Oracle数据入库过慢排查与解决方案（oracle入库慢的原因）
Oracle数据入库过慢：排查与解决方案
在Oracle数据库开发与维护中，数据入库的速度往往是一个重要的指标，尤其当数据量较大时。由于一些因素，有时我们会遇到数据入库过慢的问题。本文将着眼于解决这个问题，通过排查与优化数据库设置，提供几种解决方案。
一、排查问题
当数据入库过慢时，我们需要首先通过排查来确定可能的问题所在。
1. 确认数据量是否过大
在处理大数据量时，入库速度的下降是很正常的。因此，我们需要先确认数据量是否过大。如果数据量确实很大，可以考虑分批次入库或者批量入库。
2. 检查数据库性能
数据库性能是影响数据入库和查询速度的主要因素之一。我们可以通过查看数据库的性能指标来确定是否存在较大的性能瓶颈。例如，我们可以使用Oracle自带的SQL优化工具来执行以下SQL查询：
SELECT * FROM v$sysstat WHERE NAME IN (‘DBWR redo write time’, ‘log file parallel write time’, ‘DBWR sync write time’, ‘redo write time’)
此查询会返回数据库的写入性能指标。如果写入超时情况较多，就需要考虑优化数据库设置，以提高性能。
3. 检查硬件性能
硬件性能也是影响数据库性能的重要因素之一。如果硬件配置不足，就可能导致数据库读取和写入速度变慢。因此，需要检查硬件配置情况是否能够支撑数据库的运行。
二、解决方案
一旦确定了数据入库过慢的原因，我们就可以采取一些措施来解决这个问题。
1. 调优数据库设置
在Oracle中，有许多可以调整的数据库设置，以提高性能。下面是一些可能有效的设置：
– 在Oracle的init.ora文件中增加以下配置：
log_buffer = 16384
db_block_bufers = 4096
db_cache_size = 128M
open_cursors = 1000
这些设置会适当提高数据库的缓存能力，以及增加同时打开的游标数量，从而提高数据读取和写入的速度。
– 调整日志刷新频率来减少IO负载
在进行大量写操作时，日志刷新是数据库性能的瓶颈之一。我们可以通过修改下面的参数减少日志刷新的频率：
LOG_BUFFER=33554432
LOG_CHECKPOINT_INTERVAL=7200
LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT=900
这些设置会减少日志的写入以及日志刷新的频率，从而降低系统的IO负载。
2. 手动控制批量提交
当数据量非常大时，批量提交可以提高性能。然而，我们需要手动控制提交的速度，以避免在同时执行多个持久化操作时的标志冲突。例如，我们可以使用以下Java代码在循环处理大数据集时手动提交：
Statement stmt = conn.createStatement();
conn.setAutoCommit(false);
…
for (Iterator iter=dataList.iterator(); iter.hasNext(); ) {
Object[] row = (Object[]) iter.next();
for (int i=0; i
stmt.setObject(i+1, row[i]);
}
stmt.addBatch();
if (count++ % batchSize == 0) {
stmt.executeBatch();
conn.commit();
}
}
这些代码使用JDBC批处理功能，将大数据集分多次提交到数据库中，以提高性能。注意，需要适当调整批处理大小，以避免锁定表格以及产生过度的IO负载。
3. 使用外部工具进行数据导入
如果数据量很大，我们也可以使用外部工具进行数据导入。例如，我们可以使用Oracle提供的sqlldr命令行工具，将CSV文件批量导入到数据库中。下面是一个示例：
LOAD DATA
INFILE data.csv “str ‘\r\n'”
APPEND
INTO TABLE mytable
FIELDS TERMINATED BY ‘,’
TRLING NULLCOLS
(
column1 CHAR(100),
column2 CHAR(100)
)
这个命令会加载data.csv文件中的数据到mytable表格中。注意，在使用该命令时，可能需要根据目标表格的结构来调整字段设置，以及使用适当的分隔符。
总结
Oracle数据库是常用的企业级数据库，处理大量数据时，需要考虑数据读写性能。本文介绍了一些数据入库过慢的原因和解决方案，涉及到数据库和硬件设置，也提供了使用批量提交和外部工具来处理大数据集的方法。通过优化配置和采取适当措施，可以有效提高Oracle数据库的性能。
