删除大数量的表中数据之存储过程模板
create or replace procedure large_table_clean_template(var_tablename varchar2,var_condition varchar2)
type type_rowid_arr
rowid_array type_rowid_
cur_rowids ref_
select_sqlText varchar2(500);
i_arraysize integer := 100;
select count(1) into i_number from user_tables where table_name=upper(var_tablename);
if(i_number = 0) then
select_sqlText := 'select rowid from ' || var_tablename || ' where ' || var_
open cur_rowids for select_sqlT
fetch cur_rowids bulk collect into rowid_array limit i_
forall i in 1..rowid_array.count
execute immediate 'delete from ' || var_tablename || ' where rowid=:1' using rowid_array(i);
if(mod(cur_rowids%rowcount,20000)=0) then
exit when cur_rowids%
if(cur_rowids%isopen) then
close cur_
when others then
if(cur_rowids%isopen) then
close cur_
1、通过bulk collect减少loop处理的开销，使用Bulk Collect提高Oracle查询效率
Oracle8i中首次引入了Bulk Collect特性，该特性可以让我们在PL/SQL中能使用批查询，批查询在某些情况下能显著提高查询效率。
采用bulk collect可以将查询结果一次性地加载到collections中。
而不是通过cursor一条一条地处理。
可以在select into,fetch into,returning into语句使用bulk collect。
注意在使用bulk collect时，所有的into变量都必须是collections
2、forall与for的区别
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热门问答1234567891011121314151617181920查看更多21222324252627282930相关问答2个回答恋雨twnjt往下拔就可以6个回答青龙tang其实感觉换个工作，换个环境，真的是挺好的，至少我是那样子感觉的，因为一个地方太熟悉了，慢慢的人就会堕落，慢慢的就会开始焦躁，对自己的以后规划的事业成长不好。1个回答曹生翠institution of learning were not inconsolable.6个回答hulinchi要想换就换个吧，既然原来的工作做得不开心就换个，这样工作会好，心情也不会很差了6个回答郑州站eJK7其实感觉换个工作，换个环境，真的是挺好的，至少我是那样子感觉的，因为一个地方太熟悉了，慢慢的人就会堕落，慢慢的就会开始焦躁，对自己的以后规划的事业成长不好。6个回答飞天军团0148要想换就换个吧，既然原来的工作做得不开心就换个，这样工作会好，心情也不会很差了6个回答广寒崎野其实感觉换个工作，换个环境，真的是挺好的，至少我是那样子感觉的，因为一个地方太熟悉了，慢慢的人就会堕落，慢慢的就会开始焦躁，对自己的以后规划的事业成长不好。1个回答晚年中二病institution of learning were not inconsolable.3个回答小伙9kK91,关闭手机电源，用螺丝刀拧下俩个六角螺丝后，把手机的后盖朝上轻轻一推，后盖就轻松卸下。
2,接着拆下电池的固定螺丝，用撬棒把电池的接口从手机电池插座上撬起，再拉动塑料条，电...1个回答MKxinya打电话找110请求帮助，在全国各地的110有备案联动的换锁匠，这些相对安全中亿行：买房贷款需注意 小心掉进贷款黑洞
如今的房价，让很多购房者望而生畏，越来越多的人买房会选择贷款。很多土豪也会选择贷款买房，因为这么多钱一下扔进去，还不如做投资用。
但是作为一个普通的购房者，买房贷款有几点需要注意，否则一不小心就会掉进贷款的黑洞。
1.贷款利息费用
一般来说，贷款利率越高，个人买房贷款所要承担的利息费用就越高。
贷款买房一般需要交纳工本费：100元;公证费：300-600元;评估费：千分之1.5到千分之3。
3.抵押评估费
抵押贷款评估费的收费标准，国家没有明文规定，而是随行就市，也就是评估机构收费标准由市场调节。例如北京市中介机构目前的收费标准是(商品房)：房屋总价100万元以下(含100万元)的，收取评估总价的0.42%，100万元到500万元的(含500万元)累进计费率为0.3%，500万元到2000万元的收取评估总价的0.12%，2000万元到5000万元(含5000万元)的收取评估总价的0.06%，5000万元以上的收取评估总价的 0.012%。
有的房产抵押贷款的收费还按照住房和商用房来区分，住房的收费标准在400-1000之间，商用房是1000起步，超过500万的按照房子总金额的千分之一来收费。
4.担保费用
房贷担保费是指银行一般为了规避房贷风险，需要借款人提供有足够代偿能力的法人、其他经济组织或自然人的担保证明。如果你能找到愿意为你提供担保并且有经济实力的朋友或亲人，那么可以由他们为银行出具一份愿意担保的书面文件和资信证明。如果不能，则需要到专业的担保公司那里，由他们为你提供担保，这时需要支付担保费用。
