Oracle 批量操作优化

批量操作概述

批量操作是指一次性处理大量数据的操作，包括批量插入、批量更新、批量删除等。批量操作在数据仓库、ETL 过程、数据迁移和系统集成等场景中非常常见。批量操作的性能优化对于提高系统吞吐量、减少资源消耗和缩短处理时间至关重要。

批量操作的特点包括：

处理大量数据（通常千行以上）
对系统资源（CPU、内存、I/O）消耗较大
可能导致大量日志生成
可能对在线事务处理产生影响

批量插入优化

1. 使用批量绑定（Bulk Binding）

批量绑定是 PL/SQL 中的一种优化技术，能够减少 PL/SQL 引擎和 SQL 引擎之间的上下文切换，提高批量操作的性能。

示例：

sql

-- 使用批量绑定优化批量插入
DECLARE
    TYPE emp_tab_type IS TABLE OF employees%ROWTYPE;
    emp_tab emp_tab_type;
    CURSOR emp_cur IS SELECT * FROM employees_temp;
BEGIN
    OPEN emp_cur;
    LOOP
        -- 批量获取数据
        FETCH emp_cur BULK COLLECT INTO emp_tab LIMIT 1000;
        EXIT WHEN emp_tab.COUNT = 0;
        
        -- 批量插入数据
        FORALL i IN 1..emp_tab.COUNT
            INSERT INTO employees VALUES emp_tab(i);
    END LOOP;
    CLOSE emp_cur;
    COMMIT;
END;
/

2. 使用 DIRECT PATH INSERT

DIRECT PATH INSERT 是一种绕过缓冲区缓存，直接将数据写入数据文件的插入方式，能够显著提高批量插入的性能。

示例：

sql

-- 使用 DIRECT PATH INSERT 优化批量插入
INSERT /*+ APPEND */ INTO employees SELECT * FROM employees_temp;

-- 使用并行 DIRECT PATH INSERT
INSERT /*+ APPEND PARALLEL(4) */ INTO employees SELECT * FROM employees_temp;

3. 禁用约束和触发器

在批量插入过程中，禁用约束和触发器能够减少系统开销，提高插入性能。

示例：

sql

-- 禁用约束
ALTER TABLE employees DISABLE CONSTRAINT emp_dept_fk;

-- 禁用触发器
ALTER TABLE employees DISABLE ALL TRIGGERS;

-- 执行批量插入
INSERT /*+ APPEND */ INTO employees SELECT * FROM employees_temp;

-- 启用约束
ALTER TABLE employees ENABLE CONSTRAINT emp_dept_fk;

-- 启用触发器
ALTER TABLE employees ENABLE ALL TRIGGERS;

4. 使用外部表

外部表是一种将外部数据文件映射为数据库表的技术，能够高效地批量加载数据。

示例：

sql

-- 创建目录
CREATE OR REPLACE DIRECTORY ext_data_dir AS '/u01/app/oracle/ext_data';

-- 创建外部表
CREATE TABLE employees_ext (
    employee_id NUMBER(6),
    first_name VARCHAR2(20),
    last_name VARCHAR2(25),
    email VARCHAR2(25),
    phone_number VARCHAR2(20),
    hire_date DATE,
    job_id VARCHAR2(10),
    salary NUMBER(8,2),
    commission_pct NUMBER(2,2),
    manager_id NUMBER(6),
    department_id NUMBER(4)
) ORGANIZATION EXTERNAL (
    TYPE ORACLE_LOADER
    DEFAULT DIRECTORY ext_data_dir
    ACCESS PARAMETERS (
        RECORDS DELIMITED BY NEWLINE
        FIELDS TERMINATED BY ','
        OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
        (employee_id, first_name, last_name, email, phone_number, hire_date DATE "YYYY-MM-DD", job_id, salary, commission_pct, manager_id, department_id)
    )
    LOCATION ('employees.csv')
);

-- 使用外部表批量插入数据
INSERT /*+ APPEND */ INTO employees SELECT * FROM employees_ext;

批量更新优化

1. 使用批量绑定

批量绑定同样适用于批量更新操作，能够减少上下文切换，提高更新性能。

示例：

sql

-- 使用批量绑定优化批量更新
DECLARE
    TYPE emp_id_tab_type IS TABLE OF employees.employee_id%TYPE;
    TYPE salary_tab_type IS TABLE OF employees.salary%TYPE;
    emp_id_tab emp_id_tab_type;
    salary_tab salary_tab_type;
    CURSOR emp_cur IS SELECT employee_id, salary FROM employees WHERE department_id = 10;
BEGIN
    OPEN emp_cur;
    LOOP
        -- 批量获取数据
        FETCH emp_cur BULK COLLECT INTO emp_id_tab, salary_tab LIMIT 1000;
        EXIT WHEN emp_id_tab.COUNT = 0;
        
