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DELETE大批量數(shù)據(jù)的性能優(yōu)化

問題的提出：

一個表有上千萬的數(shù)據(jù)，欲從該表中刪除部分數(shù)據(jù)；

在線用的生產(chǎn)庫，不能影響生產(chǎn)；

該表有四個索引，刪除的sql語句用到了索引；

正常業(yè)務不能停止－不能disable約束，也不能臨時不用索引；

問題的解決：

這個問題中應該重點考慮的問題是這個系統(tǒng)是生產(chǎn)系統(tǒng)，不能離線，所以只能是根據(jù)情況考慮一些在線的刪除方式。

1、 如果是定期清楚歷史數(shù)據(jù)的話,可以考慮用partition的方式，采用分區(qū)方式是其優(yōu)點之一，能夠使用其易于管理的一個方面，在這里是不是應該考慮分區(qū)時候是采用我們需要刪除的數(shù)據(jù)為分區(qū)的原則。

2、 增大回滾段，通過設置使用這個回滾段，來提高系統(tǒng)的刪除操作的速度，但是對于Oracle9i以后的系統(tǒng)來說，由于使用了自動管理回滾段的情況，如何進行回滾段的設置。

3、 增大redo log在線文件的大小，以便減少checkpoint的執(zhí)行頻率，增大buffer來提高刪除的速度。這個主要目的是減少系統(tǒng)checkpoint的次數(shù)，盡量少減少磁盤IO的次數(shù)，能夠在數(shù)據(jù)緩存上執(zhí)行的盡量在內(nèi)存中實現(xiàn)。

4、 使用rowid來刪除數(shù)據(jù)。

1．根據(jù)用戶所提需求過濾需要刪除的源數(shù)據(jù)，create 臨時表 as select rowid rid from 需要刪除的表 where 刪除條件。

2．使用pl/sql block來刪除數(shù)據(jù)，這樣能保證及時遞交，防止lock過多的行導致系統(tǒng)負載增加。這里需要注意commit的頻率，一般為更新100條記錄commit一次。

create table temp_del表名_040803 as select rowid rid from 要刪除的表 where ...... declare execrow number; begin execrow:=1; for i in 1..需要更新的記錄數(shù)/100(取整) loop delete 要刪除的表 where rowid in(select rid from temp_del表名_040803 where rownum<100); delete from temp_del表名_040803 where rownum<100; commit; end loop; end; /

記得再建一張臨時表保存要刪除的內(nèi)容已備回滾。這樣根據(jù)rowid來刪除的話效率會比較高。

5、 在Oracle 9i之后，可以考慮使用bulk delete的新功能。（這個沒有高清楚是什么東西）

6、 如果在不是生產(chǎn)庫的時候，如果索引沒有在刪除時使用的情況下，（如果在刪除的語句中使用了索引得話，這樣能夠提高刪除的速度）可以將索引刪除，等執(zhí)行完刪除語句的時候，可以考慮重建索引，因為刪除索引上的數(shù)據(jù)的時候也是需要時間和系統(tǒng)消耗的，這時候需要看看你所要刪除的數(shù)據(jù)量的多少，如果數(shù)據(jù)量相對整個表比較大的時候，可以考慮使用全表掃描，這樣應該是更快的方式，如果比率比較小的時候，使用索引找到rowid來刪除應該是比較好的選擇。

7、 有人提出這樣的觀點：

相關問題，俺們也經(jīng)常遇到，共享經(jīng)驗如下： 1.表分區(qū)異常重要 2.索引過多很是麻煩 3.相關約束更是頭痛（4M數(shù)據(jù)如果有N個子表對其參照，乖乖..) 4.表空間如過是dictionary管理，必須選擇分段批量提交(俺們的數(shù)據(jù)庫都被鎖死了） 5.會滾、排序,大redo,多個arch線程，必須養(yǎng)成習慣，任何大數(shù)據(jù)量批量操作，都不可少。 6.臨時表（在臨時表空間上）用于查詢果然較快。 7.引用偶像的話“Delete就是慢,就是慢,就是慢.”，沒辦法。 最后還是想說，象這樣的工作只有考慮應用的特征，才會找到比較好的方法（俺覺得）

問題：表空間如過是dictionary管理，必須選擇分段批量提交(俺們的數(shù)據(jù)庫都被鎖死了），為什么是這樣的？

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http://www.oracle.com.cn/viewthread.php?tid=26214&extra=&page=1

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http://blog.csdn.net/lunar2000/archive/2005/06/27/404090.aspx

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的DELETE大批量数据的性能优化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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