隻言片語分析datapump的工作原理（r2第18天)
datapump是從oracle 10g推出的新的資料匯入匯出工具，可以說是exp/imp的加強版，主要的亮點在於服務端,結合了direct+parallel，而且從datapump的結構上來說也和exp/imp有很大的差別。而老式的exp/imp還有一套自己的資料字典表需要維護，習慣了exp/imp，突然切換到expdp/impdp還有是一些牴觸情緒的，因為從之前的感觸中沒有感受到datapump的強大，從公司的team的反饋，產品線中也遇到了不少的bug.但是很多東西你熟悉了了解了，就會明白oracle設計它的一些原因和出發點，有些小的問題也是可以接受的。 datapump官方沒有提供很多Internal的東西，都只限於操作層面。以下內容都基於個人理解，歡迎拍磚。 一般來說在資料的匯入過程中，oracle會建立3個臨時的表，之前在排查Impdp臨時中斷的問題中注意到了這個細節，但是如何把他們關聯一直沒有頭緒。http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1189257/ IMPORT的表類似下面的形式
ET的表類似下面的形式。
ET$1B5C6DCF0001
如果嘗試訪問這些表，會馬上丟擲ora錯誤，可以看出這些臨時表是基於external table的形式，而且是不對外訪問的，在資料匯入完成之後就會自動清空。
SQL> select *from ET$1B5C6DCF0001;
ERROR:
ORA-29913: error in executing ODCIEXTTABLEOPEN callout
KUP-11024: This external table can only be accessed from within a Data Pump
job.
Elapsed Time (s) |
Executions |
Elapsed Time per Exec (s) |
%Total |
%CPU |
%IO |
SQL Id |
SQL Module |
SQL Text |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3,553.36 |
0 |
1.01 |
35.03 |
10.32 |
6cz7m51m82vqg |
Data Pump Worker |
INSERT /*+ PARALLEL("MO1_MEMO"... |
相關的sql如下：
6cz7m51m82vqg |
INSERT /*+ PARALLEL("TEST_MEMO", 1)+*/ INTO RELATIONAL("APPO"."TEST_MEMO" NOT XMLTYPE) ("APP_ID", "ENTITY_KEY", "PERIOD_KEY", "MEMO_ID", "SYS_CREATION_DATE", "SYS_UPDATE_DATE",xxxxxxxx, "ATTR10VALUE", "CLOB_IND", "MEMO_SYSTEM_TEXT_C") SELECT "APP_ID", "ENTITY_KEY", "PERIOD_KEY", "MEMO_ID", "SYS_CREATION_DATE", "SYS_UPDATE_DATE", xxxxxxxx, "ATTR10VALUE", "CLOB_IND", "MEMO_SYSTEM_TEXT_C" FROM "ET$111D05F70001" KU$ LOG ERRORS INTO "APPO"."ERR$DP111D05F70001" REJECT LIMIT UNLIMITED |
|---|
可以很清楚的發現原來datapump內部在做這樣的操作 使用Insert select的方式做資料的插入。幾種ET的表是作為中間的資料快取表，而ERR的表則是完全基於oracle的新版本特性，啟用了錯誤日誌。 有了這些資訊也就明白，datapump在資料有衝突的情況下是怎麼快取那些資訊的。這些資訊都被放入了ERR的表中。
Rejected row #1043:
column APP_ID: 1000 column ENTITY_KEY: 1 column PERIOD_KEY: 2 column MEMO_ID: 34141901
可能仔細檢視上面的sql語句發現insert select可能不是最好的方式，為什麼不適用insert /*+append*/ select的方式呢，你可以簡單做一個測試就會發現，其實在資料的插入中如果啟用錯誤日誌，再啟用append模式是衝突的。參見：http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1190545/ 上面的例子中我匯入資料的表中還有CLOB欄位，儘管在Impdp中指定了parallel，但是在實際的插入中還是並行度為1. 所以基於以上資訊，可以發現parallel的情況也是根據資料的情況來制定的，append的方式在某些情況下速度可能更快，可以根據自己的需要來選擇，甚至手工來完成。