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Oracle11g使用dbms_parallel_execute执行并行更新

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:37人阅读

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,

海量数据处理,是很多系统开发人员,有时候甚至是运维人员,经常面对的需求。接口海量数据文件加载入库、批量数据更新、阶段数据归档删除是我们经常遇到的应用需求。针对不同的实际情况,包括软硬件、运维环境、SLA窗口期要求,我们需要采用不同的策略和方法进行问题解决。

在笔者之前文章《Oracle中如何更新一张大表记录》()中,介绍了以Oracle数据库端为中心,进行大表数据处理过程中的一些方法和考虑因素。简单的说,海量数据处理难点不在语句层面,而在如何平衡各种需求因素。比较常见的因素有如下:

ü 业务系统正常生产冲击。大数据操作绝大多数场景是在生产环境。在7*24可用性需求日益强化的今天,业务系统一个SQL运行之后,影响减慢核心操作速度,严重甚至系统崩溃,绝对不是我们运维人员希望见到的;

ü 操作窗口期长短。在相同的业务操作量的情况下,平缓化操作负载一定是以增加操作时间作为前提的。增加延长操作时间是否能够在维护窗口内完成,也是需要考量的问题;

ü 对数据一致性的影响。一些“流言”方法(如nologging),虽然可以减少操作负载,但是潜在会给系统备份连续性带来灾难影响;

此外,SQL语句本身优化,操作策略也会有一些可以提高的空间。但是,一些问题还是需要单纯的大量数据处理。当其他常规手段出尽的时候,在硬件条件允许下,并行、并发操作往往是不错的选择。

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

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Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - Production

PL/SQL Release 11.2.0.3.0 - Production

CORE 11.2.0.3.0 Production

TNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - Production

NLSRTL Version 11.2.0.3.0 – Production

构造一张大表。说明:条件所限,笔者环境比较简单,一些性能方面的优势比较难体现出来。先创建出一个单独表空间。

SQL> create tablespace test datafile size 2G autoextend on

2 extent management local uniform size 1m

3 segment space management auto;

Tablespace created

SQL> create table t as select * from dba_objects;

Table created

SQL> insert into t select * from t;

75586 rows inserted

(一系列的insert操作……)

SQL> commit;

Commit complete

数据表T包括大约2千万条记录,占用空间体积在2G左右。

SQL> select count(*) from t;

COUNT(*)

----------

19350016

SQL> select bytes/1024/1024/1024, tablespace_name from dba_segments where owner='SYS' and segment_name='T';

BYTES/1024/1024/1024 TABLESPACE_NAME

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2.0986328125 TEST

Dbms_parallel_execute并不是传统的多进程并行操作,本质上是通过作业管理器Schedule来完成系列作业的(在后文中会详细证明)。所以前提要求job_queue_processes参数设置不能为0。

SQL> show parameter job

NAME TYPE VALUE

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job_queue_processes integer 1000

2、dbms_parallel_execute包执行介绍

Dbms_parallel_execute是Oracle 11g推出的一个全新并行操作接口。它的原理为:当Oracle需要处理一个大量数据处理,特别是update操作的时候,可以将其拆分为若干各chunk分块,以多进程作业(Schedule Job)分块执行操作。从而降低一次性undo的使用,更进一步的便于断点续作。

Dbms_parallel_execute包使用要满足两个条件:

ü 执行程序用户需要拥有create job系统权限;

ü Dbms_parallel_execute程序包执行中需要调用dbms_sql包的一些方法,所以也需要该程序包执行权限;

并行包的执行有两个问题需要调用者确定:chunk分割方法和并行作业进程个数。

传统的单线程执行策略中,无论任务多大,都是对应一个Server Process进行处理。如果调用了并行,会有对应的协调进程和工作进程存在(v$px_process)。

如果启用了并行执行,一个关键问题在于如何划分任务,将一个数据表更新操作划分为多个小数据集合操作。Dbms_parallel_execute包支持三种任务划分方法。

ü By_rowid方法:依据rowid将操作数据进行划分;

ü By_number_col方法:输入定义一个数字列名称,依据这个列的取值进行划分;

ü By_SQL语句方法:给一个SQL语句,用户可以帮助定义出每次chunk的起始和终止id取值;

在三种方法中,笔者比较推荐rowid方法,理由是条件要求低、操作速度快。如果操作过程中没有明确的对数据表作业,这种策略是首选。具体比较可以从下面的实验中看出。

确定了划分方法,还要确定每个chunk的大小。注意:这个chunk设置大小并不一定是每个chunk操作数据行的数量。针对不同的分区类型,有不同的策略。这个在下面实验中笔者也会给出明确的解析。

并行进程个数表示的是当“一块”任务被划分为“一堆”相互独立的任务集合之后,准备多少个工作进程进行工作。这个是并行包使用的关键,类似于并行度,是需要依据实际软硬件资源负载情况综合考虑。

长时间作业存在一个问题,就是调用用户希望随时了解执行情况。Oracle提供了两个数据视图user_parallel_execute_tasks和user_parallel_execute_chunks,分别查看Task执行情况和各个chunk执行完成情况。

在Oracle官方文档中,给出了调用dbms_parallel_execute包的方法流程,本文使用的也就是这个脚本的变种,特此说明。下面,我们先看第一种by rowid方法。

3、By Rowid划分chunk方法

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