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社区首页 >专栏 >sqlldr和oracle_datapump性能比较(r2笔记35天)

sqlldr和oracle_datapump性能比较(r2笔记35天)

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jeanron100
发布2018-03-14 15:24:33
8480
发布2018-03-14 15:24:33
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针对之前在生产环境中使用sql*loader的性能问题,最近一直在想使用外部表的oracle_datapump来替代它。 昨天下午做了大量数据的测试,比较了这两种方案。最后发现在一定的限定条件下,从很多细节来看 oracle_datapump要更胜一筹。 首先使用sql*loader对于clob,blob的数据相比普通表的处理要一些额外的工作,但是这些限制或者额外工作再oracle_datapump中就可以很方便的使用,oracle_datapump支持的数据类型要更丰富。 在生产环境中,迁移数据的时候,只是对于foreign key做了disable的操作,对于其他的constraint都做了保留,没有任何其他的操作,所以使用sql*loader 的direct选项就有很多的限制和无法实现的苦衷。在表级都设置了nologging。 --》数据抽取 以下是使用sql*loader和oracle_datapump的一些性能比较。数据量在120-150G左右。 使用sql*loader的时候因为有2张表含有clob字段,所以就先没有处理,以此来对比oracle_datapump的速度。 可以看到sqlldr的速度做数据抽取大概耗费了14分钟,而且不包括2张含有clob的表,生成的dump文件有150G oracle_datapump的速度要更快一些。只耗费了大概3分钟左右,生成的dump文件要更加精简。 当然了sqlldr可以使用客户端来抽取数据,而oracle_datapump只能基于服务端,灵活性上sqlldr要好一些。

extract start time

extract end time

Duration

Dump_generated

sqlldr(exclude 2 tables)_68 tables

Tue Jul 15 13:28:15 ICT 2014

Tue Jul 15 13:42:32 ICT 2014

14 mins

150G

EXT_DATAPUMP 70 tables

Tue Jul 15 14:03:11 ICT 2014

Tue Jul 15 14:06:20 ICT 2014

3 mins

59G

--》数据加载 数据抽取的速度其实不是关键,很多工作可以在升级之前完成,对于系统的影响倒不是很重要,关键在于数据的加载速度。 可以看到采用sqlldr加载数据的时候,启用了150个并行线程,sqlldr开启了并行。耗费了大约80分钟,产生的日志数据量也不少有,230G左右。 而oracle_datapump的表现在这方便确实更胜一筹,启用了4个session,每个session启用并行度为8来做数据的加载,加载速度要快一倍以上。而且产生的日志数据量也少了将近一半。

data loading start time

data loading end time

Duration

archive_logs_generated

sqlldr(exclude 2 tables)_68 tables

Tue Jul 15 14:24:24 ICT 2014

Tue Jul 15 15:44:04 ICT 2014

80 mins

230G

EXT_DATAPUMP 70 tables

Tue Jul 15 17:06:51 ICT 2014

Tue Jul 15 17:50:04 ICT 2014

44 mins

139G

--》数据校验 在数据校验方面,sqlldr就没有任何可行的方法来比较冗余数据了,在这方面,oracle_datapump可以根据生成的dump文件创建外部表,不耗费额外的表存储空间,在这个基础上,直接可以对外部表和目标表进行比较。在数据加载之前找到可能出现的潜在问题。 --》数据纠错 在数据纠错方面,sqlldr提供了完整的处理机制,如果数据不符合要求被reject,可以生成对应的错误文件,里面包含所有被拒的数据,可以再次使用sqlldr来加载。 但是对于oracle_datapump来说,只能到这里了。不过在数据库层面还有其他可行的方式,比如采用error log就可以得到出错的数据进行排错。

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原始发表:2014-07-16,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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