主要观点：有效管理大型数据集对性能和成本优化至关重要，Oracle 19c 的混合分区表（HPT）可跨多个存储层分布表分区，实现本地存储常访问“热”数据和在云端归档不活跃“冷”数据，能优化存储成本并保持高性能。
关键信息：

• HPT 能存储热数据于本地数据库存储，冷数据于外部对象存储，无缝查询内外分区无需应用更改。
• 实施 HPT 的步骤：包括安装 Oracle Database 19c、创建混合分区表、加载数据到分区、查询表、添加和删除分区等，还给出了添加和删除内部、外部分区的示例代码。
• 模拟场景展示性能和成本优势，如不同分区的查询响应时间和存储成本对比，存储 500,000 行数据于外部存储可降低 80%每月存储成本。
• 混合分区表的限制：仅支持 RANGE 和 LIST 分区，DML 操作仅允许在内部分区，外部分区只读且数据需为扁平文件，某些操作在分区类型和存储层方面有局限性。
• 最佳实践：利用 Oracle 的自动数据优化进行数据生命周期管理，选择合适的分区策略，定期监控查询性能和存储成本。
  重要细节：
• 创建混合分区表的示例代码中指定了销售表的列和分区范围，以及外部分区的存储位置。
• 加载数据时分别向内部和外部分区插入数据，示例为插入近期和较旧销售数据。
• 模拟场景中给出了具体的表大小、查询模式和性能指标数据。
• 限制部分详细说明了各种限制的具体情况和示例错误。
• 最佳实践部分强调了利用相关工具和策略进行管理的重要性。