开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么不使用OPEN cursor BULK COLLECT填充集合。限制

在云计算领域，对于为什么不使用OPEN cursor BULK COLLECT填充集合的问题，以下是一个完善且全面的答案：

OPEN cursor BULK COLLECT是一种用于在PL/SQL中执行批量数据操作的方法。它可以从游标中检索大量的数据行并将其存储到集合中。虽然这种方法在某些情况下可能很有用，但也存在一些限制和不适用的场景。

首先，使用OPEN cursor BULK COLLECT填充集合可能会导致内存消耗过大。当游标返回的数据集非常大时，将所有数据存储到集合中可能会占用大量的内存空间。这可能会导致性能下降、内存不足以及系统崩溃等问题。

其次，OPEN cursor BULK COLLECT可能会导致网络传输问题。当从数据库中检索大量数据时，可能需要通过网络传输将这些数据传递到应用程序中。这可能会导致网络延迟和带宽消耗增加，对系统的整体性能产生负面影响。

此外，使用OPEN cursor BULK COLLECT可能会增加代码的复杂性和维护成本。对于简单的查询和数据操作，使用OPEN cursor BULK COLLECT可能是不必要的，并且会增加代码的复杂度。此外，由于这种方法需要额外的代码来处理集合数据，因此在维护和调试过程中可能会遇到困难。

因此，在某些情况下，不建议使用OPEN cursor BULK COLLECT填充集合。相反，可以考虑使用其他方法来处理大量数据，如分页查询、批量数据处理等。这些方法可以更好地控制内存和网络资源的消耗，并提高系统的性能和可维护性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库SQL Server版：https://cloud.tencent.com/product/tcdb-sqlserver
腾讯云弹性MapReduce服务：https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云云函数（Serverless）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云大数据平台：https://cloud.tencent.com/product/bdp
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/sms
腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云游戏多媒体引擎GME：https://cloud.tencent.com/product/gme
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/vod

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

批量SQL之 BULK COLLECT 子句

BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 FORALL 语句

03

PL/SQL --> 动态SQL

使用动态SQL是在编写PL/SQL过程时经常使用的方法之一。很多情况下，比如根据业务的需要，如果输入不同查询条件，则生成不同的执行

01

Oracle 动态SQL「建议收藏」

一、动态SQL的简介 1、定义静态SQL是指直接嵌入到PL/SQL块中的SQL语句。动态SQL是指运行PL/SQL块是动态输入的SQL语句。

01

【DB笔试面试465】如何使用批量动态SQL（FORALL及BULK子句的使用）？

批量动态SQL即在动态SQL中使用BULK子句，或使用游标变量时在FETCH中使用BULK，或在FORALL子句中使用BULK子句来实现。

03

Oracle数据库学习笔记（七 —— 游标）

当执行一条DML语句或者SELECT…INTO语句时，都会创建一个隐含游标隐含游标的名称是SQL，不能对SQL

01

PL/SQL --> 游标

映射在结果集中某一行数据的具体位置，类似于C语言中的指针。即通过游标方式定位到结果集中某个特定的行，然后根据业务需求

02

PL/SQL 游标变量

游标变量与游标相似，有其共性，也有其不同点。就其共性来说两者都是指向多行查询的结果集中的当前行。都要经历声明，打开，检索与关闭的过程。所不同的是游标与游标变量类似于常量与变量。游标是静态的，而游标变量是动态的，因为游标变量并不与某个特定的查询相绑定。所以，游标变量可以打开任何类型兼容的查询。其次可以将游标变量作为参数传递给本地和存储子程序。本文主要描述游标变量的使用。

04

【DB笔试面试468】分批插入、分批更新、分批删除、分批提交的写法有哪些？

这个知识点也是检测程序员编程能力的主要考题，分为3个类别：分批插入、分批更新、分批删除及分批提交。主要采用游标加BULK COLLECT的方式来实现，用LIMIT来限制每次需要操作的行数。其中，分批更新也可以采用游标FOR循环加ORDER BY排序的方式，效率也是非常不错的。

