华为MetaERP Fusion SCM DOO 销售模块核心表数据量综合治理优化全方案总原则Fusion SaaS严禁手工 DML 删改 DOO 业务基表，所有优化依托 Fusion 原生 IL

Fusion SCM DOO 销售模块核心表数据量综合治理优化全方案

总原则

Fusion SaaS严禁手工 DML 删改 DOO 业务基表，所有优化依托 Fusion 原生 ILM 数据生命周期、ESS 标准调度、业务流程优化、分区冷热分层、冗余数据清理、接入层限流管控六大维度落地；优先治理膨胀最严重的DOO_FULFILL_LINES_ALL履约行，其次订单头、行、价格调整、审计日志表。

一、先定位数据膨胀根因（事前诊断）

1、高频核查 SQL（Fusion 只读权限执行）

sql

— 查看核心表当前行数、分区分布、数据增长趋势
SELECT table_name, num_rows, last_analyzed, blocks
FROM all_tables
WHERE owner='FUSION'
AND table_name IN
('DOO_HEADERS_ALL','DOO_LINES_ALL','DOO_FULFILL_LINES_ALL','DOO_PRICE_ADJUSTMENTS_ALL','DOO_HOLDS_ALL','DOO_ORDER_HISTORY_ALL');

— 查看按月分区数据分布，判断热冷分区
SELECT partition_name, high_value, num_rows
FROM all_tab_partitions
WHERE table_owner='FUSION' AND table_name='DOO_FULFILL_LINES_ALL'
ORDER BY partition_name;

2、典型膨胀诱因

履约行 DOO_FULFILL_LINES_ALL 暴涨：频繁拆单、多次 ATP 重调度、多次预留释放、异常履约行长期 OPEN 未关闭；

订单反复编辑、改价、改数量，DOO_ORDER_HISTORY_ALL变更日志无限堆积；

无效冻结长期挂账，DOO_HOLDS_ALL垃圾冻结不释放；

接口表、临时 staging 表积压失败脏数据未自动清理；

在线保留周期过长（3 年以上全量订单常驻高性能在线存储）；

促销频繁产生大量无用价格调整记录。

二、第一层：业务侧源头控量（成本最低、效果最优）

1、根治履约行无意义拆分膨胀（核心重点）

1）定时执行官方 ESS 标准任务：Update or Close Sales Orders

调度频率：每 12 小时自动运行，自动校验已发货、已开票完结履约行，批量闭合状态为 CLOSED，避免大量行长期 OPEN 占用数据与调度资源Oracle；
手工异常闭环：在「管理履约行」界面清理逾期卡住、废弃拆分、测试产生的无效履约行。 2）履约编排规则优化
关闭不必要的自动拆单策略：同仓库、同交货日期禁止系统强制自动拆履约行；
ATP 可用性校验减少高频重调度，避免重复生成临时履约调度记录；
测试环境下单、压测数据做好业务标签，后续批量隔离归档清理。

2、清理冗余冻结、无用锁单数据

配置自动解冻规则：审批超时、信用冻结结清后自动执行解冻，避免DOO_HOLDS_ALL海量无效冻结；

ESS 定时任务清理过期临时冻结、测试冻结、作废单据冻结；

杜绝人工随意挂冻结不释放的运维操作。

3、严控价格调整表 DOO_PRICE_ADJUSTMENTS_ALL 冗余数据

简化促销定价规则，避免同一行订单叠加多层无用折扣、临时试算调价记录；

定价侧关闭不必要的历史定价快照留存；

已完结订单的临时试算调价标记归档。

4、控制订单变更日志 DOO_ORDER_HISTORY_ALL 过度膨胀

配置扩展层仅记录关键变更（价格、数量、收货地址），屏蔽无意义微小字段修改日志；

业务约定：已关闭订单不再支持随意编辑，减少变更触发审计日志写入。

5、临时接口中转表自动清理

FBDI、REST 批量下单接口表DOO_ORDER_HEADERS_ALL_INT、DOO_LINES_ALL_INT、DOO_INTERFACE_ERRORS_ALL：

配置系统内置Purge Staging Tables清理 ESS 任务，7 天自动清理成功入库的接口临时数据，仅保留失败报错记录 7~15 天，避免接口表日积月累膨胀Oracle。

三、第二层：Fusion 原生数据生命周期 ILM 归档（官方标准方案）

Fusion 自带可视化归档策略配置，基于按月自动分区（ORDERED_DATE）做滚动窗口归档，全程无业务停机、仅元数据操作，禁止手工 DELETE。

1、设定标准化数据分层留存策略（行业通用推荐）

数据阶段时间范围存储层级处理方式

热数据	近 0~12 个月未完结在途订单	高性能在线存储	正常读写、不压缩、常规索引
温数据	12~24 个月已开票关闭订单	在线压缩存储	OLTP 行级压缩，设分区只读，少量报表查询
冷归档	超过 24 个月历史闭环订单	Fusion 低成本归档存储	归档级超高压缩，移出在线业务库，按需挂载查询