        -- 批量更新数据
        FORALL i IN 1..emp_id_tab.COUNT
            UPDATE employees SET salary = salary_tab(i) * 1.1 WHERE employee_id = emp_id_tab(i);
    END LOOP;
    CLOSE emp_cur;
    COMMIT;
END;
/

2. 使用 MERGE 语句

MERGE 语句能够同时执行插入和更新操作，对于需要根据条件更新或插入数据的场景，使用 MERGE 语句能够提高性能。

示例：

sql

-- 使用 MERGE 语句优化批量更新
MERGE INTO employees e
USING employees_temp et
ON (e.employee_id = et.employee_id)
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET e.salary = et.salary * 1.1, e.job_id = et.job_id
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT (employee_id, first_name, last_name, email, hire_date, job_id, salary)
    VALUES (et.employee_id, et.first_name, et.last_name, et.email, et.hire_date, et.job_id, et.salary);

3. 使用分区更新

对于分区表，使用分区更新能够减少锁的范围，提高并发性能。

示例：

sql

-- 使用分区更新优化批量更新
UPDATE employees PARTITION (emp_dept_10) SET salary = salary * 1.1 WHERE department_id = 10;

批量删除优化

1. 使用 TRUNCATE 替代 DELETE

TRUNCATE 语句是一种 DDL 操作，能够快速删除表中的所有数据，比 DELETE 语句更高效。

示例：

sql

-- 使用 TRUNCATE 替代 DELETE
TRUNCATE TABLE employees_temp;

-- 使用 TRUNCATE 保留表结构和索引
TRUNCATE TABLE employees_temp REUSE STORAGE;

2. 使用分区删除

对于分区表，使用分区删除能够快速删除整个分区的数据，比 DELETE 语句更高效。

示例：

sql

-- 使用分区删除优化批量删除
ALTER TABLE employees DROP PARTITION emp_dept_10;

-- 使用 TRUNCATE 分区替代 DELETE
ALTER TABLE employees TRUNCATE PARTITION emp_dept_10;

3. 批量删除分批次执行

对于不能使用 TRUNCATE 或分区删除的场景，将批量删除分批次执行，能够减少锁的持有时间，提高系统并发性能。

示例：

sql

-- 批量删除分批次执行
DECLARE
    v_batch_size NUMBER := 1000;
    v_rows_deleted NUMBER := v_batch_size;
BEGIN
    WHILE v_rows_deleted = v_batch_size LOOP
        DELETE FROM employees WHERE department_id = 10 AND ROWNUM <= v_batch_size;
        v_rows_deleted := SQL%ROWCOUNT;
        COMMIT;
    END LOOP;
END;
/

19c 和 21c 批量操作新特性

Oracle 19c 新特性

批量操作增强：改进了批量绑定的性能，减少了上下文切换
并行执行增强：改进了并行批量操作的算法，提高了并行执行性能
直接路径插入增强：支持更多的直接路径插入场景
外部表增强：改进了外部表的性能，支持更多的数据格式

Oracle 21c 新特性

批量数据处理优化：引入了新的批量数据处理算法，提高了批量操作的性能
轻量级批量操作：支持轻量级批量操作，减少了系统开销
新的批量绑定语法：简化了批量绑定的语法，提高了开发效率
智能批量操作：引入机器学习算法，能够自动选择最优的批量操作方式
批量操作监控增强：提供了更详细的批量操作监控信息

生产环境最佳实践

1. 批量操作设计

选择合适的批量操作方式：根据业务需求和数据量选择合适的批量操作方式
优化批量大小：根据系统资源和网络条件，选择合适的批量大小（通常 1000-10000 行）
考虑使用并行执行：对于大型批量操作，考虑使用并行执行
避免在业务高峰执行：选择业务低峰期执行批量操作，减少对在线事务的影响

2. 系统配置优化

调整 PGA 大小：增加 PGA 大小，提高批量操作性能
调整日志缓冲区：增加日志缓冲区大小，减少日志写入次数
使用异步 I/O：启用异步 I/O，提高 I/O 性能
配置合适的并行度：根据 CPU 核心数配置合适的并行度

3. 监控与调优

监控批量操作进度：使用 V$SESSION_LONGOPS 监控批量操作进度
分析执行计划：分析批量操作的执行计划，确保执行计划最优
监控系统资源：监控 CPU、内存、I/O 等系统资源的使用情况
调整批量大小：根据监控结果调整批量大小，优化性能

