ADO.Net实现Oracle大批量数据的更新优化
在日常的业务系统应用中，大家经常会使用到大量数据的的提交（包括查询、更新或删除），假如目标数据库的数据量较大，一次需要处理的操作较多，就会出现系统执行效率低下等问题。文本中笔者以Oracle9i数据库为例，通过对ADO.Net中的数据库支持的应用实践，说明几种常见的优化处理方法，并对比其中的优劣。
为了更详细说明情况，笔者以某业务数据填报功能为例，假设有100个用户每周需要填报某统计数量，填报明细的数据量约为200条，有专门的填报页面实现一次提交，这样一周的数据增量约为2万，一年为100多万，要保证系统有效运行6年以上，需要考虑数据存储（增、删、改）效率问题，（数据库本身的优化配置，包括表空间、索引等查询效率已经考虑，不在此讨论范畴）。这类业务的特点是，数据操作量较大，但执行的指令复杂度较低，包含简单的新增、修改、删除3类。
传统处理方法存在的问题
对每一个要处理的操作，直接对目标表执行对应的SQL操作（或存储过程），可使用ADO.Net的参数化SQL或通过DataSet与DataAdapter来间接处理。这样每个用户批量提交数据时，需要执行大约200次SQL操作，虽然数据库进行了优化，单次执行SQL的效率并不低，但由于一次执行的指令较多，随着目标数据容量的增加，效率会逐步降低，最终不可忍受。
优化方法1：临时表处理模式
对于大规模的目标数据库表，进行多次修改、删除或更新操作，效率必定较慢，要降低对目标表的操作次数，可以采用临时表的解决办法。具体方法为：建立一个与目标表结构类似的临时表（由于B/S模式的特点，临时表是基于事务的，而不是基于连接的），并增加操作模式标记字段，在执行操作前，将本次要操作的数据，就是某个用户，每周的数据（约200条左右，第一次处理时应该没有数据）一次查询转入临时表，再对临时表执行修改、更新、删除（作删除标记）操作，处理完毕后，分别将临时表的数据分三类提交到目标表。流程如下图所示：
删除
Delete from TARGET_TABLE Where KEY In(Select KEY
from TEMP_TABLE Where STATE=’Delete’
新增
Insert Into TARGET_TABLE …
Select … from TEMP_TABLE Where STATE=’Insert’
修改
Update TARGET_TABLE Set …
Where KEY=TEMP_TABLE.KET AND TEMP_TABLE.STATE=’Update’
实验证明，在50万数据量的条件下，此方法能比传
相关文档：
本系列文章导航
[Oracle]高效的PL/SQL程序设计(一)--伪列ROWNUM使用技巧
[Oracle]高效的PL/SQL程序设计(二)--标量子查询
[Oracle]高效的PL/SQL程序设计(三)--Package的优点
[Oracle]高效的PL/SQL程序设计(四)--批量处理
[Oracle]高效的PL/SQL程序设计(五)--调用存储过程返回结果集
[Oracle]高效的PL/SQL程序设计(六)- ......
声明：
以下的例子不一定正确，只是为了演示大概的流程。
一：无返回值的存储过程
存储过程为：
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TESTA(PARA1 IN VARCHAR2,PARA2 IN VARCHAR2) AS
BEGIN
INSERT INTO HYQ.B_ID (I_ID,I_NAME) VALUES (PARA1, PARA2);
END TESTA;
然后呢，在java里调用时就用下面的� ......
问题一：如保加载JDBC驱动程序：
正常我们加载驱动程序有三个途径：
1.Class.forName(String)这想当于classLoader一个String指定的类，在装载时把该驱动程序的静态内容都初始化，其实这时驱动程序类调用了DriverManager.registerDriver(driver)方法。
2.使用系统属性：System.getPro ......
【51CTO.com独家特稿】面对惊慌的客户和广泛质疑的媒体，Oracle官方最近终于出榜安民，那便是一个以“SUN CUSTOMERS ,Oracle Plans To：”为大标题的广告。直译过来便过来可知道，Oracle将要加大SPARC和Solaris的投入了，而大老板埃里森也向IBM硬件下了战书，声称Oracle将最终赢得这场竞争……
&n ......
有很多应用项目, 刚起步的时候用MYSQL数据库基本上能实现各种功能需求，随着应用用户的增多，数据量的增加，MYSQL渐渐地出现不堪重负的情况：
连接很慢甚至宕机，于是就有把数据从MYSQL迁到ORACLE的需求，应用程序也要相应做一些修改。本人总结出以下几点注意事项，希望对大家有所帮助。
1． 自动增长的数据类� ......
