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，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.