5.违约费用
买房贷款，贷款人需要关注两个方面，一是逾期还款，二是提前还贷，看清这条违约费用的规定是多少，在还贷的过程就不会吃暗亏。
另外，中亿行担保提醒朋友们，除了以上五种费用是贷款过程中常见的5种缴费情况，对于申贷新手来说，还有两个更为重要的问题要关注。
①下款之前收费属诈骗行为。贷款未批贷成功前收费的公司一般都是骗子公司，一旦碰上这种情况，不要上当受骗。
②以银行名义收费属欺诈行为。有的购房者在办理二手房按揭时，碰到不靠谱的中介公司，被忽悠说银行需要收取一定的贷款服务费。其实，银行办理按揭，是不收取任何费用的。因此，购房者如果遇到这些情况千万不要轻易上当。
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一亿行删除或修改一千万行的思路总结
要在一个1亿行的大表中，删除1千万行数据
在对数据库其他应用影响最小的情况下，以最快的速度完成
那么操作期间应该注意什么？如果中途中断了，有木有方法再继续？
如果应用不可停，又该怎么办呢？
删除了10分之一的数据，索引可能还需重建，统计信息可能也得更新
由于昂贵的delete操作，Undo空间亚历山大、Redo log 也要担心被撑爆
而且批量delete虽然影响最小，但是可能会造成大量的空数据块
如此种种，剪不断、理还乱、是删除，别是一番滋味在心头啊
很显然，删除或更新的方法和数据库的设计及软硬件的配置有重大关系
不同的数据库设计，采用的方案必然不同，其所谓的因库制宜
在操作之前，最简单也是最重要的事情，那就是作个有效的备份
无论什么情况下，只要对数据库做变更，都不别忘了有效的备份
如果条件允许，操作前最好做个有效的全备
如果不允许，你最起码要备份你要操作的对象和数据
如果不备份，那便是在钢丝上耍，而且下面就是万丈深渊
分区表方案的情况讨论
这种想法是最基本的，也是后面几种思路的底韵
最差的一种方法大概就是：
delete from xxx where xxx=xxx
下班前提交这样一个语句，估计晚上觉都睡不踏实，满脑子都是脚本运行的情况以及可能出现的错误
如果是分区表，要删掉的数据正好在分区之内，那就最简单了，直接truncate partition,省心省力
对于1亿的数据量，传统的bulk delete,forall ,for loop等等，效果都不太可观，可分而治之
可行的方案是:
1.做分区表，逐个分区处理
如果表未分区又有足够的磁盘空间,可用在线重定义的方法,把表转成分区表
然而如果业务不可停，在线重定义严重影响数据库正常使用的，最好是晚上干活
2.接着按照表里面的条件，大概100000条记录一个循环，处理完立即提交
3.如果磁盘很大，可以用磁盘换性能，直接用insert替代delete，把满足条件的行记录，插入到新表
insert的时候还是要用循环，分十万~百万条记录左右，提交一次
未完待续...
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海量数据处理问题是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。httpwww.itokit.com
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：
一、选用优秀的数据库工具httpwww.itokit.com现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。
三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘IO，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。
四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 40966 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。
七、分批处理 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。
九、优化查询SQL语句 在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。
十、使用文本格式进行处理对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。
定制强大的清洗规则和出错处理机制海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
建立视图或者物化视图视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘IO，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
避免使用32位机子（极端情况）目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。
考虑操作系统问题海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
使用数据仓库和多维数据库存储数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
使用采样数据，进行数据挖掘基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。
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