怎么快速搬动Oracle大数据，这些小技巧你得知道，不然真费劲

怎么快速搬动Oracle大数据,这些小技巧你得知道，不然真费劲

搬动Oracle里的大数据,比如好几个T的那种，要是方法不对，那可真是费时又费力，还可能把数据库搞出问题，今天就直接跟你说几个实用的小技巧，都是实践中总结出来的，能帮你省不少劲儿。

第一招：别一根筋用传统导出导入（EXPDP/IMPDP），试试数据泵的“秘密武器”

都知道用数据泵（EXPDP和IMPDP）来搬数据，但很多人就只用最基本的命令，其实数据泵里有几个参数用好了，速度能飞起来。（来源：Oracle官方文档及多个DBA经验分享）

1. 并行度（PARALLEL）是关键中的关键：这个参数你必须用上，它能让数据泵同时开好几个“窗口”来读写数据，相当于把一条大马路拓宽成四车道、八车道，具体用多少，看你数据库服务器的CPU个数和磁盘IO能力，一般设置成CPU核数的2到4倍试试效果，光在导出导入命令里设置PARALLEL=4还不够，最好在导出导入的时候，也同时开多个并行的文件句柄，用FILESIZE参数把大文件切成小文件，比如DUMPFILE=expdp_%U.dmp, FILESIZE=2G，这样多个进程读写不同的文件，避免挤在一个文件上等待。（来源：Oracle官方文档及多个DBA经验分享）

2. 跳过某些“包袱”：用EXCLUDE和TRANSFORM，有些东西没必要搬，或者搬起来特别慢。

   • 索引（INDEX）：在导入的时候先别建索引，你可以用EXCLUDE=INDEX在导入时跳过所有索引，等数据全部导完之后，再开并行重建索引，速度比一边导入数据一边建索引快太多了。
   • 统计信息（STATISTICS）：也用EXCLUDE=STATISTICS把它跳过，旧数据的统计信息搬过去可能也不准，还不如导完数据后，在业务低峰期重新收集一次，这样对新数据库的性能更好。
   • 约束条件（CONSTRAINTS）：特别是外键约束，可以在导入时用TRANSFORM=DISABLE_ARCHIVE_LOGGING:Y结合CONSTRAINTS的排除或禁用，减少日志产生，加快速度，等数据验证没问题了再开启。（来源：Oracle官方文档及多个DBA经验分享）

第二招：考虑“抄近道”——用可传输表空间

如果你的情况允许,这可是个大杀器，速度能比数据泵快一个数量级，什么情况允许呢？就是源数据库和目标数据库的硬件平台、操作系统、数据库版本完全一样（或者属于Oracle支持的兼容平台）。（来源：Oracle官方文档及多个DBA经验分享）

这个方法厉害在哪儿？它不像数据泵那样把数据一行一行读出来、再一行一行插进去，它是直接把存储数据的数据文件（就是磁盘上那些.dbf文件）整个拷贝过去，只搬动一下元数据（可以理解为数据的目录），这就像是你搬家，传统导出导入是把家具全部拆成木板再运过去组装，而可传输表空间是连整个衣柜一起搬走，省掉了拆和装的巨大工作量。

操作步骤大概是：先把要搬的表空间设为只读，然后导出元数据，用操作系统命令（比如cp、scp、rsync）快速拷贝数据文件到新服务器，最后在新数据库导入元数据并把表空间设为读写，这个方法特别适合搬动单个或几个非常大的表空间。（来源：Oracle官方文档及多个DBA经验分享）

第三招：从源头减负——只搬需要的数据

有时候我们没必要把整个表的所有历史数据都搬过去,在导出之前，先问问自己：

• 能不能按时间范围来搬？ 比如只搬最近一年的数据，旧数据归档处理，可以用数据泵的QUERY参数来指定条件，例如QUERY=employees:"WHERE hire_date > SYSDATE - 365"，这样就只导出最近一年入职的员工数据。
• 能不能只搬有变化的数据？ 如果是定期同步，可以用物化视图日志或者CDC（变更数据捕获）等技术，只捕捉增量数据来同步，避免全量搬动。（来源：Oracle官方文档及多个DBA经验分享）

第四招：给数据传输“修条高速路”

数据搬动的快慢,不光取决于数据库工具，还受网络和磁盘的严重影响。

• 网络要快且稳：如果源库和目标库不在同一机房，网络带宽和延迟就是瓶颈，尽量选择网络空闲时段操作，如果可能，先把数据导出到硬盘，物理运输硬盘到目标机房，再导入，这听起来很原始，但对于TB级数据，有时比网络传输快得多。（来源：实际运维案例分享）
• 磁盘IO要给力：导出导入是密集的读写操作，一定要保证源库和目标库的磁盘性能足够好，如果磁盘本身读写慢，用什么工具都白搭，检查一下磁盘的IOPS和吞吐量，必要时做一下条带化（RAID）或者使用高速存储来提升性能。

最后的小贴士：

• 先小规模测试：不要一上来就对生产库几个T的数据动手，先找个测试环境，用一小部分有代表性的数据测试你的整个方案，估算时间，发现问题。
• 做好备份：在进行任何大规模数据搬动之前，务必确保你有可用的、完整的数据库备份，万一操作失误，还能回得去。
• 仔细验证：数据搬完后，别以为就完了，要抽样核对记录数，检查关键数据的正确性，确保没有遗漏或错误。

搬动Oracle大数据没有一招鲜的方法,但只要你灵活组合上面这些技巧，从工具选择、数据量、传输路径等多个角度优化，就一定能大大节省你的时间和精力，避免很多不必要的麻烦。