如何加速Oracle大批量数据处理
如何加速
Oracle
大批量数据处理
一、
提高
DML
操作的办法：
简单说来：
１、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.
２、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.
３、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．
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、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.
5
、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．
6
、加大排序缓冲区
alter session set sort_area_size=100000000;
insert into
tableb select * from tablea;
commit;
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，
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。
ORACLE
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！
update
总体来说比insert
要慢
：
几点建议：
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
2
、减少不必要的index
，因为update
表通常需要update index
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
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
。
二、
各种批量DML
操作：
（1
）、oracle
批量拷贝：
set arraysize 20
set copycommit 5000
copy from
username/password@oraclename
append table_name1
using select * from table_name2;
（2
）、常规插入方式：
insert into t1 select * from t;
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
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