-- 不能简单这么理解，
-- 尤其是存储过程中存在循环或变量赋值的时候，必须有个“上下文切换”操作过程，也需要耗费一定的时间!
-- 所谓“上下文切换”是指在存储过程中Oracle从SQL环境切换到PL/SQL环境!

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loop循环一张表，你可以把这张表只存进去1000条，看看时间是多少，然后再估算下时间，看看耗时，感觉像你上面那么估算肯定不准确。
另外可以用job实现存储过程的并行执行

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不要把sql当作一步一步的数据处理过程。换个思路：把sql处理的数据当作一个集合，再来写sql，可能效率会高点。

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首先，你根据每条查询的30、50毫秒来推测执行12次的时间是不准的，因为单条查询的时间包括硬解析、软解析时间，所以单次时间参考性不大。
其次，你可以在循环中批量commit，例如1万条commit一次，提升性能。
再次，优化你的查询、更新SQL，增加索引、使用merge等方法来提升更新性能。

下面给你个例子吧：
SQL code
MERGE INTO TAB1 A
USING TAB2 B
ON (A.POLICY_NO = B.POLICY_NO)
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE
     SET A.PLAN_CODE    = B.PLAN_CODE,
         A.UPDATED_DATE = SYSDATE,
         A.UPDATED_BY   = 'SYSTEM'
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (B.POLICY_NO, 'SYSTEM');

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相对于loop 800万次的开销，单纯只优化查询时不行的，楼主应该考虑优化算法。

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9#说的对，有时一条语句下去可能无任何结果，有时可能影响到非常多的记录。
如5楼的，可以存一些数据测试看看。测试时可以没执行一条语句都print时间看看。再改进。

鉴于你的数据量非常大：
c1 800多万
ENTITY_DZ 暂时1000万数据
ENTITY_link 暂时4000万数据

应该考虑拆分任务，比如一个存储器处理一部分表，或者一部分任务。必要时服务器的计算能力也不够，可以考虑复制到其他服务器上去预先处理。

这是我采用的方法。曾经写过一个存储器需要运行几个小时，在晚间，数据量也在千万条。
也可以计算出一些中间结果，以减少存储器处理时的数量量。