其實加速Oracle大批量數據處理并不困難，你選擇的實際應用方案很重要，以下的文章主要是對解決加速Oracle大批量數據處理的2個方案的介紹，即，提高DML操作的辦法還有各種批量DML操作。

一、加速Oracle大批量數據處理的方法之一，提高DML操作的辦法：

簡單說來：

１、暫停索引，更新后恢復.避免在更新的過程中涉及到索引的重建.

２、批量更新，每更新一些記錄后及時進行提交動作.避免大量占用回滾段和或臨時表空間.

３、創建一臨時的大的表空間用來應對這些更新動作．

4、批量更新，每更新一些記錄后及時進行提交動作.避免大量占用回滾段和或臨時表空間.

5、創建一臨時的大的表空間用來應對這些更新動作．

6、加大排序緩沖區

alter?session?setsort_area_size=100000000;

insert?into?tableb?select?*?from?tablea;

commit;

如果UPDATE的是索引字段，就會涉及到索引的重建，暫停索引不會提高多少的速度，反而有可能降低UPDATE速度，

因為在更新是索引可以提高數據的查詢速度，重建索引引起的速度降低影響不大。

Oracle優化修改參數最多也只能把性能提高15%，大部分都是SQL語句的優化！

update總體來說比insert要慢 ：

幾點建議：

1、如果更新的數據量接近整個表，就不應該使用index而應該采用全表掃描

2、減少不必要的index，因為update表通常需要update index

3、如果你的服務器有多個cpu，采用parellel hint，可以大幅度的提高效率

另外，建表的參數非常重要，對于更新非常頻繁的表，建議加大PCTFREE的值，以保證數據塊中有足夠的空間用于UPDATE， 從而降低CHAINED_ROWS。

二、加速Oracle大批量數據處理之二各種批量DML操作：

(1)、Oracle批量拷貝：

set?arraysize?20

set?copycommit?5000

copy?from?username/password@Oraclename?append?table_name1

using?select?*?from?table_name2;

(2)、常規插入方式：

insert?into?t1?select?*?from?t;

為了提高速度可以使用下面方法，來減少插入過程中產生的日志:

alter?table?t1?nologging;

insert?into?t1?select?*?from?t;

commit;

(3)、CTAS方式：

create?table?t1

as

select?*?from?t;

為了提高速度可以使用下面方法，來減少插入過程中產生的日志，并且可以制定并行度:

create?table?t1?nologging?parallel(degree?2)?as?select?*?from?t;

上述的相關內容就是對加速Oracle大批量數據處理的方案描述，希望會給你帶來一些幫助在此方面。

【編輯推薦】

【責任編輯：孫巧華 TEL：(010)68476606】

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的oracle大批量数据统计,加速Oracle大批量数据处理的2个好用方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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