给oracle逻辑导出clob大字段、大数据量表提提速

文章目录

  • 前言
  • 一、大表数据
    • 附:查询大表
  • 二、解题思路
    • 1.导出排除大表的数据
    • 2.rowid切片导出大表数据
      • Linux代码如下(示例):
      • Windows代码如下(示例):
      • 手工执行代码如下(示例):
    • 3.rowid切片导入大表数据
      • 导入前准备
      • linux代码如下(示例):
      • windows代码如下(示例):
  • 三、导出时业务卡顿如何停止


前言

Oracle在做数据迁移、还原测试库以及其他需要导出、导入数据的需求下,我们常用到数据泵来进行数据的转移操作,但往往很多事后我们要操作的库数据量都非常大,且数据库中clob字段非常多,就给我们导出带来了一些问题,导出慢或者卡在那里很久不动等问题;

有小伙伴可能会说你开并行不就行了吗?事实上当你数据库中大对象数据量占用较大时候,你会发现开并行没有任何用,那么怎么解决这个问题呢?那么思路是先排除大对象的表;然后大表再通过rowid切片多个进程导出导入。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、大表数据

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
截图中可以看到,此表占用446G数据量,压缩完后大小为51G,开了2个进程并行,但没有效果,最终执行了10小时,时间是非常久的。

附:查询大表

--查看大对象,先排除导出,然后再单独导出
SELECT owner,tablespace_name,case SEGMENT_type
         when 'LOBSEGMENT' then
          (select table_name || '.' || column_name
             from dba_lobs t
            where t.segment_name = s.segment_name)
         else
          SEGMENT_NAME
       end as SEGMENT_NAME,
       BYTES / 1024 / 1024 MB,
       BYTES / 1024 / 1024 / 1024 GB
  FROM DBA_SEGMENTS s
 Order By 4 Desc,3 asc;

二、解题思路

1.导出排除大表的数据

命令参考:

expdp system/oracle@ip:1521/sidname directory=datapump_dir parallel=8 cluster=N dumpfile=exp_full0824_%U.dmp logfile=exp_full_20230824.log schemas=usrname COMPRESSION=ALL exclude=statistics exclude=TABLE:\"in\(\'table_name\'\)\"

在这里插入图片描述
这里可以看到排除大表后整体导出时间下降到了17分钟!!!

2.rowid切片导出大表数据

rowid切片导出数据是从0开始,我们需要知道rowid的分配来控制最终想执行的并行数。

Linux代码如下(示例):

#!/bin/bash
chunk=9
for ((i=0;i<=8;i++));
do
expdp system/oracle TABLES=tablename QUERY=tablename:\"where mod\(dbms_rowid.rowid_block_number\(rowid\)\, ${chunk}\) = ${i}\" directory=DMP dumpfile=TX_${i}.DMP logfile=TX_${i}.log &
echo $i
sleep 10
done 

Windows代码如下(示例):

@echo off
#这里可以带上IP地址、端口、sid
set connStr=system/oracle@ip:1521/sid_name
#这里指的并行数
set chunk=10
#sid_name
set oracle_sid=orcl
#oracle_home路径注意bin后边的‘\’
set oracle_home_path=d:\oracle\product\10.2.0\db_1\bin\

rem 格式:FOR /L %variable IN (start,step,end) DO command [command-parameters]
#10个并行,0~9(开始标号、每次增加量、结束标号)
for /l %%a in (0,1,9) do (
start /b %oracle_home_path%expdp %connStr% TABLES=table_name QUERY=table_name:\"where mod\(dbms_rowid.rowid_block_number\(rowid\)\,%chunk%\) = %%a\" directory=expdpdump dumpfile=TX_%%a.DMP logfile=TX_%%a.log
timeout 10 >nul 2>nul
)

手工执行代码如下(示例):

