insert的效率问题

最近一年都在做银行的项目，处理的数据理都是非常大，所以非常关心insert的效率问题，这里就和大家分享下我平时在做大量数据insert的一些经验。
1.
insert into tab1 select * from tab2;

commit;
这是最基础的insert语句，我们把tab2表中的数据insert到tab1表中。根据经验，千万级的数据可在1小时内完成。但是该方法产生的arch会非常快，需要关注归档的产生量，及时启动备份软件，避免arch目录撑爆。
2.
insert /*+ append */ into tab1nologging select * from tab2;

commit;
该方法会使得产生arch大大减少，并且在一定程度上提高时间，根据经验，千万级的数据可在45分钟内完成。但是请注意，该方法适合单进程的串
行方式，如果当有多个进程同时运行时，后发起的进程会有enqueue的等待。
3.
insert into tab1 select /*+ parallel */ * from tab2;

commit;
对于select之后的语句是全表扫描的情况，我们可以加parallel的hint来提高其并发，这里需要注意的是最大并发度受到初始化参数parallel_max_servers的限制，并发的进程可以通过v$px_session查看，或者ps -ef |grep ora_p查看。

4.

alter session enable parallel dml;

insert /*+ parallel */ into tab1 select * from tab2;

commit;
与方法2相反，并发的insert。

5.
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);
对于分区表可以利用tab1进行多个进程的并发insert，分区越多，可以启动的进程越多。。

6.
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;
用批量绑定(bulk binding)的方式。当循环执行一个绑定变量的sql语句时候，在PL/SQL 和SQL引擎(engines)中，会发生大量的上下文切换(context switches)。使用bulk binding，能将数据批量的从plsql引擎传到sql引擎，从而减少上下文切换过程，提升效率。该方法比较适合于在线处理，不必停机。

7.
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的方法进行插入，注意此处insert没有into关键字。该方法的好处是可以设置copycommit和arrarysize来一起控制commit的频率，上面的方法是每10000行commit一次