Oracle- insert性能优化
看见朋友导入数据,花了很长时间都没完成!其实有很多快速的方法,整理下! 向表中插入数据有很多办法,但是方法不同,性能差别很
看见朋友导入数据,,花了很长时间都没完成!其实有很多快速的方法,整理下!
向表中插入数据有很多办法,但是方法不同,性能差别很大.
----1.原始语句
drop table t1 purge;
create table t1
(
sid number,
sname varchar2(20)
) tablespace test;
create or replace procedure proc01
(
sname varchar2
)
as
begin
for i in 1..10000000
loop
execute immediate
'insert into t1(sid,sname) values('||i||','''||sname||''')';
commit;
end loop;
end;
/
alter system flush shared_pool;
set timing on;
exec proc01('ocpyangtest');
已用时间: 02: 02: 54.12
----2.绑定变量
drop table t1 purge;
create table t1
(
sid number,
sname varchar2(20)
) tablespace test;
create or replace procedure proc02
(
sname varchar2
)
as
begin
for i in 1..10000000
loop
execute immediate
'insert into t1(sid,sname) values(:no'||','''||sname||''')' using i;
commit;
end loop;
end;
/
alter system flush shared_pool;
set timing on;
exec proc02('ocpyangtest');
已用时间: 00: 22: 59.79
select count(*) from t1;
----3.静态语句
drop table t1 purge;
create table t1
(
sid number,
sname varchar2(20)
) tablespace test;
create or replace procedure proc03
as
begin
for i in 1..10000000
loop
insert into t1 values(i,'ocpyangtest');
commit;
end loop;
end;
/
alter system flush shared_pool;
set timing on;
exec proc03;
已用时间: 00: 20: 42.42
select count(*) from t1;
----4.批量提交
drop table t1 purge;
create table t1
(
sid number,
sname varchar2(20)
) tablespace test;
create or replace procedure proc04
as
begin
for i in 1..10000000
loop
insert into t1 values(i,'ocpyangtest');
end loop;
commit;
end;
/
alter system flush shared_pool;
set timing on;
exec proc04;
已用时间: 00: 11: 48.42
----5.集合
drop table t2 purge;
create table t2
(
sid number,
sname varchar2(20)
) tablespace test;
alter system flush shared_pool;
select count(*) from t1;
set timing on;
insert into t2 select sid,sname from t1;
已用时间: 00: 01: 02.18
commit;
select count(*) from t2;
----6. 集合+append
drop table t2 purge;
create table t2
(
sid number,
sname varchar2(20)
) tablespace test;
alter system flush shared_pool;
select count(*) from t1;
set timing on;
insert /* + append */ into t2 select sid,sname from t1;
已用时间: 00: 00: 36.94
commit;
select count(*) from t2;
----7. 集合+append+nologging
drop table t2 purge;
create table t2
(
sid number,
sname varchar2(20)
) nologging tablespace test;
alter system flush shared_pool;
select count(*) from t1;
set timing on;
insert /* + append */ into t2 select sid ,sname from t1;
已用时间: 00: 00: 35.07
commit;
select count(*) from t2;
----8.数据加载1
drop table t2 purge;
alter system flush shared_pool;
select count(*) from t1;
set timing on;
create table t2
as
select sid,sname from t1;
已用时间: 00: 00: 25.91
select count(*) from t2;
----9.数据加载2
drop table t2 purge;
alter system flush shared_pool;
select count(*) from t1;
set timing on;
create table t2 nologging
as
select sid,sname from t1;
已用时间: 00: 00: 04.89
select count(*) from t2;
----10.数据加载+并行
drop table t2 purge;
alter system flush shared_pool;
select count(*) from t1;
set timing on;
create table t2 nologging parallel 24 --根据自己服务器情况
as
select sid,sname from t1;
已用时间: 00: 00: 02.89
select count(*) from t2;

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.
