expdp/impdp 数据泵parallel 参数优化测试
expdp/impdp在进行数据迁移时速度极快,通过一定的优化方法，我们让expdp和impdp跑得更加快
1,parallel,在很多oracle的程序中都离不开并行操作，通过利用多core cpu的处理能力（根据自己机器实际情况优化一般不要超过core的2倍），速度增加相当明显
例:frank用户主要有表T1,T2,T3,每个表
中数据有500万行
[oracle@cscscslocalhost abc]$ time expdp frank/frank directory=abc dumpfile=abc.dmp
real 0m41.692s
user 0m0.011s
sys 0m0.032s
[oracle@cscscslocalhost abc]$ time expdp frank/frank directory=abc dumpfile=abc.dmp parallel=3
real 0m26.710s
user 0m0.019s
sys 0m0.007s
速度提升相当明显,如果每个dw进程都使用单独的dmp文件会更快
[oracle@cscscslocalhost abc]$ time expdp frank/frank directory=abc dumpfile=abc%U.dmp parallel=3
real 0m22.928s
user 0m0.017s
sys 0m0.008s
一般建议parall设置不要超过cpu*2.
2,transport_tablespace方法，直接复制表空间文件的方式。使用expdp和impdp只导出了数据字典信息.表空间
要是自包含的
SQL> exec dbms_tts.transport_set_check('USERS',true);
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select * from transport_set_violations;
no rows selected
transport tablespace的方法是迁移数据最快的方法。因为数据本身是不需要oracle的sql层来处理.但是表空间
在expdp期间要设置成只读状态
3,network_link模式.当数据文件比较大的时候，这时候在目标库上直接通过network_link模式在目标
库上进行导入，而不需要在源库上进行expdp操作，处理方式和正常的expdp/impdmp过程类似。这样做的
好处主要是可以避免了在源库上写大文件，然后还需要移动到目标库上.
dongdongtang> grant datapump_exp_full_database to frank;
Grant succeeded.
目标库
dongdongtang> create database link frank connect to frank identified by frank using 'frank';
Database link created.
[oracle@localhost admin]$ impdp \'/ as sysdba\' network_link=frank schemas=frank
network_link 定义了一个db_link名称，该过程把源端的frank schemas导入到目标库上.
4,使用适当的方法.expdp/impdp包括了两种主要方法direct_path和external_table
使用direct_path会skip掉sql layer，速度会更快，但是不能定义query
[oracle@localhost ~]$ expdp frank/frank dumpfile=abc.dmp query=T1:"where a>5" access_method=direct_path
ORA-39033: Data cannot be filtered under the direct path access method.
其他的方法还有一些限制，具体可以参考mos相关文档。datapump一般会在启动的时候自动决定使用哪种方式，而且一
旦决定不可以通过interactive的方式修改.可以使用400300来进行trace使用了哪种方式
KUPW:02:03:30.332: 1: TABLE_DATA:"FRANK"."T1" direct path, parallel: 1
KUPW:02:03:30.332: 1: In function GATHER_PARSE_ITEMS
KUPW:02:03:30.332: 1: In function CHECK_FOR_REMAP_NETWORK
5,对于index不会并行，对大表有索引的情况下，考虑索引以后单独 使用parallel,nologging重建。事实上在
expdp的导出过程中对索引不会像表数据那样需要导出，索引只导出了ddl语句.
6,statistics的导入可能会非常慢，特别是在10.2之前。在expdp中尽量exclude，在impdp后，使用单独的收集
任务来完成.
7,利用强大的过滤功能，主要的选项有tables,include,exclude和query。tables定义只导出某些需要的表,
include表示只导出某些对像，exclude表示排除某些对像.query可以对表中数据进行过滤,只导出我们需要的
那部分数据.
8,利用压缩过功能可以减少dump文件的大小
[oracle@localhost dpdump]$ expdp frank/frank dumpfile=abc.dmp tables=t1
[oracle@localhost dpdump]$ ls -l abc.dmp
-rw-r----- 1 oracle oinstall 1583874048 Jan 20 03:54 abc.dmp
[oracle@localhost dpdump]$ expdp frank/frank dumpfile=abc.dmp tables=t1 compression=all
[oracle@localhost dpdump]$ ls -l abc.dmp
-rw-r----- 1 oracle oinstall 197234688 Jan 20 04:29 abc.dmp
可以看到压缩前1.5G,压缩过后只有190M左右.
在12c的版本中，可以通过compression_algorithm来定义压缩算法，常用的压缩级别有:basic,low,medium,high。
结合paralell,可以非常好的利用多core cpu的处理能力.
在11G以前的版本中也有很多的bug会导致datapump变慢的情况,可以查询相关的mos文档.datapump是使用dbms_metadata
和dbms_datapump两个包来完成的，所以shared pool要保证不会太小.
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「当代小学生」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/shilukun/article/details/82877098
--------------------------------------------分割线--------------------------------------------------------------------
注，关于并行数量与文件数的关系，网上有如下说法，本人未验证，但可能有用，记录如下：
1、导出文件数量少于并发数时，多于并发将不会工作，也就是说导出文件dumpfile的个数就是有效的parallel并行个数。
2、如果dumpfile 指定一个文件，并发设置过大，在导出过程中可能直接报错（ORA-39095: Dump file space has been exhausted: Unable to allocate 8192 bytes）
3、导入是paralle要小于dump文件数。 如果paralle 大于dump文件的个数，就会因为超过的那个进程获取不到文件，就不能对性能提高。