解决Oracle数据量大的更新问题（oracle大数据量更新）

随着数据量不断增长，更新Oracle数据库中的数据变得越来越困难。一般的修改会话会受到阻碍，引入延迟以及性能损耗，从而影响业务系统的可用性。为了解决Oracle数据量大的更新问题，有几种实践方法可以被采用。

首先，可以使用基于内存的分区更新语句，并且可以在更新数据前将分区目标表中的行加载到内存中。大量数据可以使用several parallel updates 特性并行更新，加快查询速度。这主要适用于基于表的更新，如：

ALTER SESSION ENABLE PARALLEL UPDATE;
update myTable set col1='data123' where id

其次，应避免使用大量的SQL更新语句，而是使用尽可能少的子查询，这可以减少服务器上的开销。最佳实践是将查询语句放入PL/SQL存储过程/函数中，由这些存储过程/函数执行更新。PL/SQL可以有效地实现数据量很大的更新操作，如：

CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc_update_data
(
   p_id  IN NUMBER 
)

BEGIN
    UPDATE mytable 
    SET col1=‘data123’ 
    WHERE id=p_id;
END;

此外，外部表可以被用于外部表文件和Oracle表之间的更新操作。 在外部表文件中使用由UPDATE新语句关联的内部表文件，可以更新很大的数据并且提高性能，如：

CREATE TABLE mytable_f (
   col1 varchar2(50)
);
CREATE DISKGROUP DATA_F01 COMPRESS
SIZE 10M AUTOALLOCATE
CREATE request_f1 
TABLESPACE tbs_f
...
FILE " C:\myfile.txt
INSERT INTO mytable_f
SELECT col1
FROM mytable
WHERE id
UPDATE mytable
FROM mytable_f
SET mytable.col1 = mytable_f.col1;

最后，可以使用数据库触发器，这将非常有用，当受影响的行超过1,000行时，将自动提交事务，从而减轻更新负载，如：

CREATE OR REPLACE TRIGGER update_trigger
AFTER UPDATE ON mytable
FOR EACH ROW
WHEN (new.id 
BEGIN
   COMMIT;
END;

总之，要解决Oracle数据量大的更新问题，应该使用基于内存的分区更新、优化查询语句、使用PL/SQL存储过程/函数、使用外部表文件和触发器。这些实践方法都是可行的，并且能有效地实现数据库的更新操作，从而可以提升业务系统的可用性。