DBMS_PARALLEL_EXECUTE是Oracle数据库提供的用于并行处理大量数据的工具。通过使用DBMS_PARALLEL_EXECUTE,可以将大量数据分成多个小块,然后并行处理这些小块,从而提高数据处理的效率。 下面是一个使用DBMS_PARALLEL_EXECUTE进行大量数据操作的示例: 首先,创建一个并行任务: DECLAREl_task_name
l_status := DBMS_PARALLEL_EXECUTE.task_status(l_task); WHILE(l_try < 2 and l_status != DBMS_PARALLEL_EXECUTE.FINISHED) Loop l_try := l_try + 1; DBMS_PARALLEL_EXECUTE.resume_task(l_task); l_status := DBMS_PARALLEL_EXECUTE.task_status(l_task); ENDLOOP; DBMS_PARALLEL_EXECUTE.drop...
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.
L_status := DBMS_PARALLEL_EXECUTE.TASK_STATUS('mytask'); WHILE(l_try < 2 and L_status != DBMS_PARALLEL_EXECUTE.FINISHED) LOOP L_try := l_try + 1; DBMS_PARALLEL_EXECUTE.RESUME_TASK('mytask'); L_status := DBMS_PARALLEL_EXECUTE.TASK_STATUS('mytask'); END LOOP; -- Done with p...
--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 ...
对于一个大的任务,一般的做法是利用一个进程,串行的执行,如果系统资源足够,可以采用parallel技术,把一个大的任务分成若干个小的任务,同时启用n个进程/线程,并行的处理这些小的任务,这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server),这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。
--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。Oracle-11g-使用-dbms_parallel_execute-对大表进行并行updateOracle-11g-使用-dbms_parallel_execute-对大表进行并行updateOracle11g使用dbms_parallel_execute对大表进行并行updateOracle11g使用dbms_parallel_ex...
使用11gr2 内置的并发包:DBMS_PARALLLEL_EXECUTE,大大简化了这一过程 (11gr2之前,没有内置的并发程序包,需要手工按照rowid或主键划分大表,然后通过dbms_job或dbms_schedule并发调用。) 我们以前两天***的一个程序为例,看看如何使用这一并发技术(本例较简单,不见得需要使用这样技术,仅仅作为例子来说明) ...
该DBMS_PARALLEL_EXECUTE新特性的一大亮点就是 可以对表上的行数据进行分组为更小的块(chunks), 且并行更新这些小的块:dbmspexe.sql - DBMS Parallel EXEcute packageThis package contains APIs to chunk a table into smaller units and execute those chunks in parallel.The DBMS_PARALLEL_EXECUTE package enable...
Most modern commercial DBMS products have implemented parallel features, and Oracle is no exception. With every release, Oracle has consistently improved its support for parallel processing. Oracle’s support for parallel processing can be divided into the following two specific feature sets: ...