{"id":11844,"date":"2022-10-02T10:20:50","date_gmt":"2022-10-02T01:20:50","guid":{"rendered":"https:\/\/prodskill.com\/?p=11844"},"modified":"2022-10-04T23:51:45","modified_gmt":"2022-10-04T14:51:45","slug":"oracle-dbms-parallel-execute-1-overview","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prodskill.com\/de\/oracle-dbms-parallel-execute-1-overview\/","title":{"rendered":"1. \u00dcbersicht \u00fcber Parallelit\u00e4t in DML-Aufgaben (DBMS_PARALLEL_EXECUTE)"},"content":{"rendered":"

Stellt DBMS_PARALLEL_EXECUTE vor, das von Oracle 11g R2 verwendet werden kann, und untersucht Anwendungsf\u00e4lle.<\/p>\n\n\n

\n
\"DBMS_PARALLEL_EXECUTE<\/a>
Konzeptdiagramm der DBMS_PARALLEL_EXECUTE-Ausf\u00fchrung<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Bildquelle: https:\/\/blogs.oracle.com\/warehousebuilder\/parallel-processing-with-dbmsparallelexecute<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\n
\n

<<Inhaltsverzeichnis>><\/p>\nUmschalten<\/span><\/path><\/svg><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n

  • 1. \u00dcberblick \u00fcber die parallele Verarbeitung von DML-Aufgaben<\/a>
    • 1.1. DML-Parallelverarbeitungsmethode<\/a><\/li>
    • 1.2. DBMS_PARALLEL_EXECUTE-Konzept<\/a><\/li>
    • 1.3. Erstellen Sie Tabellen und Daten f\u00fcr den DBMS_PARALLEL_EXECUTE-Test<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n

      <\/span>1. \u00dcberblick \u00fcber die parallele Verarbeitung von DML-Aufgaben<\/span><\/h2>\n\n\n\n

      <\/span>1.1. DML-Parallelverarbeitungsmethode<\/span><\/h3>\n\n\n\n

      Die parallele Verarbeitung wird verwendet, wenn Sie schnell einen DML-Job (INSERT, UPDATE, DELETE) in der Datenbank mit m\u00f6glichst vielen Ressourcen verarbeiten m\u00f6chten. Es gibt zwei Hauptmethoden der Parallelverarbeitung.<\/p>\n\n\n\n

      Die erste Methode besteht darin, den Parallelit\u00e4tsgrad als Hinweis anzugeben, w\u00e4hrend eine SQL ausgef\u00fchrt wird (Parallel-DML, Einzeltransaktion), und die zweite Methode besteht darin, mehrere SQLs auszuf\u00fchren, indem ein Bereich von Daten angegeben wird (Program Parallel DML, Multi Transaction). Sein.<\/p>\n\n\n\n

      In den meisten F\u00e4llen ist die erste Methode, die parallele DML-Methode, hinsichtlich der Datenkonsistenz vorteilhaft, da sie als einzelne Transaktion verarbeitet wird. Wenn die erste Methode jedoch nicht anwendbar ist oder Sie die Gr\u00f6\u00dfe oder den Umfang der Arbeitseinheit selbst definieren m\u00f6chten, wenden Sie besser die zweite Methode an. (Die zweite Methode hei\u00dft also auch DIY (Do It Yourself) Parallel DML)<\/p>\n\n\n\n

      Beispiele f\u00fcr Situationen, in denen Parallel DML nicht angewendet werden kann, sind die folgenden.<\/p>\n\n\n\n

      • DML, um eine Tabelle mit LOB-Spalten auszuw\u00e4hlen<\/li>
      • DML auf DB Link<\/li>
      • Parallelverarbeitung von DML in PL\/SQL-Einheiten anstelle von SQL-Einheiten oder Prozedureinheiten, die in komplexen Prozeduren implementiert sind<\/li>
      • DML, die nicht in PL\/SQL implementiert ist und in einer Sprache wie Java ausgef\u00fchrt wird<\/li><\/ul>\n\n\n\n

        Die Schritte zum Ausf\u00fchren von Program Parallel DML unterscheiden sich je nach Situation leicht, sind aber im Allgemeinen wie folgt.<\/p>\n\n\n\n

