前提：在做insert数据之前，如果是非生产环境，请将表的索引和约束去掉，待insert完成后再建索引和约束。
insert into tab1 select * from tab2; commit; 这是最基础的insert语句，我们把tab2表中的数据insert到tab1表中。根据经验，千万级的数据可在1小时内完成。但是该方法产生的arch会非常快，需要关注归档的产生量，及时启动备份软件，避免arch目录撑爆。
alter table tab1 nologging; insert /*+ append */ into tab1 select * from tab2; commit; alter table tab1 logging; 该方法会使得产生arch大大减少，并且在一定程度上提高时间，根据经验，千万级的数据可在45分钟内完成。但是请注意，该方法适合单进程的串行方式，如果当有多个进程同时运行时，后发起的进程会有enqueue的等待。注意此方法千万不能dataguard上用，不过要是在database已经force logging那也是没有问题的。
insert into tab1 select /*+ parallel */ * from tab2; commit; 对于select之后的语句是全表扫描的情况，我们可以加parallel的hint来提高其并发，这里需要注意的是最大并发度受到初始化参数parallel_max_servers的限制，并发的进程可以通过v$px_session查看，或者ps -ef |grep ora_p查看。
alter session enable parallel dml; insert /*+ parallel */ into tab1 select * from tab2; commit; 与方法2相反，并发的insert，尚未比较和方法2哪个效率更高(偶估计是方法2快)，有测试过的朋友欢迎补充。
insert into tab1 select * from tab2 partition (p1); insert into tab1 select * from tab2 partition (p2); insert into tab1 select * from tab2 partition (p3); insert into tab1 select * from tab2 partition (p4); 对于分区表可以利用tab1进行多个进程的并发insert，分区越多，可以启动的进程越多。我曾经试过insert 2.6亿行记录的一个表，8个分区，8个进程，如果用方法2，单个进程完成可能要40分钟，但是由于是有8个分区8个进程，后发进程有enqueue，所以因此需要的时间为40分钟×8;但是如果用方法5，虽然单个进程需要110分钟，但是由于能够并发进程执行，所以总共需要的时间就约为110分钟了。
DECLARE TYPE dtarray IS TABLE OF VARCHAR2(20) INDEX BY BINARY_INTEGER; v_col1 dtarray; v_col2 dtarray; v_col3 dtarray; BEGIN SELECT col1, col2, col3 BULK COLLECT INTO v_col1, v_col2, v_col3 FROM tab2; FORALL i IN 1 .. v_col1.COUNT insert into tab1 WHERE tab1.col1 = v_col1; END; 用批量绑定(bulk binding)的方式。当循环执行一个绑定变量的sql语句时候，在PL/SQL 和SQL引擎(engines)中，会发生大量的上下文切换(context switches)。使用bulk binding，能将数据批量的从plsql引擎传到sql引擎，从而减少上下文切换过程，提升效率。该方法比较适合于在线处理，不必停机。
sqlplus -s user/pwd< runlog.txt set copycommit 2; set arraysize 5000; copy from user/pwd@sid - to user/pwd@sid - insert tab1 using select * from tab2; exit EOF 用copy的方法进行插入，注意此处insert没有into关键字。该方法的好处是可以设置copycommit和arrarysize来一起控制commit的频率，上面的方法是每10000行commit一次。
个人理解，数据库性能最关键的因素在于IO，因为操作内存是快速的，但是读写磁盘是速度很慢的，优化数据库最关键的问题在于减少磁盘的IO，就个 人理解应该分为物理的和逻辑的优化， 物理的是指oracle产品本身的一些优化，逻辑优化是指应用程序级别的优化物理优化的一些原则： 1）Oracle的运行环境（网络，硬件等）
2）使用合适的优化器
3）合理配置oracle实例参数
4）建立合适的索引（减少IO）
5）将索引数据和表数据分开在不同的表空间上（降低IO冲突）
6）建立表分区，将数据分别存储在不同的分区上（以空间换取时间，减少IO）
逻辑上优化：
1）可以对表进行逻辑分割，如中国移动用户表，可以根据手机尾数分成10个表，这样对性能会有一定的作用
2）Sql语句使用占位符语句，并且开发时候必须按照规定编写sql语句（如全部大写，全部小写等）oracle解析语句后会放置到共享池中， 如：
select * from Emp where name=？这个语句只会在共享池中有一条，而如果是字符串的话，那就根据不同名字存在不同的语句，所以占位符效率较好
3）数据库不仅仅是一个存储数据的地方，同样是一个编程的地方，一些耗时的操作，可以通过存储过程等在用户较少的情况下执行，从而错开系统使用的高峰时间，提高数据库性能
4）尽量不使用*号，如select * from Emp，因为要转化为具体的列名是要查数据字典， 比较耗时
5）选择有效的表名
对于多表连接查询，可能oracle的优化器并不会优化到这个程度， oracle 中多表查询是根据FROM字句从右到左的数据进行的，那么最好右边的表（也就是基础表）选 择数据较少的表，这样排序更快速，如果有link表（多对多中间表），那么将link表放最右边作为基础表，在默认情况下oracle会自动优化，但是如 果配置了优化器的情况下，可能不会自动优化，所以平时最好能按照这个方式编写sql
6）Where字句规则：
Oracle 中Where字句时从右往左处理的，表之间的连接写在其他条件之前，能过滤掉非常多的数据的条件，放在where的末尾， 另外！=符号比较的列将不使用索引，列经过了计算（如变大写等）不会使用索引（需要建立起函数）， is null、is not null等优化器不会使用索引
7）使用Exits Not Exits 替代 In Not in
8）合理使用事务，合理设置事务隔离性，数据库的数据操作比较消耗数据库资源的，尽量使用批量处理，以降低事务操作次数
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发表于 2017-8-25 22:22:15
ra1,数据文件：expdata.dmp）：
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发表于 2017-9-17 23:09:25