#如下,打开三个窗口分别粘贴执行,如果要开更多的进程,需要更改3后后面的0~2
SQL> create or replace directory dmp as 'D:\dump\';
SQL> grant read,write on directory dmp to public;

expdp system/oracle tables=table_name  QUERY=table_name:\"where mod\(dbms_rowid.rowid_block_number\(rowid\)\,3\) = 0\" directory=DMP dumpfile=xxxx_0.dmp logfile=xxxx_0.log
expdp system/oracle tables=table_name  QUERY=table_name:\"where mod\(dbms_rowid.rowid_block_number\(rowid\)\,3\) = 1\" directory=DMP dumpfile=xxxx_1.dmp logfile=xxxx_1.log
expdp system/oracle tables=table_name  QUERY=table_name:\"where mod\(dbms_rowid.rowid_block_number\(rowid\)\,3\) = 2\" directory=DMP dumpfile=xxxx_2.dmp logfile=xxxx_2.log
)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
以上我拿一张14G数据表进行测试,3个并行度执行实际4分半,实际测试中切片导出数据也可以加压缩参数。
在这里插入图片描述
对比此张图可以看到我的切片测试已将导出实际提升了2倍左右,如果并行度更高的话,那么我们的整体时间会成倍降低。

3.rowid切片导入大表数据

导入前准备

在导入大表数据之前需要做的是:

#确保大表所在的表空间存在
select table_name,tablespace from user_tables where table_name='TABLE_NAME';
#创建用户以及表结构,建议使用plsql查询
SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','TABLE_NAME') from DUAL;

linux代码如下(示例):

#!/bin/bash
for ((i=0;i<=8;i++));
do
#echo dumpfile=TX_${i}.DMP
impdp \"/ as sysdba\" directory=impdpdump dumpfile=TX_${i}.DMP logfile=impdp_TX_${i}.log DATA_OPTIONS=DISABLE_APPEND_HINT TRANSFORM=DISABLE_ARCHIVE_LOGGING:Y CONTENT=DATA_ONLY &
sleep 10
done

windows代码如下(示例):

@echo off

set connStr=system/oracle
set oracle_sid=orcl
set oracle_home_path=d:\oracle\product\10.2.0\db_1\bin\

rem 格式:FOR /L %variable IN (start,step,end) DO command [command-parameters]

for /l %%a in (0,1,9) do (
rem 11g upper >start /b %oracle_home_path%impdp %connStr% directory=impdpdump dumpfile=TX_%%a.DMP logfile=imp_TX_%%a.log DATA_OPTIONS=DISABLE_APPEND_HINT TRANSFORM=DISABLE_ARCHIVE_LOGGING:Y CONTENT=DATA_ONLY

start /b %oracle_home_path%impdp %connStr% directory=impdpdump dumpfile=TX_%%a.DMP logfile=imp_TX_%%a.log CONTENT=DATA_ONLY
timeout 10 >nul 2>nul
)

在这里插入图片描述
测试表导入成功,和切片导出的时间基本相同。

三、导出时业务卡顿如何停止

select s.inst_id,to_char(sysdate,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') "DATE", s.program, s.sid, 'orakill orcl2 '||spid,'kill -9 '||spid,  
       s.status, s.username, d.job_name, p.spid, s.serial#, p.pid ,'ALTER SYSTEM KILL SESSION '||''''||s.SID||','||s.SERIAL#||',@'||s.inst_id||''''||' IMMEDIATE;' killse
  from gv$session s, gv$process p, dba_datapump_sessions d  
 where p.addr=s.paddr and s.saddr=d.saddr and s.inst_id=p.inst_id and s.inst_id=d.inst_id; 

select 'orakill orcl '||spid ,'ALTER SYSTEM KILL SESSION '||''''||t1.SID||','||t1.SERIAL#||''''||' IMMEDIATE;' killse
--,'kill -9 '||spid
                from sys.gV_$PROCESS t,gv$session t1,dba_datapump_sessions d 
                where t.addr=t1.paddr and t1.saddr=d.saddr
                and t1.Type='USER' and t1.username is not null;

select 'drop table ' || owner_name || '.' || job_name || ' purge;'  from dba_datapump_jobs where state = 'NOT RUNNING' ;

