转自:http://blog.csdn.net/mudalu626/article/details/8016569

RowID的概念请参考以下文章：http://blog.csdn.net/mudalu626/article/details/8014383


知道了RowID的概念，那么在什么场景下使用RowID呢。


1.分页
oracle中rowid高速分页解析

--rowid分页，第一步
select rowid rid,sal from emp order by sal desc;
--rowid分页，第二步
select rownum rn,rid from(select rowid rid,sal from emp order by sal desc) where rownum<10;
--rowid分页，第三步
select rid from(select rownum rn,rid from(select rowid rid,sal from emp order by sal desc) where rownum<10) where rn>5;
--rowid分页，第四步
select * from emp where rowid in(select rid from(select rownum rn,rid from(select rowid rid,sal from emp order by sal desc) where rownum<10) where rn>5);

****************************************************
第一层：获取数据物理地址
第二层：取得最大页数
第三层：取得最小页数
第四层：因为取得的页数都是物理地址，再根据物理地址，插叙出具体数据


但是这种方法的高效性是有前提的，具体请参考阿里数据库团队的这篇文章：
http://www.taobaodba.com/html/134_oracle_page_compare.html


2.海量数据场景下提高update性能
最近一直在折腾大表的更新问题，今天终于有了突破。兴奋之余发个帖子跟大家分享一下心得，并且讨论一下是否还可能进一步提高处理速度。
问题是这样的：一张5亿条记录的表，没有分区。由于增加了一个冗余字段，需要根据另外一张表（4.8亿条）更新这个大表。下面是具体的描述：
环境：HP-UX 11i+Oracle9.2.0.8+RAID
要更新的表：T1 (id1 number, id2 number, curr_count number,.....) --id1唯一 5亿条记录 >60GB
更新数据来源：T2 (id2 number, curr_count number) --id2唯一 4.8亿
更新逻辑：T2中的每一条记录，都到T1中找到对应的记录（T2.id2=T1.id2），更新T1.curr_count=T2.curr_count
限制条件：只能在线更新（应用程序一直在访问这个表，所以不能用INSERT SELECT），不能占用太多系统资源，要求3天之内更新完毕。
原来的做法：
declare
cursor cur_t2 is
select /*+ use_hash(T1,T2) parallel(T1,16) parallel_index(IX_T1_id2,16) */
T2.id2, T2.curr_count, T1.rowid row_id
from T1, T2
where T1.id2=T2.id2;
v_counter number;
begin
v_counter := 0;
for row_t2 in cur_t2 loop
update T1 set curr_count=row_t2.curr_count
where rowid=row_t2.row_id;
v_counter := v_counter + 1;
if (v_counter>=1000) then
commit;
v_counter := 0;
end if;
end loop;
commit;
end;
/
问题：更新太慢，260 rows/s，全部更新完毕需要22天！
经过调查发现是UPDATE语句执行的效率太低，进一步的跟踪发现，UPDATE至少90%的时间是在等待db file sequential read这个事件。按说都ROWID了，为什么还有这么多磁盘等待？再看disk reads，明白了，原来UPDATE语句产生了大量的物理读，当然慢了。想必T1表太大了，Data Buffer装不下，并且有其他的表跟它竞争，所以刚更新一条数据，从磁盘读取了一个数据块到内存，很快就被挤去出了，下次更新这个块上的其他数据时，还得再从磁盘读取。这样Data Buffer Cache的效率就很低，基本没有利用上。
怎么解决呢？最好是能按数据块的顺序更新，这样某个数据块里的第一行数据更新后，数据块内的其他行就不用再从磁盘里读取了（不太可能那么快就被挤出内存），物理读降低了，速度肯定能加快。可是怎样按数据块的顺序更新呢？我想到了ROWID的结构是data object number(6位字符串)+relative file number(3位字符串)+block number(6位字符串)+row number(3位字符串)，那么ROWID的顺序应该就是数据块的顺序了。于是我修改了PLSQL：
alter table T1 storage(buffer_pool keep); -- keep buffer pool size = 6GB
declare
cursor cur_t2 is
select /*+ use_hash(T1,T2) parallel(T1,16) parallel_index(IX_T1_id2,16) */
T2.id2, T2.curr_count, T1.rowid row_id
from T1, T2
where T1.id2=T2.id2
order by T1.rowid;
v_counter number;
begin
v_counter := 0;
for row_t2 in cur_t2 loop
update T1 set curr_count=row_t2.curr_count
where rowid=row_t2.row_id;
v_counter := v_counter + 1;
if (v_counter>=1000) then
commit;
v_counter := 0;
end if;
end loop;
commit;
end;
/
alter table T1 storage(buffer_pool default);




这回更新的速度大为加快：10000 rows/s。分析跟踪文件表明db file sequential reads和磁盘读取变的很少。按照这个速度20个小时之内就能全部更新完了。




心得：处理的数据量并没有减少，只是改变一下处理的顺序，也可以极大地提高性能。








order by rowid导致大量的查询物理读。其实在本文第二个测试中也是这样的——CURSOR的打开时间比不ORDER BY ROWID时间要长，因为多了SORT。可是这样是值得的，因为后续有大量的UPDATE，节省的物理读是很客观的。
*后记：修改了几处错误：
where T1.id1=T2.id2 => where T1.id2=T2.id2
parallel_index(IX_T2_id2,16) => parallel_index(IX_T1_id2,16)


3.查找和删除重复数据
表CZ的结构如下：
SQL> desc cz
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ------------------
C1 NUMBER(10)
C10 NUMBER(5)
C20 VARCHAR2(3)