERE ORD_YM = '201201' AND ORD_DT BETWEEN '20120101' AND '20120110' operation 0 SELECT 1 SORT 2 PARTITION RANGE SINGLE 3 TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID ORD_RANGE 4 INDEX RANGE SCAN ORD_RANGE_X01 3 - filter("ORD_YM"='201201') 4 - access("ORD_DT">=’20120101′ AND “ORD_DT”<='20120110') 인덱스를 액세스한 모든 로우에서 테이블로 접근이 있었다. ORD_YM 조건 때문에 파티션 Pruning이 일어났지만 ORD_YM의 값이 하나 뿐이라 보장하지 못하므로 테이블로의 액세스가 발생한다. 이 외에도 여러가지 pruning 방법이 있다. 리스트 파티션을 만들어도 경우에 따라 BETWEEN과 같은 범위 조건을 사용했을 경우 해당 파티션만 액세스 할 수 있다. 파티션 키 컬럼도 인덱스 칼럼과 마찬가지로 가공하면 오라클이 어느 파티션으로 액세스 해야할지 모른다. 필요하다면 값을 가공해야한다. MERGE나 UPDATE문의 경우에도 Pruning을 사용하는 것이 좋다.

테이블 파티셔닝

테이블 파티셔닝

테이블 파티셔닝 개요

테이블 파티셔닝은 다음과 같습니다.

테이블 파티셔닝 은 새로운 범위의 데이터가 계속 추가되어 테이블이 대용량화 되었을 때 Roll-in, Roll-out 기술을 사용하여, 데이터 조회 시 옵티마이저에 의해 불필요한 범위의 스 캔을 하지 않음으로 쿼리 성능을 향상시킵니다.

파티션 추가

Roll-in

파티션 된 테이블은 물리적으로 분리된 저장공간에 저장되어 독립된 오브젝트의 데이터를 논 리적인 하나의 오브젝트로 만들어진 테이블입니다. 파티션 된 테이블에서 각 파티션을 구분 짓 는 range는 기존 데이터와 중첩되지 않는다면 ATTACH 명령으로 새로운 파티션을 Roll-in 할 수 있습니다.

파티션 ATTACH 절차

파티션 제거

Roll-out

파티션 된 테이블에서 기존의 정의된 range 를 DETACH 명령으로 분리 할 수 있습니다. Roll-out된 파티션은 기존 파티션에서 분리되어 사용할 수 없으므로 굳이 DELETE작업을 수 행 할 필요가 없습니다.

파티션 DETACH 절차

파티션 테이블 생성

파티션 된 테이블 작성

테이블의 데이터는 CREATE TABLE문의 PARTITION BY절에 의해 여러 개의 서로 다른 물리적인 저장 공간에 저장 할 수 있습니다. Partition range는 PARTITION BY절의 STARTING FROM 및 ENDING AT 값으로 지정 할 수 있습니다

파티션 테이블 생성을 위한 구문은 아래와 같습니다.

짧은 구문

CREATE TABLE T1(C1 INT) IN tbsp1, tbsp2, tbsp3

PARTITION BY RANGE(C1)

STARTING FROM (1) ENDING (100) EVERY (33)

긴 구문

CREATE TABLE T1(C1 INT) PARTITION BY RANGE(C1)

STARTING FROM (1) ENDING (34) IN tbsp1,

ENDING(67) IN tbsp2,

ENDING(100) IN tbsp3

Detach/Attach/Add 구문

Archive 시킬 파티션은 먼저 DETACH합니다.

connect to TESTDB;

ALTER TABLE IBMDB2.SAWON

DETACH PARTITION P_SAWON_2000

INTO IBMDB2.SAWON_OLD_DETACH;

connect reset;

terminate;

기존 파티션 테이블에 새로운 파티션의 추가 ？ 데이터를 가진 기존 테이블인 경우

connect to TESTDB;

ALTER TABLE IBMDB2.SAWON

ATTACH PARTITION P_SAWON_2011

STARTING FROM (‘2011-01-01’) INCLUSIVE

ENDING AT (‘2011-12-31’) INCLUSIVE

FROM IBMDB2.SAWON_2011_ATTACH ;

connect reset;

terminate;

기존 파티션 테이블에 새로운 파티션의 추가 ？ 빈 파티션만 추가

connect to TESTDB;

ALTER TABLE IBMDB2.SAWON

ADD PARTITION P_SAWON_2012

STARTING (‘2012-01-01’) ENDING(‘2012-12-31’) IN TSD_IBM02 INDEX IN

TSI_IBM02 ;

connect reset;

terminate;

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