参考文献:https://mp.weixin.qq.com/s/pKNe2EzpB_PM0itpa4jrdA

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/101987.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

VR司法法治教育平台,沉浸式课堂教学培养刑侦思维和能力

VR司法法治教育平台提供了多种沉浸式体验&#xff0c;通过虚拟现实(Virtual Reality&#xff0c;简称VR)技术让用户深度参与和体验法治知识。以下是一些常见的沉浸式体验&#xff1a; 1.罪案重现 VR司法法治教育平台可以通过重现真实案例的方式&#xff0c;让用户亲眼目睹罪案发…

2023年“羊城杯”网络安全大赛 Web方向题解wp 全

团队名称&#xff1a;ZhangSan 序号&#xff1a;11 不得不说今年本科组打的是真激烈&#xff0c;初出茅庐的小后生没见过这场面QAQ~ D0n’t pl4y g4m3!!! 简单记录一下&#xff0c;实际做题踩坑很多&#xff0c;尝试很多。 先扫了个目录&#xff0c;扫出start.sh 内容如下…

P1886 滑动窗口 /【模板】(双端队列)+双端队列用法

例题 有一个长为 n 的序列 a&#xff0c;以及一个大小为 k 的窗口。现在这个从左边开始向右滑动&#xff0c;每次滑动一个单位&#xff0c;求出每次滑动后窗口中的最大值和最小值。 例如&#xff1a; The array is [1,3,−1,−3,5,3,6,7],and k3。 输入格式 输入一共有两行…

SpringBoot Mybatis 多数据源 MySQL+Oracle+Redis

一、背景 在SpringBoot Mybatis 项目中&#xff0c;需要连接 多个数据源&#xff0c;连接多个数据库&#xff0c;需要连接一个MySQL数据库和一个Oracle数据库和一个Redis 二、依赖 pom.xml <dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot&l…

python 深度学习 解决遇到的报错问题4

目录 一、DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块 二、Cartopy安装失败 三、simplejson.errors.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 四、raise IndexError("single positional indexer is out-of-bounds") 五、T…

LLMs:OpenAI官方重磅更新——新增GPT-3.5Turbo调和API更新功能

LLMs&#xff1a;OpenAI官方重磅更新——新增GPT-3.5Turbo调和API更新功能 导读&#xff1a;2023年8月22日&#xff0c;OpenAI官方发布&#xff0c;开发者现在可以使用自己的数据来定制适用于其用例的GPT-3.5 Turbo模型。GPT-3.5 Turbo的微调现在已经可用&#xff0c;GPT-4的微…

redis 应用 4: HyperLogLog

我们先思考一个常见的业务问题&#xff1a;如果你负责开发维护一个大型的网站&#xff0c;有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据&#xff0c;然后让你来开发这个统计模块&#xff0c;你会如何实现&#xff1f; img 如果统计 PV 那非常好办&#xff0c;给每个网页一…

Axure RP仿QQ音乐app高保真原型图交互模板源文件

Axure RP仿QQ音乐app高保真原型图交互模板源文件。本套素材模板的机型选择华为的mate30&#xff0c;在尺寸和风格方面&#xff0c;采用标准化制作方案&#xff0c;这样做出来的原型图模板显示效果非常优秀。 原型中使用大量的动态面板、中继器、母版&#xff0c;涵盖Axure中技…

【笔记】PyCharm快捷键大全

PyCharm是一种Python集成开发环境&#xff08;IDE&#xff09;&#xff0c;由JetBrains公司开发。它被认为是Python开发中最强大、最流行的IDE之一。PyCharm具有完整的Python开发工具链&#xff0c;包括先进的代码编辑器、代码分析工具、集成的调试器、版本控制系统集成、自动化…

Flink 如何处理反压?

