以下的文章主要是介绍加速Oracle数据处理的实际操作方法，还有在实际操作中update要比insert要慢的几点建议的相关内容的描述，如果你对这一技术的实际应用，心存好奇的话，以下的文章将会揭开它的神秘面纱。

一、提高DML操作的办法：

简单说来：

１、暂停索引，更新后恢复.避免在更新的过程中涉及到索引的重建.

２、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.

３、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．

4、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.

5、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．

6、加大排序缓冲区

altersessionsetsort_area_size=100000000; 
insertintotablebselect*fromtablea; 
commit; 

如果UPDATE的是索引字段，就会涉及到索引的重建，暂停索引不会提高多少的速度，反而有可能降低UPDATE速度，

因为在更新是索引可以提高数据的查询速度，重建索引引起的速度降低影响不大。

Oracle优化修改参数最多也只能把性能提高15%，大部分都是SQL语句的优化！

update总体来说比insert要慢几点建议：

1、如果更新的数据量接近整个表，就不应该使用index而应该采用全表扫描

2、减少不必要的index，因为update表通常需要update index

3、如果你的服务器有多个cpu，采用parellel hint，可以大幅度的提高效率

另外，建表的参数非常重要，对于更新非常频繁的表，建议加大PCTFREE的值，以保证数据块中有足够的空间用于UPDATE， 从而降低CHAINED_ROWS。

二、各种批量DML操作：

（1）、Oracle批量拷贝：

setarraysize20 
setcopycommit5000 
copyfromusername/password@Oraclenameappendtable_name1 
usingselect*fromtable_name2; 

（2）、常规插入方式：

insertintot1select*fromt;

为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志:

altertablet1nologging; 
insertintot1select*fromt; 
commit; 

(3)、CTAS方式：

createtablet1 
as 
select*fromt; 

为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志，并且可以制定并行度:

createtablet1nologgingparallel(degree2)asselect*fromt;