据说这是一个2010年阿里面试Oracle DBA的面试题，来自某公众号，作者当年面试阿里Oracle DBA时亲历，称之为“拒人于千里之外的SQL题”：
“有一张以 ID 为主关键字的聚集表，表数据量是 2 亿。要将另一张同样结构的表，表数据量是 6000 万，合并到第一张表里。
请你设计一个更新的过程。第一张表可能含有 第二张表的部分数据，也可能没有。没有的要插入，匹配的要更新。”
这是一个典型的merge操作，只不过数据量大了一些。表上有没有分区，占用多少存储空间，有多少索引，是否需要中断业务，这些都是比较重要的条件，都没有提及，说明这是一个开放式的问题。
作者在文章中没有给出解题思路，我谈谈自己的想法：
方法1、不管表有没有分区，直接用merge，开启并行dml，这个数据量在硬件条件还可以的系统，也不是问题，与方法2、3相比，效率就一般般。这个方法的关键是要开启并行dml。知道使用merge，能得点分；再加上会启用并行dml，应该也能勉强及格吧。这个要看面试官出题的出发点了。
方法2、还是merge，两个表都设计成按id 做相同hash 分区的分区表，同时开启并行DML，效率会有很大提升，因为这个会用到oracle的partition wise join技术。在硬件条件（主要是存储吞吐量）还可以的情况下，开个32个并行，如果没有索引，一两分钟应该能解决战斗。如果面试者在2010年能知道PWJ这个知识点，这个答案过面试官这一关应该没问题，因为到了2019年，了解这个知识点的人也不多（在某些书上还能看到有优化大师用手工实现类似partition wise join实现的方法，不知道是不是不想用并行的缘故。大表做类似操作，并行必须用啊）。
方法3、创建相同表结构新表，原来两表做full outer join，插入数据到新表，然后再rename，这种方法效率最高。如果表上还有索引，那更是首选方法，可以插入数据后再创建索引。这个方法再配合partition wise join、并行dml、nologging、compress技术，如果存储够强悍，一分钟内解决战斗完全没问题。
方法4、11g版本开始提供了一个分片并行的方法：DBMS_PARALLEL_EXECUTE。可以把6000万的表，按照rowid或是其他方式进行分片（本题不能对2亿的表做分片），如果有60个分片，那么每个分片只需要处理100万记录即可。这种方法需要使用plsql，操作起来有点复杂。每个100万记录的分片与2亿记录的表做merge，如果逐条做Nested loop，走索引效率不高；如果用Hash join，则2亿大表要扫描60次，效率都不行。优点就是可以减少回滚段的使用（相比方法1和2）。这种方法可能也是很多程序员的思维，大表分段，开启游标，逐条处理，效率是真的不行。
总结：
方法3效率最高；方法2简单高效，需要分区配合；方法1效率一般；方法4对单表操作的dml还可以，在本例，也不合适。
上面是我能想到的几个方法，不知道阿里的面试官自己的出题和解题思路是什么，说不定还有更高级的方法。
（完）
