如何加速Oracle大批量数据处理？

一、 提高DML *** 作的办法：\x0d\x0a简单说来：\x0d\x0a1、暂停索引，更新后恢复.避免在更新的过程中涉及到索引的重建.\x0d\x0a2、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.\x0d\x0a3、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．\x0d\x0a\x0d\x0a4、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.\x0d\x0a\x0d\x0a5、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．\x0d\x0a\x0d\x0a6、加大排序缓冲区\x0d\x0aalter session set sort_area_size=100000000\x0d\x0ainsert into tableb select * from tablea\x0d\x0acommit\x0d\x0a\x0d\x0a如果UPDATE的是索引字段，就会涉及到索引的重建，暂停索引不会提高多少的速度，反而有可能降低UPDATE速度，\x0d\x0a因为在更新是索引可以提高数据的查询速度，重建索引引起的速度降低影响不大。\x0d\x0a\x0d\x0aORACLE优化修改参数最多也只能把性能提高15%，大部分都是SQL语句的优化！\x0d\x0a\x0d\x0aupdate总体来说比insert要慢 ：\x0d\x0a几点建议： \x0d\x0a 1、如果更新的数据量接近整个表，就不应该使用index而应该采用全表扫描 \x0d\x0a 2、减少不必要的index，因为update表通常需要update index \x0d\x0a 3、如果你的服务器有多个cpu，采用parellel hint，可以大幅度的提高效率\x0d\x0a 另外，建表的参数非常重要，对于更新非常频繁的表，建议加大PCTFREE的值，以保证数据块中有足够的空间用于UPDATE， 从而降低CHAINED_ROWS。 \x0d\x0a\x0d\x0a二、各种批量DML *** 作：\x0d\x0a（1）、oracle批量拷贝：\x0d\x0aset arraysize 20\x0d\x0aset copycommit 5000\x0d\x0acopy from username/password@oraclename append table_name1\x0d\x0ausing select * from table_name2\x0d\x0a （2）、常规插入方式：\x0d\x0a insert into t1 select * from t\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志:\x0d\x0a alter table t1 nologging\x0d\x0ainsert into t1 select * from t\x0d\x0acommit\x0d\x0a (3)、CTAS方式：\x0d\x0a create table t1\x0d\x0aas\x0d\x0aselect * from t\x0d\x0a为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志，并且可以制定并行度:\x0d\x0acreate table t1 nologging parallel(degree 2) as select * from t\x0d\x0a （4）、Direct-Path插入：\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t\x0d\x0a commit\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志：\x0d\x0a alter table t1 nologging\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t\x0d\x0a \x0d\x0a Direct-Path插入特点：\x0d\x0a1、 append只在insert ? select ?中起作用，像insert /*+ append */ into t values(?)这类的语句是不起作用的。在update、delete *** 作中，append也不起作用。\x0d\x0a2、 Direct-Path会使数据库不记录直接路径导入的数据的重做日志，会对恢复带来麻烦。\x0d\x0a3、 Direct-Path直接在表段的高水位线以上的空白数据块中写数据，不会重用高水位线以下的空间，会对空间的使用造成一定的浪费，对查询的性能也会造成一定的影响。而常规插入会优先考虑使用高水位线之下有空闲空间存在的数据块。因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快，因为Direct-Path直接使用新数据块，而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块，如果同 nologging 配合，这种速度优势会更加明显。\x0d\x0a4、 以append方式插入记录后，要执行commit，才能对表进行查询。否则会出现错误：ORA-12838: 无法在并行模式下修改之后读/修改对象。