oracle大数据删除插入方式

引言

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：

• 如何使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理技术进行大数据的删除操作。
• 插入和删除操作的性能比较及优化建议。
• 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下场景：

1. 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。
2. 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。
3. 数据备份：创建数据的备份副本，以防数据丢失或损坏。

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。

使用并行查询进行数据插入

为了提高插入操作的效率，oracle数据库支持使用并行查询（parallel query）来加速数据处理。并行查询可以利用多个cpu核心同时处理数据，从而显著提高性能。

示例代码：创建新表并插入数据

下面是一个使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;

解释代码中的关键点

1. 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。
2. 并行查询提示（parallel）：/*+ parallel(t,8) */ 是一个oracle提示，用于告诉数据库在执行查询时使用并行处理。t 是表的别名，8 表示使用8个并行度（即8个cpu核心）来处理查询。并行查询可以显著提高大数据量的处理速度。
3. where 子句：where delete_flag=0 用于筛选满足特定条件的数据。在这个示例中，只选择 delete_flag 等于 '0' 的记录。

性能优化建议

1. 适当设置并行度：并行度的设置应根据系统的cpu核心数量和当前的系统负载来决定。过高的并行度可能会导致系统资源争用，反而降低性能。
2. 索引优化：确保在查询条件中使用的列上有适当的索引，以加快数据检索速度。
3. 避免不必要的列：在 select 语句中只选择需要的列，避免选择所有列（即 select *），以减少数据传输量和内存使用。
4. 定期维护统计信息：确保数据库的统计信息是最新的，这有助于优化器生成高效的执行计划。

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下场景：

1. 数据清理：定期清理过期或不再需要的数据，以释放存储空间并保持数据库的性能。
2. 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。
3. 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，避免对系统性能产生负面影响。

使用游标和批量处理进行数据删除

在处理大规模数据删除时，直接执行大批量的删除操作可能会引发性能问题和锁争用。使用游标和批量处理可以有效地控制每次删除的记录数量，减少对系统资源的冲击。

示例代码：批量删除数据

下面是一个使用游标和批量处理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;

解释代码中的关键点

1. 游标定义和打开：cursor c is ... 定义了一个游标，用于选择需要删除的记录的 rowid。open c; 打开游标，准备开始数据检索。
2. 批量收集数据：fetch c bulk collect into rowid_table limit l_limit; 使用 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）。
3. 批量删除数据：forall i in 1 .. rowid_table.count delete from ... 使用 forall 语句批量删除收集到的记录。forall 语句可以显著提高批量操作的性能。
4. 事务控制：每次批量删除后使用 commit; 提交事务，确保删除操作的原子性和一致性，同时释放锁资源。
5. 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

1. 分批处理：通过分批处理控制每次删除的记录数，避免长时间的锁持有和资源争用。
2. 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。
3. 表分区：对大表进行分区，可以显著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。
4. 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执行，减少对系统其他操作的影响。
5. 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，帮助优化器生成更高效的执行计划。

插入和删除操作的比较与注意事项

常见的陷阱和解决方案

大事务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：使用批量删除的方法，将大事务拆分为多个小事务，减少锁定时间。可以使用pl/sql块和游标来分批处理删除操作。

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加额外的开销，影响性能。
• 解决方案：在批量插入或删除之前，可以临时禁用不必要的索引和触发器，操作完成后再重新启用。需要注意的是，这种操作需要谨慎，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（例如使用 alter table ... shrink space）以减少碎片化。

日志和归档影响：

• 陷阱：大规模的插入或删除操作会生成大量的日志和归档数据，可能导致日志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，确保日志和归档空间充足，并且适当调整归档策略。如果可能，选择在系统负载较低的时间段进行操作。

实践中需要注意的点

1. 使用批量处理：无论是插入还是删除操作，都应使用批量处理和分批提交的方式，控制每次操作的数据量，避免对系统性能的负面影响。
2. 并行处理：在大数据量操作中，合理使用并行查询和并行处理，提高操作效率。
3. 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。
4. 监控和调整：实时监控系统性能，根据负载情况和操作需求，适时调整操作策略和参数，确保系统稳定性和高效性。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。