        1. Auswahl des Arbeitsziels<\/li>
        2. Auswahl der Parallelit\u00e4t und Aufteilung der Arbeitseinheiten (Partition, Datum, Nummer, ROWID usw.) -> Erstellung von .sql-Dateien nach Arbeitseinheiten<\/li>
        3. Aufgabenausf\u00fchrung und \u00dcberwachung -> F\u00fchren Sie jede .sql-Datei in einer einzelnen Sitzung aus (SQL*Plus usw.)<\/li>
        4. Task-Erledigung best\u00e4tigen -> Verifizierung von Reihenzahlvergleich, Summenvergleich etc.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

          Wenn sich Anforderungen oder Situationen \u00e4ndern und der Parallelit\u00e4tsgrad (DOP) ge\u00e4ndert werden muss oder eine Nacharbeit erforderlich ist, werden die Schritte 2 und 3 wiederholt ausgef\u00fchrt, und die Verwaltung und Best\u00e4tigung sind nicht einfach. Es ist unbequem, \u00e4hnliche Aufgaben immer wieder manuell wiederholen zu m\u00fcssen, wenn eine \u00c4nderung erforderlich ist.<\/p>\n\n\n\n

          <\/span>1.2. DBMS_PARALLEL_EXECUTE-Konzept<\/span><\/h3>\n\n\n\n

          Bei Verwendung der Program Parallel-Methode kann die Verwendung von DBMS_PARALLEL_EXECUTE diese Aufgabe bequemer ausf\u00fchren und verwalten.<\/p>\n\n\n\n

          * Referenz-Oracle-Dokument: http:\/\/docs.oracle.com\/cd\/E11882_01\/appdev.112\/e40758\/d_parallel_ex.htm#ARPLS233<\/a><\/p>\n\n\n\n

          (Als Referenz verwendet DBMS_PARALLEL_EXECUTE JOB intern, daher muss dem ausf\u00fchrenden Benutzer die CREATE JOB-Berechtigung erteilt werden.)<\/p>\n\n\n\n

          DBMS_PARALLEL_EXECUTE ist ein Paket, das als neue Funktion in Oracle 11g R2 eingef\u00fchrt wurde. Die Liste der wichtigsten Unterprogramme ist in der folgenden Tabelle aufgef\u00fchrt, und die vollst\u00e4ndige Liste und Erkl\u00e4rung finden Sie im Oracle-Dokument.<\/p>\n\n\n\n

          Unterprogramm<\/td>Erl\u00e4uterung<\/td><\/tr>
          CREATE_TASK-Prozedur<\/td>Erstellen Sie eine Aufgabe<\/td><\/tr>
          CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL Prozedur<\/td>Erstellen Sie Chunk nach NUMBER-Spalte<\/td><\/tr>
          CREATE_CHUNKS_BY_ROWID-Prozedur<\/td>Chunks mit ROWID erstellen<\/td><\/tr>
          CREATE_CHUNKS_BY_SQL-Prozedur<\/td>Chunks mit benutzerdefiniertem SQL erstellen<\/td><\/tr>
          DROP_TASK-Prozedur<\/td>Aufgabe entfernen<\/td><\/tr>
          DROP_CHUNKS-Prozedur<\/td>Brocken eliminieren<\/td><\/tr>
          RESUME_TASK Prozeduren<\/td>F\u00fchren Sie eine angehaltene Aufgabe erneut aus<\/td><\/tr>
          RUN_TASK-Prozedur<\/td>F\u00fchren Sie die Aufgabe aus<\/td><\/tr>
          STOP_TASK-Prozedur<\/td>Stoppen Sie die Aufgabe<\/td><\/tr>
          TASK_STATUS-Prozedur<\/td>Gibt den aktuellen Status der Aufgabe zur\u00fcck<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

          Die Schritte zum Anwenden von DBMS_PARALLEL_EXECUTE \u00e4hneln fast den Schritten zum Ausf\u00fchren von Program Parallel DML wie folgt.<\/p>\n\n\n\n