02

多行数据的批处理之bulk collect(r3笔记第16天)

在写pl/sql的时候，很多时候都会用比较经典的模式，定义一个游标cursor，然后循环从游标中取值进行处理。类似下面的格式 declare cursor xxxx is xxxxx; begin loop cur in xxxxx loop xxxxx end loop; end; / 如果cursor中包含的数据太多的时候，可能会有性能问题，性能的考虑主要在于pl/sql引擎和sql引擎的切换，和编程中的上下文环境是类似的。这个时候可以考虑采用bulk collect 的方式直接一次性读取数

04

[PHP]新版的mongodb扩展安装和使用

旧版的mongo扩展已经不推荐使用了，在php7以上一般是安装和使用新版的mongodb扩展

03

pl/sql中的forall简单测试(r5笔记第63天)

之前写过一篇bulk collect的博文，只是对于bulk collect做了简单的实例。http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1289696/ 其实不光

PL/SQL 嵌套记录与记录集合

将多个逻辑上不相关列组合到一起形成了PL/SQL的记录类型，从而可以将记录类型作为一个整体对待来处理。而且PL/SQL记录类型可以进行嵌套以及基于PL/SQL记录来定义联合数组，嵌套表等。本文首先回顾了PL/SQL记录的几种声明形式，接下来主要描述PL/SQL记录的嵌套以及基于记录的集合。有关PL/SQL 记录语法、以及在SQL中使用PL/SQL记录，请参考：PL/SQL --> PL/SQL 记录

02

ORACLE游标(oracle游标属性)

简单说，退出循环的必要条件：fetch 语句执行成功 + 第一次 fetch 的值返回 null

03

PL/SQL 集合的初始化与赋值

对于集合类型，与单一的数据类型相比较而言，应该以一个整体的观念来考虑集合，即是一批类型相同的数据组合而非单一的数据。因此集合类型集合的声明、赋值、初始化较之单一类型而言，有很大的不同。尤其是嵌套表与变长数组，在赋值之前必须先初始化。当嵌套表和变长数组在声明时，它们都会自动地被设置成NULL值。也就是嵌套表和变长数组中集合不存在任何元素，并不是针对它所拥有的元素。可以使用系统定义的与集合类型同名的函数来初始化集合。我们必须显式地调用构造函数为每一个变长数组和嵌套表变量进行初始化操作(对于关联数组来说，是不需要使用构造函数进行初始化的)。有关集合类型的描述请参考：

05

Oracle中游标Cursor使用实例

Oracle数据库中的cursor分为2中类型：shared cursor，session cursor

01

[MongoDB]MongoDB的ObjectId组成

一、ObjectId的组成首先通过终端命令行，向mongodb的collection中插入一条不带“_id”的记录。然后，通过查询刚插入的数据，发现自动生成了一个objectId “5e4fa350b636f733a15d6f62”这个24位的字符串，虽然看起来很长，也很难理解，但实际上它是由一组十六进制的字符构成，每个字节两位的十六进制数字，总共用了12字节的存储空间。相比MYSQL int类型的4个字节，MongoDB确实多出了很多字节。不过按照现在的存储设备，多出来的字节应该不会成为什么瓶颈。不过MongoDB的这种设计，体现着空间换时间的思想。 ObjectId的官方规范 1)Time 时间戳。将刚才生成的objectid的前4位进行提取“5e4fa350”，然后按照十六进制转为十进制，变为“1582277456”，这个数字就是一个时间戳。通过时间戳的转换，就成了易看清的时间格式2020-02-21 17:30:56， 2)Machine 机器。接下来的三个十六进制就是“b636f7”，这三个是所在主机的唯一标识符，一般是机器主机名的散列值，这样就确保了不同主机生成不同的机器hash值，确保在分布式中不造成冲突，这也就是在同一台机器生成的objectId中间的字符串都是一模一样的原因。 3)PID 进程ID。上面的Machine是为了确保在不同机器产生的objectId不冲突，而pid就是为了在同一台机器不同的mongodb进程产生了objectId不冲突，接下来的“af71”两位就是产生objectId的进程标识符。 4)INC 自增计数器。前面的九个字节是保证了一秒内不同机器不同进程生成objectId不冲突，这后面的三个字节“5d6f62”是一个自动增加的计数器，用来确保在同一秒内产生的objectId也不会发现冲突，允许256的3次方等于16777216条记录的唯一性。总的来看，objectId的前4个十六进制字符是时间戳，记录了文档创建的时间；接下来3个十六进制字符代表了所在主机的唯一标识符，确定了不同主机间产生不同的objectId；后2个是进程id，决定了在同一台机器下，不同mongodb进程产生不同的objectId；最后通过3个是自增计数器，确保同一秒内产生objectId的唯一性。ObjectId的这个主键生成策略，很好地解决了在分布式环境下高并发情况主键唯一性问题，值得学习借鉴

