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Exadata X5 上测试单进程impdp导入数据的效率

=========================================== 单进程,每分钟: 16G(每小时960G) 7分钟,导完LUNAR_P201404_1 请注意下面的过程 parallel=1,表示单进程测试 (只能测试单进程,是因为跟我同事的导出方式有关系,明天测试多进程……) =========================================== 导入过程中进行检测: 可以看到exadata聪明的选择了直接裸盘,没有走Flashcache,每秒钟吞吐量大概460MB左右(一起开始时候会有一个高峰大概有2倍的这个值,猜测是由于分配空间等等) 大概2~3分钟后,存储节点总的吞吐量稳定在每秒钟460MB: =========================================== 测试结果: 在数据库中实测的数据(按照每分钟这个表的增长大小来计算) 单进程,导入速度每分钟: 16G 7分钟,导完LUNAR_P201404_1,该表大概309GB(按照这个测试,每小时大概2.5TB左右) =========================================== =========================================== 注意上面: elapsed 0 00:07:02 也就是说,7分钟导入数据309GB

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expdp中跟踪每一个步骤的时间——metrics=y

在12c中,我们知道expdp和impdp可以看到每一步的时间,其实这个功能在11.2中就可以了,需要加一个未公开的参数 metrics=y,例如: 看一下各个部分执行所花费的时间:

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对于已经存在的exp导出文件或者expdp的导出文件,如何获取导出文件头的信息呢?

对于已经存在的exp导出文件或者expdp的导出文件,如何获取导出文件头的信息呢? 我们来测试下,我的expdp导出文件是: 方法1:利用dbms_datapump.get_dumpfile_info我们可以得到dump文件头的信息,具体脚本参考 抽取exp/expdp导出文件头的信息 方法2: 使用string来看: 方法3: impdp lunar/lunar DIRECTORY=lunar_dir DUMPFILE=lunartest.dmp NOLOGFILE=y SQLFILE=lunartest_impdp.sql TABLES=lunar_par_test TRACE=100300 这里TRACE=100300是生成data pump进程trace信息。其他trace信息还有很多,后面陆续会介绍其他的data pump的相关trace。 我们知道data pump进程启动的时候,会有两类进程,即:Datapump Master (DM) 和 Worker (DW) processes 他们生成的trace文件产生在BACKGROUND_DUMP_DEST目录里面,命名格式如下: — Master Process trace file: _dm_.trc — Worker Process trace file: _dw_.trc 我们具体看一下3个文件的内容: … 继续阅读

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