          1. Aufgabe erstellen (CREATE_TASK)<\/li>
          2. Aufteilung der Arbeitseinheit (Chunk) (drei Methoden von ROWID, NUMBER und SQL werden bereitgestellt)
            • CREATE_CHUNKS_BY_ROWID<\/li>
            • CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL<\/li>
            • CREATE_CHUNKS_BY_SQL<\/li><\/ul><\/li>
            • Aufgabe ausf\u00fchren (RUN_TASK)<\/li>
            • Nach Abschluss der Aufgabe l\u00f6schen (DROP_TASK)<\/li><\/ol>\n\n\n\n

              <\/span>1.3. Erstellen Sie Tabellen und Daten f\u00fcr den DBMS_PARALLEL_EXECUTE-Test<\/span><\/h3>\n\n\n\n

              Erstellen Sie mit dem folgenden Skript zu testende Tabellen und Daten.<\/p>\n\n\n\n

              -- \ud14c\uc2a4\ud2b8 \ud14c\uc774\ube14\uacfc \ub370\uc774\ud130 \uc0dd\uc131\nDROP TABLE Z_DPE_TEST_TAB PURGE;\n\nCREATE TABLE Z_DPE_TEST_TAB (\n    ID      NUMBER(10)\n   ,MSG     VARCHAR2(100)\n   ,VAL     NUMBER\n   ,AUDSID  NUMBER\n) NOLOGGING;\n\n-- 100\ub9cc\uac74 \ud14c\uc2a4\ud2b8 \ub370\uc774\ud130 \uc0dd\uc131\nINSERT \/*+ APPEND *\/ INTO Z_DPE_TEST_TAB (ID, MSG)\nSELECT  LEVEL AS ID\n       ,'Test Data ID: ' || TO_CHAR(LEVEL)\n  FROM  DUAL\nCONNECT BY LEVEL <= 1000000;\n\nCOMMIT;<\/pre>\n\n\n\n
              Es gibt 4 Spalten, die im Test verwendet werden m\u00fcssen, und jeder Zweck ist wie folgt.<\/p>\n\n\n\n
              Spaltenname<\/td>Zweck<\/td><\/tr>
              ICH W\u00dcRDE<\/td>Ein Wert zum Identifizieren jeder Zeile in der Tabelle<\/td><\/tr>
              Nachricht<\/td>ein Wert, der eine Beschreibung bereitstellt<\/td><\/tr>
              WERT<\/td>Zufallswert bei Testausf\u00fchrung aktualisiert<\/td><\/tr>
              AUDID<\/td>Ein Wert, um zu pr\u00fcfen, in wie vielen Sitzungen der Test ausgef\u00fchrt wird.
              Es wird mit SYS_CONTEXT('USERENV','SESSIONID') aktualisiert.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
              Als Referenz ist die Umgebung, in der dieser Test durchgef\u00fchrt wurde, wie folgt.<\/p>\n\n\n\n
              • DBMS: Oracle 11g R2 Enterprise 11.2.0.1.0 32 Bit (unter Windows 7 x64)<\/li>
              • Hardware: CPU i5-5200U 2,20 GHz, Speicher 8 GB, SSD 250 GB<\/li><\/ul>\n\n\n\n
                Sehen wir uns als N\u00e4chstes einen Fall an, indem wir jede Arbeitseinheit (Chunk) aufteilen.<\/p>\n\n\n\n
                <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
                Stellt DBMS_PARALLEL_EXECUTE vor, das von Oracle 11g R2 verwendet werden kann, und untersucht Anwendungsf\u00e4lle. Bildquelle: https:\/\/blogs.oracle.com\/warehousebuilder\/parallel-processing-with-dbmsparalleexecute 1. \u00dcberblick \u00fcber die parallele Verarbeitung von DML-Aufgaben 1.1. DML-Parallelverarbeitungsmethode Parallelverarbeitung wird verwendet, wenn Sie schnell einen DML-Job (INSERT, UPDATE, DELETE) in der Datenbank verarbeiten m\u00f6chten, indem Sie so viele Ressourcen wie m\u00f6glich verwenden. Es gibt zwei Hauptmethoden der Parallelverarbeitung. 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