分析&回答 什么是反压&#xff08;backpressure&#xff09; 反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源&#xff08;比如 Kafka consumer&#xff09;的摄入速率。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈&#xff0c;处理速率跟不上上游发送数据的速率&#xff0c;而…

关于Comparable、Comparator接口返回值决定顺序的问题

Comparable和Comparator接口都是实现集合中元素的比较、排序的&#xff0c;下面先简单介绍下他们的用法。 1. 使用示例 public class Person {private String name;private Integer age;public Person() {}public Person(String name, Integer age) {this.name name;this.ag…

MySQL高阶语句(三)

一、NULL值 在 SQL 语句使用过程中&#xff0c;经常会碰到 NULL 这几个字符。通常使用 NULL 来表示缺失 的值&#xff0c;也就是在表中该字段是没有值的。如果在创建表时&#xff0c;限制某些字段不为空&#xff0c;则可以使用 NOT NULL 关键字&#xff0c;不使用则默认可以为空…

自动化运维工具Ansible之playbooks剧本

自动化运维工具Ansible之playbooks剧本 一、playbooks1.playbooks简述2.playbooks剧本格式3.playbooks组成部分 二、实例1.编写脚本2.运行playbook3.定义、引用变量4.指定远程主机sudo切换用户5.when条件判断6.迭代7.Templates 模块8.tags 模块9.Roles 模块 三、编写应用模块1.…

Oracle数据传输加密方法

服务器端“dbhome_1\NETWORK\ADMIN\”sqlnet.ora文件中添加 SQLNET.ENCRYPTION_SERVER requested SQLNET.ENCRYPTION_TYPES_SERVER (RC4_256) 添加后新的链接即刻生效&#xff0c;服务器无需重新启动。 也可以通过Net manager管理工具添加 各个参数含义如下&#xff1a; 是…

uniapp 配置小程序分包

分包可以减少小程序首次启动时的加载时间 分包页面&#xff08;例如&#xff1a;商品详情页、商品列表页&#xff09;。在 uni-app 项目中&#xff0c;配置分包的步骤如下&#xff1a; 1、右键点击根目录&#xff0c;新建&#xff0c;点击创建分包的根目录&#xff0c;命名为 …

字符串哈希

字符串前缀哈希法 str "ABCABCDEHGJK" 预处理每一个前缀的哈希值,如 : h[0] 0; h[1] "A"的哈希值 h[2] "AB"的哈希值 h[3] "ABC"的哈希值 h[4] "ABCA"的哈希值 问题 : 如何定义一个前缀的哈希值 : 将字符串看…

北京APP外包开发团队人员构成

下面是一个标准的APP开发团队构成&#xff0c;但具体的人员规模和角色可能会根据项目的规模和需求进行调整。例如&#xff0c;一些小型项目或初创公司可能将一些角色合并&#xff0c;或者聘请外包团队来完成部分工作。北京木奇移动技术有限公司&#xff0c;专业的软件外包开发公…

IDEA maven上传速度很慢、解决办法

maven上传的速度很慢&#xff0c;排除网络原因&#xff0c;需要检查配置 一、项目配置 以下针对于maven仓库不在C盘的情况&#xff1a; File | Settings | Build, Execution, Deployment | Build Tools | Maven 以IDEA为例&#xff0c;打开 File&#xff08;文件&#xff09;…

WGCNA分析教程 | 代码四

写在前面 WGCNA的教程&#xff0c;我们在前期的推文中已经退出好久了。今天在结合前期的教程的进行优化一下。只是在现有的教程基础上&#xff0c;进行修改。其他的其他并无改变。 前期WGCNA教程 WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码一 WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码二 …

自然语言处理(二):近似训练

近似训练 近似训练&#xff08;Approximate Training&#xff09;是指在机器学习中使用近似的方法来训练模型&#xff0c;以降低计算复杂度或提高训练效率。这种方法通常用于处理大规模数据集或复杂模型&#xff0c;其中精确的训练算法可能过于耗时或计算资源不足。 近似训练…
最新文章