Oracle 每天在OLTP系统中批量插入超过600万个

嗨，汤姆，

跟随循环是我在live系统中最大的问题。以下循环将每天运行，以在OLTP系统中插入600万多个记录，并花费20个小时。在记忆方面，我们没有任何问题。

6TB of memory
195 CPU cores
2.5 GHz cpu speed
Intel Xeon E5-4640 CPU Type


以下是代码: 您能帮助我如何加快以下循环吗？

开始
打开卷 _ 企业社会责任;
循环
获取rollup_csr批量收集到v_csr_tab限制100;
当v_csr_tab.COUNT = 0时退出;
开始

第一个 .. v_csr_tab.count保存异常
插入blahblah
(create_date，test1，test2，test3，test4，
测试5，测试6，测试7，
测试8、测试9、测试10、测试11、测试12)
值
(v_run_date，
v_csr_tab(i)。test1，v_csr_tab(i)。test2，
v_csr_tab(i).test3，v_csr_tab(i).test4，
v_csr_tab(i).test5，v_csr_tab(i).test6，
v_csr_tab(i).test7，v_csr_tab(i).test8，v_csr_tab(i).test9，
v_csr_tab(i).test10/v_cnt，v_csr_tab(i).test11/v_cnt，(v_csr_tab(i).test11/v_cnt) / (v_csr_tab(i).test10 / v_cnt)) * 100)
);

异常

当dml_errors时
null;
当其他人那么
v_err_code := SQLCODE;
v_err_msg := SUBSTR(SQLERRM，1，250);
插入error_table
(err_num，err_msg，模块，create_dtm)
值
(v_err_code，v_err_msg，'插入-blahblah'，sysdate);

结束;
提交;
结束循环;

关闭卷 _ csr;
结束;
结束;
/

非常感谢。

迈克

您没有代码问题，您有设计或SQL性能问题。

这是我的笔记本电脑几乎使用了您的代码，在12秒内插入了500万行

SQL> create table t as select s.* from dba_source s,
  2   ( select 1 from dual connect by level <= 10 );

Table created.

SQL>
SQL> select count(*) from t;

  COUNT(*)
----------
   5058450

1 row selected.

SQL>
SQL> create table t1 as select * from t where 1=0;

Table created.

SQL>
SQL> set timing on
SQL> declare
  2    cursor rollup_csr is select * from t;
  3    type row_list is table of t%rowtype index by pls_integer;
  4    v_csr_tab row_list;
  5  BEGIN
  6  OPEN rollup_csr;
  7  LOOP
  8    FETCH rollup_csr BULK COLLECT INTO v_csr_tab LIMIT 100;
  9    EXIT WHEN v_csr_tab.COUNT = 0;
 10    BEGIN
 11
 12      FORALL i in v_csr_tab.FIRST..v_csr_tab.count save exceptions
 13        INSERT INTO t1 values v_csr_tab(i);
 14    END;
 15  COMMIT;
 16  END LOOP;
 17
 18  CLOSE rollup_csr;
 19  END;
 20  /

PL/SQL procedure successfully completed.

Elapsed: 00:00:12.33

所以你的20小时意味着

-您打开的游标是执行起来非常昂贵的SQL，或者
-插入目标表的内容正在杀死插入速度，例如太多的索引，触发器等

因此，为每个阶段添加一些时间，并可能使用以下方法进行一些跟踪:

dbms_monitor.session_trace_enable

看看时间在哪里丢失。

从性能角度来看，您的 * 代码 * 很好 (但也可以查看 “DML错误日志记录”)