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
begin dbms_parallel_execute.create_task('PROCESS TASK'); dbms_parallel_execute.create_chunks_by_rowid ( task_name=>'PROCESS TASK', table_owner=>user, table_name=>'T', by_row=>false, chunk_size=>10000); end; /通过dba_parallel_execute_chunks可以查看到切分后的rowid情况。 set pages 200 s...
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...
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.
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
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...
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...
--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 ...
27n_status := dbms_parallel_execute.task_status(task_name => vc_task); 28while (n_try<2 and n_status != dbms_parallel_execute.FINISHED) loop 29dbms_parallel_execute.resume_task(task_name => vc_task); 30n_status := dbms_parallel_execute.task_status(task_name => vc_task); ...