一亿行删除或修改一千万行的思路总结续

接着上一篇文章：

一亿行删除或修改一千万行的思路

思路二： CTAS + RENAME

因为要在对数据库及其他应用影响最小的情况下做
如果直接对表进行删除则会出现应用因为等待数据释放锁而等待
而且常规的DELETE语句，会生成大量的UNDO和REDO
而且表上如果有大量索引的话，导致删除还会更慢
而且可能会造成大量的空数据块，如果有扫描大量行的操作，空块太多，也会导致性能下降

如果可以停止业务，防止对此表的更新
那么CTAS + RENAME也是个不赖的选择
这种方法只适用于没有业务发生的情况，对于大多数OLTP系统还是不适用的
由于CTAS是DDL语句，基本没有太多UNDO的生成，如果CTAS失败了，重新在执行一遍即可

大致过程如下
比如：对象表为test_01，我想要删去日期(deal_date)为20120301的数据

① CTAS的方法创建一个新表，建表条件为删除条件的对立条件，可考虑nologging+并行
例如：create table test_02 as select * from test_01 where deal_Date<>'20120301'

② 在新表上建立相关索引和约束

③ 重命名新表为老表名字
例如：ALTER TABLE test_02 RENAME TO test_01

④ 如果没问题 删除老表

⑤ 最后查看和该表相关的存储过程、函数等，重新编译

如果用CTAS在建表的时候会对原表建立一致性读的
如果这时候对原表有插入或更新，就需要访问undo表空间然后完成一致读
而且一旦失败需要全部回滚，数据量这么大，这样做的风险是巨大的
我们可以访问dba_extents视图，通过rowid将原表划分成许多不重叠的区域
然后起多个job，job中通过rowid访问然后删除数据
删除完后的区域写日志，这样即使中途失败通过划分的rowid区域和日志都是可以重启的
而且速度要比bulkcollect好，因为bulk collect是缓存100到200条一delete，一个区域直接一个delete
但是这种方式最好需要先在表上加读取锁，不然有insert和update会破坏原来的rowid划分

这种通过rowid的思路，我会在下一篇博客继续介绍

未完待续.....