01

Oracle Insert分批提交「建议收藏」

oracle中分批提交insert 事务，以防止redo占用太多可以分批提交事务：以下是三种不同的pl/sql体：

02

Python——量化分析介绍（九）

从第三方获取到的数据，其实有挺多内容要自己填充完善的，比如股票停牌日的信息，要知道停牌日的个股信息是空的，如刚好持仓股遇到停牌，是无法交易的，计算持仓市值时，停牌日没有信息会报错算不出该股当日数据（因为股价信息都是空白的），于是就需要参考停牌前交易日的数据，填充到停牌日中。另外，还有复权因子的计算，比如持仓股刚好遇到除权除息，如未进行相应的换算，持仓值会出现错误。

01

ORA-00600: 内部错误代码, 参数: [kdsgrp1] 解决案例

一日，客户的数据库中表空间SYSAUX的AWR相关表出现了一个坏块。通过truncate表（数据不重要），从备份中restore数据文件，做完恢复之后坏块修复。

01

FORALL 之 SAVE EXCEPTIONS 子句应用一例

对于大批量的DML操作中出现的错误，除了使用DML error logging特性来记录在DML期间出现的错误之外，使用批量SQL语句FORALL的SAVE EXCEPTIONS是不错的选择之一。DML error logging特性的使用较FORALL之 SAVE EXCEPTIONS相对简单，也存在一些不足，如每一个被操作的DML 对象需要创建相应的对应的日志表，不利于集中管理。本文对DML error logging这个不利于集中管理的特性使用FORALL 之 SAVE EXCEPTIONS 方式来完成。

01

最新的PHP操作MongoDB增删改查操作汇总

MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。

02

Oracle-使用切片删除的方式清理非分区表中的超巨数据

大表中海量历史数据的更新与删除一直是一件非常头痛的事情，在表已经分区的前提下我们还可以利用并行或者truncate parition等手段来为UPDATE或者DELETE提速，但是如果对象是普通的非分区对表(non-partitioned heap table)的话，似乎就没有太好的加速方法了， nologging或parallel 对非分区表都没有效果。

02

【DB笔试面试581】在Oracle中，绑定变量是什么？绑定变量有什么优缺点？

通常在高并发的OLTP系统中，可能会出现这样的现象，单个SQL的写法、执行计划、性能都是没问题的，但整个系统的性能就是很差，这表现在当系统并发的数量增加时，整个系统负载很高，CPU占用率接近100%。其实，这种系统性能随着并发量的递增而显著降低的现象，往往是因为这些系统没有使用绑定变量而产生了大量的硬解析所致。因为同一条SQL语句仅仅由于谓词部分变量的不同而在执行的时候就需要重新进行一次硬解析，造成SQL执行计划不能共享，这极大地耗费了系统时间和系统CPU资源。那么怎样才能降低OLTP应用系统的硬解析的数量呢？答案就是使用绑定变量。高并发的OLTP系统若没有使用绑定变量则会导致硬解析很大，这在AWR中的Load Profile部分可以很容易的看出来。

