oracle大批量数据更新操作，提供并发&小事务

oracle提供了很好用的大数据量数据更新的函数dbms_parallel_execute，改用dbms_parallel_execute执行，可以进行并行更新并且事务大小可控。

以下在命令窗口执行：

1. 首先创建一个TASK，名称为update_pzjcxx:

   exec dbms_parallel_execute.create_task('update_pzjcxx');

2. 把将要更新的表按照ROWID进行分批，分到各个CHUNK中：

   exec dbms_parallel_execute.create_chunks_by_rowid(task_name => 'update_pzjcxx',table_owner => 'V7PROD',table_name => 'KCDY_PZJCXX',by_row => true,chunk_size => 10000);

   BY_ROW：分CHUNK的类型。如果为TRUE，则后面的CHUNK_SIZE表示是行；如果是FALSE，则后面的CHUNK_SIZE表示的是BLOCK。
   CHUNK_SIZE：CHUNK大小。如果BY_ROW为TRUE，表示多少行分为一个CHUNK；如果BY_ROW为FALSE，则表示多少块分为一个CHUNK。
3. 执行并行任务：

   exec DBMS_PARALLEL_EXECUTE.run_task(task_name => 'update_pzjcxx',sql_stmt => 'update /*+ROWID(dda)*/ kcdy_pzjcxx set ( ZHHAOXUH, CHAPBHAO, HUOBDAIH, CHAOHUBZ, NLJSKACS ) = 
   ( select ZHHAOXUH, CHAPBHAO, HUOBDAIH, CHAOHUBZ, SFYZBZHI from kdpy_jbxinx where zhanghao = kcdy_pzjcxx.zhanghao and farendma = ''9999'' ) where rowid between :start_id and :end_id',language_flag => DBMS_SQL.native,parallel_level => 16);

   start_id和end_id是两个占位符，用来标识CHUNK的开始和结束；PARALLEL表示平行度；LANGUAGE_FLAG意义如下：
   V6 (or 0) specifies version 6 behavior
   NATIVE (or 1) specifies normal behavior for the database to which the program is connected
   V7 (or 2) specifies Oracle database version 7 behavior

4. 查看task执行情况

   select * from dba_parallel_execute_tasks;
   select * from user_parallel_execute_tasks;
   select * from dba_parallel_execute_chunks ; 
   select * from user_parallel_execute_chunks ; 

每个CHUNK是在单独一个事务中提交的。所以某几个CHUNK发生错误后，可以修正错误，并使用下面的方法来继续未完成的CHUNK的任务：
4.1

exec dbms_parallel_execute.resume_task(task_name => 'update_pzjcxx',sql_stmt => 'update /*+ROWID(dda)*/ kcdy_pzjcxx set ( ZHHAOXUH, CHAPBHAO, HUOBDAIH, CHAOHUBZ, NLJSKACS ) = 
( select ZHHAOXUH, CHAPBHAO, HUOBDAIH, CHAOHUBZ, SFYZBZHI from kdpy_jbxinx where zhanghao = kcdy_pzjcxx.zhanghao and farendma = ''9999'' ) where rowid between :start_id and :end_id',language_flag => DBMS_SQL.native);

4.2 停止执行： 

exec dbms_parallel_execute.stop_task(update_pzjcxx);

最后可以删除完成的任务：

exec dbms_parallel_execute.drop_task( 'update_pzjcxx' );

–开启计时

set timing on

–设置并行收集

exec dbms_stats.set_global_prefs('CONCURRENT','TRUE');
 alter system set resource_manager_plan = 'DEFAULT_PLAN' scope=both;

–开始收集全库统计信息

begin
dbms_stats.gather_database_stats(
ESTIMATE_PERCENT=>DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE, method_opt => 'for all indexed columns', cascade=>true, degree=>16);
end;
/

–关闭并行收集

exec dbms_stats.set_global_prefs('CONCURRENT','FALSE');

–gather——重新分析整个架构（Schema）。
–gather empty——只分析目前还没有统计的表。
–gather stale——只重新分析修改量超过10%的表（这些修改包括插入、更新和删除）。
–gather auto——重新分析当前没有统计的对象，以及统计数据过期（变脏）的对象。注意，使用gather auto类似于组合使用gather stale和gather empty。
begin
dbms_stats.gather_schema_stats(ownname=>user,options=>’gather stale’,degree => 32);
end;