\x0d\x0a5、 用append导入数据后，如果没有提交或者回滚，在其他会话中任何对该表的DML都会被阻塞（不会报错），但对该表的查询可以正常执行。\x0d\x0a6、 在归档模式下，要把表设置为nologging，然后以append方式批量添加记录，才会显著减少redo数量。在非归档模式下，不必设置表的 nologging属性，即可减少redo数量。如果表上有索引，则append方式批量添加记录，不会减少索引上产生的redo数量，索引上的redo 数量可能比表的redo数量还要大。\x0d\x0a7、 数据直接插入数据文件，绕过buffer cache并且忽略了引用完整性约束。\x0d\x0a8、 不管表是否在nologging 下，只要是 direct insert，就不会对数据内容生成undo。\x0d\x0a9、 Oracle在Direct-Path INSERT *** 作末尾，对具有索引的表执行索引维护，这样就避免了在drop掉索引后，再rebuild。\x0d\x0a10、 Direct-Path INSERT比常规的插入需要更多的空间。因为它将数据插入在高水位之上。并行插入非分区表需要更多的空间，因为它需要为每一个并行线程创建临时段。\x0d\x0a11、 在插入期间，数据库在表上获得排他锁，用户不能在表上执行并行插入、更新或者删除 *** 作，并行的索引创建和build也不被允许。但却可以并行查询，但查询返回的是插入之前的结果集。\x0d\x0a （5）、并行DML：\x0d\x0a 如果你的服务器有多个cpu，采用parellel hint，可以大幅度的提高效率\x0d\x0a ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA \x0d\x0a SELECT * FROM tableB\x0d\x0a\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志：\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA NOLOGGING\x0d\x0a SELECT * FROM tableB\x0d\x0a\x0d\x0aoracle默认并不会打开PDML，对DML语句必须手工启用。即需要执行\x0d\x0aalter table enable parallel dml命令。\x0d\x0a \x0d\x0a并行DML特点：\x0d\x0a1、在并行DML模式中，默认的就是DIRECT-PATH插入，为了运行并行DML模式，必须满足以下条件：\x0d\x0aa、必须是Oracle企业版；\x0d\x0ab、必须在session中使并行DML生效，执行以下sql语句：\x0d\x0aALTER SESSION { ENABLE | FORCE } PARALLEL DML\x0d\x0ac、必须指定table的并行属性，在创建的时候或者其他时候，或者在insert *** 作时使用“PARALLEL”提示。\x0d\x0ad、为了使Direct-Path Insert模式失效，在INSERT语句中指定“NOAPPEND”提示，覆盖并行DML模式。\x0d\x0a2、并行Direct-Path INSERT到分区表：\x0d\x0a 类似于serial Direct-Path INSERT，每个并行 *** 作分配给一个或者多个分区，每个并行 *** 作插入数据到各自的分区段的高水位标志之上，commit之后，用户就能看到更新的数据。\x0d\x0a3、并行Direct-Path INSERT到非分区表：\x0d\x0a每个并行执行分配一个新的临时段，并插入数据到临时段。当commit运行后，并行执行协调者合并新的临时段到主表段，用户就能看到更新的数据。\x0d\x0a4、Direct-Path INSERT可以使用Log或者不使用Log。\x0d\x0a5、另外不得不说的是，并行不是一个可扩展的特性，只有在数据仓库或作为DBA等少数人的工具在批量数据 *** 作时利于充分利用资源，而在OLTP环境下使用并行需要非常谨慎。事实上PDML还是有比较多的限制的，例如不支持触发器，引用约束，高级复制和分布式事务等特性，同时也会带来额外的空间占用，PDDL同 样是如此。

使用oracle进行批量update更新数据的时候，可以在更新前进行判断，根据条件进行批量更新

update tables_name t

set t.value1 = case

when t.value1 = '33020' then

'330200'

when t.value1 = '33021' then

'330210'

when t.value1 = '33022' then

'330221'

end

where t.value1 in ('33020', '33021', '33022')

首先要区分具体情况，虽然表里有几百万几千万的数据量，但是update是同时update这几百万条的数据呢？还是只更新其中某几条？ 更新的数据量不同，解决方案自然也就有差异。同时update几百万数据，这个sql的性能影响在于数据库会做回滚段，以便异常时rollback。由于数据量大，性能就浪费在回滚段上了。 所以有2个方案供参考：

1. update时 ，禁用回滚段的生成，跟你前面说的nologing应该是一个意思

2. 分批更新，比如每更新10W条数据，就执行一次commit，这样效率也会比原来的要快。

---