02

PHP7 MongDB 安装与使用

接下来我们打开 php.ini 文件，添加 extension=mongodb.so 配置。

02

Python3实现MySQL数据增量更新同步到MongoDB

目录一、MySQL工具类二、MongoDB工具类三、数据同步实现代码一、MySQL工具类 # -*- encoding: utf-8 -*- import pymysql class MySQLUtil: """ MySQL工具类 """ def __init__(self, host="127.0.0.1", user=None, passwd=None, db=None, charset="utf8", *args, **kwargs): ""

01

批量 SQL 之 FORALL 语句

对PL/SQL而言，任何的PL/SQL块或者子程序都是PL/SQL引擎来处理，而其中包含的SQL语句则由PL/SQL引擎发送SQL语句转交到SQL引擎来处理，SQL引擎处理完毕后向PL/SQL引擎返回数据。Pl/SQL与SQL引擎之间的通信则称之为上下文切换。过多的上下文切换将带来过量的性能负载。因此为减少性能的FORALL与BULK COLLECT的子句应运而生。即仅仅使用一次切换多次执行来降低上下文切换次数。本文主要描述FORALL子句。一、FORALL语法描述 FORALL loop_counter IN bounds_clause -->注意FORALL块内不需要使用loop, end loop SQL_STATEMENT [SAVE EXCEPTIONS]; bounds_clause的形式 lower_limit .. upper_limit -->指明循环计数器的上限和下限，与for循环类似 INDICES OF collection_name BETWEEN lower_limit .. upper_limit -->引用特定集合元素的下标(该集合可能为稀疏) VALUES OF colletion_name -->引用特定集合元素的值 SQL_STATEMENT部分：SQL_STATEMENT部分必须是一个或者多个集合的静态或者动态的DML(insert,update,delete)语句。 SAVE EXCEPTIONS部分：对于SQL_STATEMENT部分导致的异常使用SAVE EXCEPTIONS来保证异常存在时语句仍然能够继续执行。二、使用 FORALL 代替 FOR 循环提高性能

02

数据分析工具篇——数据读写

数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。

03

Oracle 11.2.0.4 awr过期快照无法自动清理解决

col segment_name for a32; set linesize 500; set pagesize 500; with t1 as ( select round(sum(bytes)/1024/1024) MB,segment_name from dba_segments where owner='SYS' group by segment_name order by 1 desc ) select * from t1 where rownum<16;

01

通过SQL解读财富的分配

还是继续昨天的问题，知乎上一个蛮有意思的问题，数据分析师做了一个很有意思的解读。题目是：房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？我们用SQL来解读一下，当然还可以测试的更充分一些。首先我们创建一个表test_money，里面是存放很简单的数据，pid就是人员编号，money就是手头的财富。 create table test_money(pid number primar

06

Oracle SQL调优系列之绑定变量用法简介

最近在看《基于Oracle的SQL优化一书》，并做了笔记，作者的个人博客：http://www.dbsnake.net/

02

Oracle SQL调优之绑定变量用法简介

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

02

【PL/SQL编程基础】

【PL/SQL编程基础】语法： declare 声明部分，例如定义变量、常量、游标 begin 程序编写，SQL语句 exception 处理异常 end； / 正斜杠表示执行程序快范例 -- Created on 2016/8/22 by VITAS declare 定义变量 v_num number; v_eno number; v_ename varchar2(10); begin v_num:=234; v_eno:=&e

04

Redis命令：scan实现模糊查询

从Redis v2.8开始，SCAN命令已经可用，它允许使用游标从keyspace中检索键。对比KEYS命令，虽然SCAN无法一次性返回所有匹配结果，但是却规避了阻塞系统这个高风险，从而也让一些操作可以放在主节点上执行。

03

TimeLimitingCollector源码解析

在solr的查询请求中添加timeAllowed参数，可以限定solr查询的请求时间，在solr内部，是通过TimeLimitingCollector类来实现该功能的

