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标题: 【oracle】大数据删除插入 [打印本页]

作者: 丝 时间: 2024-12-29 07:25
标题: 【oracle】大数据删除插入
引言

本文目标

本文旨在探讨如何在Oracle数据库中高效地进行大数据的插入和删除操作。通过具体的代码示例和详细的解释，我们将展示以下内容：

如何利用并行查询进行高效的数据插入操作。
如何利用游标和批量处置惩罚技术进行大数据的删除操作。
插入和删除操作的性能比力及优化建议。
在实际操作中需要注意的常见问题和解决方案。

Oracle大数据插入操作

插入操作的场景和需求

在大数据环境中，插入操作通常用于以了局景：

数据迁移：将数据从一个表迁移到另一个表，可能是为了数据归档或结构优化。
数据同步：将外部数据源的数据加载到Oracle数据库中，以保持数据的最新状态。
数据备份：创建数据的备份副本，以防数据丢失或破坏。

在这些场景中，数据量通常非常大，因此需要高效的插入方法来确保操作的快速完成。
利用并行查询进行数据插入

为了提高插入操作的效率，Oracle数据库支持利用并行查询（Parallel Query）来加速数据处置惩罚。并行查询可以利用多个CPU核心同时处置惩罚数据，从而明显提高性能。
示例代码：创建新表并插入数据

下面是一个利用并行查询创建新表并插入数据的示例代码：

CREATE TABLE BIG_TABLE_DATA20221228 AS
SELECT /*+ parallel(t,8) */ *
FROM BIG_TABLE_DATA
WHERE delete_flag=0;

复制代码

解释代码中的关键点

CREATE TABLE … AS SELECT：这是一个常见的SQL语句，用于通过选择现有表中的数据来创建新表。在这个示例中，新表 BIG_TABLE_DATA20221228 是通过选择 BIG_TABLE_DATA 表中的数据创建的。
并行查询提示（parallel）：/*+ parallel(t,8) */ 是一个Oracle提示，用于告诉数据库在实行查询时利用并行处置惩罚。t 是表的别名，8 表示利用8个并行度（即8个CPU核心）来处置惩罚查询。并行查询可以明显提高大数据量的处置惩罚速率。
WHERE 子句：WHERE delete_flag=0 用于筛选满意特定条件的数据。在这个示例中，只选择 delete_flag 即是 '0' 的记录。

性能优化建议

适当设置并行度：并行度的设置应根据体系的CPU核心数量和当前的体系负载来决定。过高的并行度可能会导致体系资源争用，反而低沉性能。
索引优化：确保在查询条件中利用的列上有适当的索引，以加快数据检索速率。
制止不须要的列：在 SELECT 语句中只选择需要的列，制止选择所有列（即 SELECT *），以淘汰数据传输量和内存利用。
定期维护统计信息：确保数据库的统计信息是最新的，这有助于优化器天生高效的实行计划。

Oracle大数据删除操作

删除操作的场景和需求

在大数据环境中，删除操作通常用于以了局景：

数据清理：定期清理逾期或不再需要的数据，以开释存储空间并保持数据库的性能。
数据归档：将历史数据迁移到归档表或外部存储后，从主表中删除这些数据。
数据修复：删除错误数据或重复数据，以确保数据质量和一致性。

由于删除操作可能涉及大量数据，因此需要高效的方法来完成这些操作，制止对体系性能产生负面影响。
利用游标和批量处置惩罚进行数据删除

在处置惩罚大规模数据删除时，直接实行大批量的删除操作可能会引发性能问题和锁争用。利用游标和批量处置惩罚可以有效地控制每次删除的记录数量，淘汰对体系资源的冲击。
示例代码：批量删除数据

