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在很多時候，我們會需要對一個表進行插入大量的數據，並且希望在盡可能短的時間內完成該工作，這里，和大家分享下我平時在做大量數據insert的一些經驗。
前提：在做insert數據之前，如果是非生產環境，請將表的索引和約束去掉，待insert完成后再建索引和約束。
insert into tab1 select * from tab2; commit;
這是最基礎的insert語句，我們把tab2表中的數據insert到tab1表中。根據經驗，千萬級的數據可在1小時內完成。但是該方法產生的arch會非常快，需要關注歸檔的產生量，及時啟動備份軟件，避免arch目錄撐爆。
alter table tab1 nologging; insert /*+ append */ into tab1 select * from tab2; commit; alter table tab1 logging;
該方法會使得產生arch大大減少，並且在一定程度上提高時間，根據經驗，千萬級的數據可在45分鍾內完成。但是請注意，該方法適合單進程的串行方式，如果當有多個進程同時運行時，后發起的進程會有enqueue的等待。注意此方法千萬不能dataguard上用，不過要是在database已經force logging那也是沒有問題的。
insert into tab1 select /*+ parallel */ * from tab2; commit;
對於select之后的語句是全表掃描的情況，我們可以加parallel的hint來提高其並發，這里需要注意的是最大並發度受到初始化參數parallel_max_servers的限制，並發的進程可以通過v$px_session查看，或者ps -ef |grep ora_p查看。
alter session enable parallel dml; insert /*+ parallel */ into tab1 select * from tab2; commit;
與方法2相反，並發的insert，尚未比較和方法2哪個效率更高(偶估計是方法2快)，有測試過的朋友歡迎補充。
insert into tab1 select * from tab2 partition (p1); insert into tab1 select * from tab2 partition (p2); insert into tab1 select * from tab2 partition (p3); insert into tab1 select * from tab2 partition (p4);
對於分區表可以利用tab1進行多個進程的並發insert，分區越多，可以啟動的進程越多。我曾經試過insert 2.6億行記錄的一個表，8個分區，8個進程，如果用方法2，單個進程完成可能要40分鍾，但是由於是有8個分區8個進程，后發進程有enqueue，所以因此需要的時間為40分鍾×8;但是如果用方法5，雖然單個進程需要110分鍾，但是由於能夠並發進程執行，所以總共需要的時間就約為110分鍾了。
DECLARE TYPE dtarray IS TABLE OF VARCHAR2(20) INDEX BY BINARY_INTEGER; v_col1 dtarray; v_col2 dtarray; v_col3 dtarray; BEGIN SELECT col1, col2, col3 BULK COLLECT INTO v_col1, v_col2, v_col3 FROM tab2; FORALL i IN 1 .. v_col1.COUNT insert into tab1 WHERE tab1.col1 = v_col1; END;
用批量綁定(bulk binding)的方式。當循環執行一個綁定變量的sql語句時候，在PL/SQL 和SQL引擎(engines)中，會發生大量的上下文切換(context switches)。使用bulk binding，能將數據批量的從plsql引擎傳到sql引擎，從而減少上下文切換過程，提升效率。該方法比較適合於在線處理，不必停機。
sqlplus -s user/pwd< runlog.txt set copycommit 2; set arraysize 5000; copy from user/pwd@sid - to user/pwd@sid - insert tab1 using select * from tab2; exit EOF
用copy的方法進行插入，注意此處insert沒有into關鍵字。該方法的好處是可以設置copycommit和arrarysize來一起控制commit的頻率，上面的方法是每10000行commit一次。