4. 数据准备

数据清洗：在批量操作前进行数据清洗，减少无效数据
数据排序：对于需要排序的批量操作，在操作前对数据进行排序
分区数据：对于大型表，考虑使用分区表，提高批量操作性能
统计信息更新：在批量操作后更新统计信息，确保执行计划准确

常见问题 (FAQ)

如何选择合适的批量大小？

选择合适的批量大小需要考虑以下因素：

系统内存大小：批量大小不宜超过可用内存
网络带宽：对于远程操作，考虑网络带宽限制
系统负载：系统负载高时，减小批量大小
事务大小：批量大小不宜过大，避免长事务

一般来说，批量大小在 1000-10000 行之间较为合适，具体需要根据实际情况调整。

批量操作如何避免锁冲突？

避免批量操作锁冲突的方法包括：

选择业务低峰期执行批量操作
分批次执行批量操作，减少锁的持有时间
使用行级锁替代表级锁
对于分区表，使用分区操作，减少锁的范围
使用 NOWAIT 或 WAIT 子句，避免长时间等待

批量插入时如何处理约束冲突？

处理批量插入约束冲突的方法包括：

在批量插入前进行数据清洗，确保数据符合约束
使用 NOVALIDATE 选项延迟约束验证
使用 LOG ERRORS 子句记录错误数据，继续执行批量插入
对于唯一约束冲突，使用 MERGE 语句替代 INSERT 语句

示例：

sql

-- 使用 LOG ERRORS 子句记录错误数据
INSERT /*+ APPEND */ INTO employees SELECT * FROM employees_temp LOG ERRORS INTO err$_employees REJECT LIMIT UNLIMITED;

如何监控批量操作的进度？

监控批量操作进度的方法包括：

使用 V$SESSION_LONGOPS 视图监控长时间运行的操作
使用 SQL Monitor 实时监控批量操作
计算批量操作的预计完成时间
设置进度报告，定期输出操作进度

示例：

sql

-- 查看批量操作进度
SELECT * FROM V$SESSION_LONGOPS WHERE opname LIKE '%INSERT%' OR opname LIKE '%UPDATE%' OR opname LIKE '%DELETE%';

19c 和 21c 在批量操作方面有什么主要区别？

Oracle 21c 在批量操作方面相比 19c 有以下主要增强：

引入了新的批量数据处理算法，提高了批量操作的性能
支持轻量级批量操作，减少了系统开销
简化了批量绑定的语法，提高了开发效率
引入机器学习算法，能够自动选择最优的批量操作方式
提供了更详细的批量操作监控信息

如何优化批量更新操作？

优化批量更新操作的方法包括：

使用批量绑定减少上下文切换
使用 MERGE 语句替代 UPDATE 语句
对于分区表，使用分区更新
考虑使用并行执行
分批次执行批量更新，减少锁的持有时间

总结

批量操作优化是 Oracle 数据库性能管理的重要组成部分，能够显著提高系统吞吐量，减少资源消耗，缩短处理时间。通过合理的批量操作设计、系统配置优化、监控与调优，能够有效提高批量操作的性能。

在实际工作中，DBA 应该根据具体的业务需求和系统环境，选择合适的批量操作方式，优化批量大小，考虑使用并行执行，避免在业务高峰执行批量操作。同时，应该定期监控和分析批量操作的性能，不断优化和改进批量操作策略。

随着 Oracle 版本的升级，新的批量操作特性和优化技术不断出现，DBA 应该及时学习和掌握这些新特性，提高批量操作优化的效率和质量。通过合理的优化和维护，可以有效提高数据库系统的性能和可靠性，支持更高的并发访问和更大规模的数据处理。

Oracle 批量操作优化 ​

批量操作概述 ​

批量插入优化 ​

1. 使用批量绑定（Bulk Binding） ​

2. 使用 DIRECT PATH INSERT ​

3. 禁用约束和触发器 ​

4. 使用外部表 ​

批量更新优化 ​

1. 使用批量绑定 ​

2. 使用 MERGE 语句 ​

3. 使用分区更新 ​

批量删除优化 ​

1. 使用 TRUNCATE 替代 DELETE ​

2. 使用分区删除 ​

3. 批量删除分批次执行 ​

19c 和 21c 批量操作新特性 ​

Oracle 19c 新特性 ​

Oracle 21c 新特性 ​

生产环境最佳实践 ​

1. 批量操作设计 ​

2. 系统配置优化 ​

3. 监控与调优 ​

4. 数据准备 ​

常见问题 (FAQ) ​

如何选择合适的批量大小？ ​

批量操作如何避免锁冲突？ ​

批量插入时如何处理约束冲突？ ​

如何监控批量操作的进度？ ​

19c 和 21c 在批量操作方面有什么主要区别？ ​

如何优化批量更新操作？ ​

总结 ​