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vage的delete大量数据方法

原创 Linux操作系统 作者:golden_zhou 时间:2013-01-10 10:08:54 0 删除 编辑
vage的delete大量数据方法
参考文档:http://space.itpub.net/22990797/viewspace-752175
如果业务无法停止的话,主要有这三种思路:
=======================================================================================================
思路1:根据ROWID分片、再利用Rowid排序、批量处理、回表删除。
        在业务无法停止的时候,选择这种方式,的确是最好的。一般可以控制在每一万行以内提交一次,不会对回滚段造成太大压力(我在做大DML时,通常选
择一两千行一提交)。选择业务低峰时做,对应用也不至于有太大影响。
        感谢htyansp,在49楼提供了一个很简捷的脚本,如果你对这种方式不熟悉,可以参考此脚本:
declare 
   cursor mycursor is SELECT  ROWID FROM TEST WHERE  XXX=XXXX  order by rowid;   <--------按ROWID排序的Cursor,删除条件是XXX=XXXX,根据实际情
况来定。
   type rowid_table_type is  table  of rowid index by pls_integer;
   v_rowid   rowid_table_type;
BEGIN
   open mycursor;
   loop
     fetch   mycursor bulk collect into v_rowid  limit 5000;   <--------每次处理5000行,也就是每5000行一提交
     exit when v_rowid.count=0;
     forall i in v_rowid.first..v_rowid.last
        delete from test  where rowid=v_rowid(i);
     commit;
   end loop;
   close mycursor;
END;
/
        这种方法的缺点是排序有可能会消耗太多临时表空间。还有一种方式,先根据Rowid分片。将一个大表用Rowid划分成多个部分,每部分单独根据Rowid排
序。这种方式的另一个优点就是还可以并行。
        有一次我需要删除DW库一个大表中满足条件的行。应用方保证不会再出现此条件的行,我只需要在几天内,将所有满足条件的行删除完即可。此表所在
的表空间有几十个数据文件(每个文件32G),我用如下的命令生成表在每个文件中行的ROWID范围:
select dbms_rowid.ROWID_CREATE(1,12227,file_id,MIN(BLOCK_ID),0),dbms_rowid.ROWID_CREATE(1,12227,file_id,MAX(BLOCK_ID+BLOCKS-1),8192) from
dba_extents where segment_name='DML_TST' group by file_id order by file_id;
此命令中DATA_OID是dba_objects 中data_object_id列值。
        然后,根据上面得到的ROWID范围操作目标表。其实就是将htyansp的存储过程中第二行,根据生成的ROWID修改如下:
        cursor mycursor is SELECT  ROWID FROM TEST WHERE  rowid between 'ROWID' and  'ROWID' and XXX=XXXX order by rowid;
       
        存储过程其他行基本不变。
        搞几十个这样的存储过程,开几个会话并行着跑。
        另外,TOM在9i&10G编程艺术 648页到652页有一个很好的例子,其中650页自动生成ROWID部分,可以参考。
        使用这种方式最大的优点就是性能可控,需要快点的话,可以多设几个并行。想慢点的,并行就少点。而且,一次处理的行数有限,对ROWID的排序不会
撑爆临时表空间。
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思路二:根据ROWID分片、非批量处理、回表删除
        比如,要删除dml_tst中ID等于Value的行,最基本的存储过程如下:
declare
        CURSOR test2_cs(value number,rid1 rowid,rid2 rowid)
          IS SELECT id from dml_tst
          where id=value and rowid between rid1 and  rid2
          FOR UPDATE ;
        k number:=0;
BEGIN
   FOR c1_rec IN test2_cs(3338,'AAAC/DAAEAAAABJAAA','AAAC/DAAEAAAABQCAA') LOOP
            delete dml_tst where CURRENT OF test2_cs;
   END LOOP;
END;
/
        这种方式也可以根据ROWID分片,只会对表进行一次扫描。但没有批量处理,性能反而不如上面。
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思路三: ON PREBUILT物化视图方法

这种方式,阿里迁移数据的确使用较多,也是一种不错的方式。速度没有方法一快,但比较简单,而且对业务基本上没有影响。另外,对于删除操作,可以释放
删除过的空间。缺点就是需要有主键。
假设目标表是P3,主键列是ID1,要删除ID2列于小1000的行:
步1,建立中间表p3_m:
create table p3_m as select * from p3 where 0=1;
步2,建产和中间表同名的物化视图,一定要有ON PREBUILT选项:
CREATE MATERIALIZED VIEW p3_m
ON PREBUILT TABLE AS
select * from p3 where id2>=1000;  <--------将不满足删除条件的行放入物化视图
步3:添加物化视图日志:
CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON p3 WITH PRIMARY KEY,sequence (id2,id3,cc1,cc2) INCLUDING NEW VALUES;
步4:在数据库空闲的时候,进行一次完全刷新:
exec dbms_mview.refresh('P3_M','C');
完全刷新后,可以在中间表上创建和目标表一样的索引、约束等等
步5:进行个一、两次增量刷新:
exec dbms_mview.refresh('P3_M','F');
步6:将原表锁住,最后进行一次增量刷新,然后马上Rename目标表为其他名字
lock table p3 in EXCLUSIVE mode;
exec dbms_mview.refresh('P3_M','F');
drop MATERIALIZED VIEW LOG ON p3;
alter table p3 rename to p3_n;
步7:删除物化视图,修改中间表为原目标表的名字:
drop MATERIALIZED VIEW p3_m;
alter table p3_m rename to p3;
步8:确定原表如果没有用了,可以删除改过名的原表
也可以使用再线重定义,思路和这个类似。
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        如果不影响应用的话,常规方法也就这些了。这三种思路,也可以用于Update。
        根据这三种思路,我们可以结合自身应用情况加以改变。总能找到一款适合应用的方法。
        注意事项是
        1、注意备份
        2、千万注意不要太猛,曾经有一次同事因为Update的太猛,影响了我们一个重要的前台应用。一定要注意,一次提交的行数不能太高。

        如果应用可以停,哪方法就太多了。
1、CTAS的方法创建一个新表,排除要DELETE的数据,再改名。为提高速度,还可以禁用索引,DML完再重建。
2、只导出不删除的数据,再导入,再改名
3、如果表空间可以设为只读,还有坛友的表空间迁移,迁到测试平台,慢慢删除再导入回来的方法
等等。可以停应用的方法就很多了。

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