下面是一个利用游标和批量处置惩罚进行数据删除的示例代码：

DECLARE
CURSOR c IS
SELECT rowid
FROM BIG_TABLE_DATA
WHERE delete_flag= 0;
TYPE rowid_table_type IS TABLE OF ROWID INDEX BY PLS_INTEGER;
rowid_table rowid_table_type;
l_limit PLS_INTEGER := 1000; -- 每次批量删除的记录数
BEGIN
OPEN c;
LOOP
FETCH c BULK COLLECT INTO rowid_table LIMIT l_limit;
EXIT WHEN rowid_table.COUNT = 0;
FORALL i IN 1 .. rowid_table.COUNT
DELETE FROM BIG_TABLE_DATA WHERE rowid = rowid_table(i);
COMMIT; -- 每次批量删除后提交事务
END LOOP;
CLOSE c;
END;

复制代码

解释代码中的关键点

游标界说和打开：CURSOR c IS ... 界说了一个游标，用于选择需要删除的记录的 rowid。OPEN c; 打开游标，预备开始数据检索。
批量收集数据：FETCH c BULK COLLECT INTO rowid_table LIMIT l_limit; 利用 BULK COLLECT 将游标中的数据批量收集到 rowid_table 中，每次收集的记录数由 l_limit 控制（这里设置为1000条）。
批量删除数据：FORALL i IN 1 .. rowid_table.COUNT DELETE FROM ... 利用 FORALL 语句批量删除收集到的记录。FORALL 语句可以明显提高批量操作的性能。
事件控制：每次批量删除后利用 COMMIT; 提交事件，确保删除操作的原子性和一致性，同时开释锁资源。
循环控制：EXIT WHEN rowid_table.COUNT = 0; 控制循环结束条件，当没有更多记录时退出循环。

性能优化建议

分批处置惩罚：通太过批处置惩罚控制每次删除的记录数，制止长时间的锁持有和资源争用。
索引维护：在删除大量数据后，重新构建相关索引，以确保查询性能不受影响。
表分区：对大表进行分区，可以明显提高数据删除的性能。删除操作可以针对特定分区进行，而不影响其他分区的数据。
异步删除：对于非实时要求的数据删除任务，可以考虑在非高峰时段实行，淘汰对体系其他操作的影响。
统计信息更新：删除大量数据后，及时更新表和索引的统计信息，资助优化器天生更高效的实行计划。

插入和删除操作的比力与注意事项

常见的陷阱和解决方案

大事件导致的锁定和性能问题：
- 陷阱：一次性删除大量数据可能会导致长时间的表锁定，影响其他并发操作。
- 解决方案：利用批量删除的方法，将大事件拆分为多个小事件，淘汰锁定时间。可以利用PL/SQL块和游标来分批处置惩罚删除操作。
索引和触发器影响：
- 陷阱：插入或删除大量数据时，相关索引和触发器的维护会增长额外的开销，影响性能。
- 解决方案：在批量插入或删除之前，可以暂时禁用不须要的索引和触发器，操作完成后再重新启用。需要注意的是，这种操作需要审慎，确保数据一致性。
表空间和存储管理：
- 陷阱：大规模的插入或删除操作可能会导致表空间不足或碎片化，影响数据库性能。
- 解决方案：定期监控和管理表空间，确保有足够的存储空间。对于删除操作，可以定期进行表重组（例如利用 ALTER TABLE ... SHRINK SPACE）以淘汰碎片化。
日记和归档影响：
- 陷阱：大规模的插入或删除操作会天生大量的日记和归档数据，可能导致日记空间不足或归档进程过载。
- 解决方案：在进行大规模数据操作之前，确保日记和归档空间充足，而且适当调解归档计谋。如果可能，选择在体系负载较低的时间段进行操作。

实践中需要注意的点

利用批量处置惩罚：无论是插入还是删除操作，都应利用批量处置惩罚和分批提交的方式，控制每次操作的数据量，制止对体系性能的负面影响。
并行处置惩罚：在大数据量操作中，合理利用并行查询和并行处置惩罚，提高操作效率。
索引和约束管理：在大规模数据操作前，考虑暂时禁用相关索引和约束，操作完成后再重建，以提高操作性能。
监控和调解：实时监控体系性能，根据负载环境和操作需求，适时调解操作计谋和参数，确保体系稳固性和高效性。

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