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Datapump expdp和impdp中parallel参数分析

2024-04-02 19:55

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这篇文章主要介绍“Datapump expdp和impdp中parallel参数分析”,在日常操作中,相信很多人在Datapump expdp和impdp中parallel参数分析问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Datapump expdp和impdp中parallel参数分析”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

在expdp和impdp中,可以通过并行(parallel参数)来提高导出导入速率。这个参数会受到cpu和I/O影响。所以在使用parallel参数时,需要在资源消耗和运行时间之间进行权衡。

Parallel参数默认值为1,当parallel值设置为3时,则表示最多会有三个线程处理,而不是一定会有三个线程处理。由于同一时间内,一个dump文件只有一个线程进行处理。所以输出的文件若只有一个,那么就算parallel=4,也只有一个线程在工作。

1. Expdp中的parallle参数filesize可以配合使用

Parallel:执行最大线程数(并行读)

Filesize:指定单个文件大小。通过指定文件的大小,来指定文件的数量。

摘抄官方文档的一句话:The value you specify for integer should be less than, or equal to, the number of files in the dump file set 。

在expdp中,parallel参数值应小于等于dump文件数。默认情况下,假设在导出的时候指定parallel=3,那么则会产生三个dump文件。所以在考虑parallel参数的设置的时候,可以优先考虑需要导出几个文件最合适。

如果prarallel值设置过高,则有可能报ORA-39095 error。

eg:$ expdp scott/tiger directroy=dump_dir dumpfile=scott_%U.dmp parallel=4 filesize=10m

2. Impdp中的parallel参数

Parallel在impdp中的参数与expdp中有所不同。

摘抄官方文档一句话:If the source of the import is a dump file set consisting of files, then multiple processes can read from the same file, but performance may be limited by I/O contention.

该意为:在impdp中,parallel参数可以在一个文件或者多个文件中均可以使用,但是parallel参数不是越大越好,同样会受到I/O的限制。

eg:$ impdp scott/tiger directroy=dump_dir dumpfile=scott_%U.dmp parallel=4

到此,关于“Datapump expdp和impdp中parallel参数分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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