提到删除表的字段，我们最初想到的就是alter table xx drop column field1;

但是当我们要对生产环境中大数据量的表进行删除字段，而且不是删除一个两个，有可能删除多个字段，此方法是否可取。网上有文章说到可以先对要删除的字段进行unused的处理，然后在系统不忙的时候执行drop column，我个人认为此方法不是不可行，只不过我认为不是最快的。

我以我自己亲身处理的一个例子，介绍下我的方法，仅供参考。

文章开始前，先讲一下背景。

客户生产环境中数据量增量很大，每个月都要有五六十G的增量。尤其是几个大表，数据量每月都是千万级增量。由于历史原因，有的表中的字段多达200多个，但实际用到的字段也就只有七八十个，也就是有一百二三个字段要干掉，进行优化。

千万级的数据表，要干掉一百二三十个字段，而且还要尽可能的不影响业务的运行。那就要求在业务最不繁忙的时候，以最快的速度处理完，怎么办。

下面介绍下我的方法。

举个例子，然后上脚本吧。

假如有个表A，A中的数据量是5000w以上，A中有200个字段，你要删掉其中的120个字段。

脚本如下：

------------------脚本开始-----------------

-- 创建临时表
create table A_temp
tablespace ATEMP
nologging
as
select
field1,field2,field80 -- 此处需要整理出A中要保留的字段

from A;

/
-- 删除原表
drop table A;
-- 重命名表
ALTER TABLE A_temp RENAME TO A;
-- 使用nologging以及parallel快速重新添加索引
create index IND_Afile on A(field2) tablespace ATEMP nologging parallel 6;

alter table A add constraint PK_field primary key (field1) using index tablespace ATEMP nologging;

------------------脚本结束-----------------

我自己试验的结果是5000w的数据表，三分钟内可以搞完。