一、简介 ORACLE11g R2版本的新特性之一就是引进了DBMS_PARALLEL_EXECUTE包,使用DBMS_PARALLEL_EXECUTE包批量并行递增式的更新表。 更多ORACLE11g新特性请参考:http://www.cnblogs.com/oracle-dba/articles
Neste artigo, iremos falar sobre a package DBMS_PARALLEL_EXECUTE, que foi implementada no Oracle 11g. Está package permite alterar registros de uma tabela de forma incremental e em paralelo.
首先,创建一个并行任务: DECLAREl_task_name VARCHAR2(30) :='MY_PARALLEL_TASK';BEGINDBMS_PARALLEL_EXECUTE.CREATE_TASK(task_name=>l_task_name);END;/ AI代码助手复制代码 将大量数据分成多个小块,并将这些小块插入到任务中: DECLAREl_chunk_sizeNUMBER:=10000;BEGINDBMS_PARALLEL_EXECUTE.CREATE_CHUNKS_BY...
USER_PARALLEL_EXECUTE_TASKS 例外 次の表に、DBMS_PARALLEL_EXECUTEで発生する例外を示します。 表107-3 DBMS_PARALLEL_EXECUTEで発生する例外 例外エラー・コード説明 CHUNK_NOT_FOUND 29499 指定されたチャンクが存在しません。 DUPLICATE_TASK_NAME 29497 同じタスク名が既存のタスクによって使用...
在11gR2中,Oracle为海量数据处理提供了很多方便的支持。工具包dbms_parallel_execute可以支持将海量数据分拆为独立的chunk任务,并行执行作业。本篇就详细介绍这个新特性的使用。 1、环境准备 实验环境为11.2.0.3。 SQL> select * from v$version; BANNER
使用dbms_parallel_execute的实现方式和parallel还有一定的差别。 这个包在11g开始引入,可能初次接触的时候会被它大量的功能所淹没,不知道从何开始。 举个例子来说明一下。 我们创建一个表 t,限于环境的情况,目前做一个百万级别的数据dml操作,使用dbms_parallel_execute来完成。 创建表t. ...
DBMS_PARALLEL_EXECUTE包的目的,就是以并行和增量的方式,更新数据,可以分为两步, 1. 将数据分组到更小的块。 2. 在每个块中,并行执行DML语句。 这种技术适用的场景,就是更新大量数据的时候,优点如下, 1. 同一时刻,只会在相对短的时间内,锁定一组行数据,而不会锁定...
--dbms_parallel_execute 包使用并行的2个步骤,一是将大表分成多个小的chunks。二对这些小的chunks 进行并行。 Thistechnique is recommended whenever you are updating a lot of data. Its advantages are: (1)You lock only one set of rows at a time, for a relatively shorttime, instead of locking ...
11g包dbms_parallel_execute在海量数据处理过程中的应用 一.1 BLOG文档结构图 一.2 前言部分 一.2.1 导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的...
具体来说,DBMS_PARALLEL_EXECUTE的工作流程如下: 1.定义任务:首先,需要定义一个任务,该任务可以是更新、删除、插入等任何SQL操作。 2.任务分割:DBMS_PARALLEL_EXECUTE会将任务分割成多个小的块(chunk),每个块包含一部分数据。这个过程是基于ROWID或者指定的范围来进行的。 3.并行执行:对于每个块,DBMS_PARALLEL_EXECUT...