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。


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