2、配置可视化归档 Policy 操作路径

功能入口：工具 → 数据归档（Archive Policy）；

新建归档策略，选择 DOO 核心表组：DOO_HEADERS_ALL、DOO_LINES_ALL、DOO_FULFILL_LINES_ALL；

过滤条件：ORDERED_DATE < 当前日期-24个月，且订单整体状态为 CLOSED/CANCELED（完全闭环无后续履约、开票、收款关联）；

执行动作：

方案 A（合规需永久留存）：分区交换 EXCHANGE PARTITION 迁移至归档 Schema，在线表 DROP 分区释放空间；
方案 B（法规无强制留存）：直接 DROP 过期分区（毫秒级元数据操作，无大事务）；

调度：每月低峰期自动执行归档策略。

3、分区冷热自动压缩（Fusion 后台 ADO 自动优化）

热分区：正常 OLTP 读写，不压缩；

温分区（12 个月以上已关闭）：自动开启COMPRESS FOR OLTP，压缩率 40%~60%；

冷归档分区：COMPRESS FOR ARCHIVE超高压缩，压缩率可达 70%~85%，同时分区设置 READ ONLY 只读，杜绝误更新、减少索引维护开销Oracle。

四、第三层：数据库层性能与空间精细化优化（Fusion 云 DBA 协同）

1、分区结构固化优化

DOO 原生采用INTERVAL按月自动分区，杜绝单分区超大行（履约行单分区建议控制在 2000 万行以内）；

单月履约行超 800 万行：拆分为半月分区；
长期空置小分区按月合并，减少分区管理开销。

2、索引瘦身优化

清理冗余自建索引，仅保留系统原生主键、外键、ORG_ID、ORDERED_DATE、STATUS_CODE 必备复合索引；

冷分区只读化后，重建精简索引，删除高频业务无用索引；

定期收集分区级统计信息，避免 CBO 执行全表扫描导致性能劣化：

sql

— Fusion授权下分区级统计收集
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME=>'FUSION',TABNAME=>'DOO_FULFILL_LINES_ALL',
ESTIMATE_PERCENT=>DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,DEGREE=>4,CASCADE=>TRUE);
END;
/

3、碎片与高水位 HWM 回收（仅 Fusion 运维侧执行）

已归档清理后的分区存在空闲碎片，后台执行SHRINK SPACE在线收缩空间，释放表空间物理存储，无需业务停机。

五、第四层：接入层管控，从源头控制写入量级

FBDI 批量下单限流：外部系统批量导入拆分小批次（单次 1 万行以内），禁止一次性超大批次灌入产生瞬时海量履约行；

REST API 下单限流与幂等控制，拦截重复重试下单产生重复订单；

测试环境与正式环境数据物理隔离，测试单据定期一键归档清理，避免测试脏数据堆积正式库。

六、五张核心 DOO 表针对性专项优化方案

1、DOO_FULFILL_LINES_ALL（体量最大治理重点）

常态化闭合无效 OPEN 履约行；

限制不必要自动拆单、重复 ATP 重排程；

优先对 2 年以上已发货完结分区批量归档；

温分区强制 OLTP 压缩，只读锁定。

2、DOO_HEADERS_ALL / DOO_LINES_ALL

仅归档全链路闭环（发货 + 开票 + 收款完成）订单；

作废取消订单超过 18 个月归档；

杜绝整单反复撤销重录产生重复订单数据。

3、DOO_PRICE_ADJUSTMENTS_ALL

清理临时试算、作废促销、作废改价记录；已关闭订单调价记录跟随订单分区一并归档。

4、DOO_HOLDS_ALL

自动定时解冻机制，无长期挂账冻结，过期冻结数据按月归档。

5、DOO_ORDER_HISTORY_ALL

缩短在线留存至 18 个月，超出周期跟随主订单归档；精简日志采集维度。

七、落地实施步骤（分阶段稳妥上线）

阶段 1：监控诊断（1~2 周）

统计各表月新增增量、分区分布、无效 OPEN 履约行数量、无效冻结、接口脏数据量级，输出膨胀分析报告。

阶段 2：业务规则优化（优先落地，无风险）

开启自动闭合履约行 ESS、自动解冻、接口表自动清理、优化拆单与定价规则。

阶段 3：小范围试点归档

选取最早月份闭环订单分区，测试归档流程，验证报表、追溯查询不受影响。

阶段 4：全量自动化 ILM 策略上线

按月自动冷热分区压缩、滚动归档，建立常态化月度运维机制。

阶段 5：持续监控告警

监控表行数增速、分区空间使用率、OPEN 履约行数量、无效冻结数量，设置阈值自动预警。

八、关键禁忌红线（绝对禁止）

禁止业务端直写UPDATE/DELETEDOO 底层_ALL 基表，会破坏订单编排状态机、审计链路、外键一致性，引发履约、开票连锁异常；

禁止手工全表 DELETE 大批量数据，产生海量 UNDO 日志、表碎片、索引失效；

不要无限制延长在线数据留存周期，在线热数据越大，查询、ESS 批处理性能持续衰减；

禁止私自新增大量自定义索引，加剧 DML 写入开销与存储膨胀。

九、优化效果预期

在线业务库整体数据量缩减 40%~70%；

ESS 挑库、订单导入、自动开票批处理运行时长下降 30% 以上；

报表查询必须强制携带 ORDERED_DATE 分区过滤，杜绝全表扫描卡顿；

云存储订阅成本显著降低，热存储只承载活跃业务数据。