04

WL#7277: InnoDB: Bulk Load for Create Index

Currently we create an index by repeatedly inserting records. It's very slow

05

MyBatis框架的使用解析！数据库相关API的基本介绍

可以通过自定义元素来定制元素的功能属性会忽略通过管道符分割的文本序列

02

Java8 集合中的 Lambda 表达式

本文翻译自《Java 8 Explained: Applying Lambdas to Java Collections》。

02

Greenplum集群监控小试

对于PostgreSQL的监控，行业里多多少少还是有不少的开源方案可用的，基本上拿过来修修补补就能跑起来。但是对于Greenplum集群的监控方案比较少，有的同学会说GPCC也可以啊，我有以下的几点考虑。

01

Oracle基础各种语句的定义格式

Oracle内建数据类型一、字符数据 1、 char(size) 2、 varchar2(size) 最常用，最大长度4000字节 3、 nvhar(size)、nvarchar(size) 4、 varchar(size) 5、 long 建议使用LOB大型数据 6、 raw 存储二进制，建议使用LOB大型数据

01

数据库二级映射是什么_内存映射技术

LMDB is compact(紧凑的), fast,powerful, and robust and implements a simplified variant of the BerkeleyDB(BDB) API. (BDB is also very powerful, and verbosely documented in its ownright.) After reading this page, the main \ref mdb documentation should make sense.Thanks to Bert Hubert for creating the <ahref=”https://github.com/ahupowerdns/ahutils/blob/master/lmdb-semantics.md”>initial version of this writeup.

01

php使用pecl安装mongodb扩展

默认情况下，php并没有安装mongodb扩展，会报Class 'MongoDB\Driver\Query' not found错误。

01

pygrametl的使用--python

pygrametl是一个python的package用于ETL（Extract-Transform-Load ）

02

Java 数据分桶

02

记一次生产环境存储过程优化的过程（42秒优化到0.06秒）

在拿awr报告时发现有一个存储过程效率很慢，执行要很长时间，所以在测试环境模拟，开始了我的优化之路..下面写一下我的整体优化步骤和优化后的效果。

02

php如何利用pecl安装mongodb扩展详解

本文主要给大家介绍了关于php利用pecl安装mongodb扩展的相关内容，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧

02

BI-SQL丨游标

那么什么是游标呢？简而言之，SQL语句返回的结果通常为数据集，而游标可以在此基础上，像一个指针一样，对某些行结果进行处理，换成PowerBI中的概念有点像迭代遍历。

03

Java8-Stream API 详解

Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

00

select from update row的实现

DTCC大会上，阿里江疑的演讲中提到一个：select from update hot row;

02

Talib学习笔记（四）- 波动率指标学习

在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标（均线相关），其中成交量就是多空双方的力量对比指标，经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好，其均通过成交量的统计得出。如果其趋势向上表示上涨力量较大，反正空方占优。但是再具体实践中还需要对风格切换的关键点进行仔细翔实。除此之外就是价格指标，价格指标只是单纯的试图通过数学计算得出能够代替所有交易价格的这样一个价格，通过仔细思考，我们发现典型价格比较好，因为每日的交易的最终图像是五边形，使用收盘价做处理其实是合理的，我记得有一篇论文他们就是采用的收盘价做五边形的定点。当然加权收盘价也是比较重要的，加权收盘价通过给收盘价更好的次数，使得加权收盘价总是大于或小于真实的收盘价。为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设，这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来，加权收盘价就是放大这种效果，通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。在最后的一篇文档中，我们学习了重叠性研究指标，发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带，通过对收盘价的统计，画出价格的的波动范围，主要用上轨、下轨和中轨，中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。这种形态的产生也和布林线的统计有关，一般来说横盘是收紧，上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好，因为kdj就是用来识别底部的指标，而布林线能够提供上升的参考。在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法（原理和典型价格一样）。都有不错的表现，在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线（均线）。

03

PHP7 mongoDB扩展使用的方法分享

最近在做的项目需要将PHP5.6升级到PHP7.0，使用过PHP-mongo扩展的同学应该知道，PHP7.0的mongodb扩展是完全不兼容PHP5.6的mongo扩展的，php-mongodb改如何使用呢。

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