【总结】大规模数据(300万条)测试时，需要注意的问题。

前言

前两天，执行了一个batch处理300万条数据

程序执行了33小时11分40秒

并且产生了10G多的log文件

事前准备（数据导入）

①数据导入所采取的方式

执行数据数据插入时，我们选择的方式最好是批处理

写一个存储过程，来对数据进行插入操作。

在oracle下面，我们还可以选择sqlldr命令导入ctl文件的方式导入数据。

 ②如何执行导入数据用的存储过程（分批次执行多次，不要直接循环300万次）

使用存储过程导入数据时，我们不要一下子就执行300万循环

我们可以把他分组为10万执行30次。

select create_date_100000();

select create_date_100000();

select create_date_100000();

 ③注意导入时，备份文件的清理

在postgre数据库上，执行存储过程生成数据时

会产生大量的备份文件，吃掉硬盘空间

我们要对这些备份文件及时进行删除处理

这么执行效果好像也不是太好

最佳执行方案:

每次执行1万件，执行300次

select create_date_10000();

。。。

。。。

select create_date_10000();

以上为100个，执行时可以一起执行的(两个叹号的那个图标)，不用等这1个执行完了，再执行下一个(其实就是批处理，一次执行100个存储过程，每个存储过程生成1万条数据)；

每次执行100个，每个1万件的执行时间大约是25秒到33秒之间

所以执行100万件也就需要50分钟，在这期间注意清空数据库的备份文件

如果单独执行10万件，所需的时间大约是15分钟

执行500万件直接卡死！！

程序的实施执行（注意log级别要使用真实环境下的，不应该有debug级别）

注意程序执行时的log级别

在这种情况下debug级别的log不应该出现

事后处理（如何更快的删除数据）

在执行完程序之后，我们一定要对我们插入数据库中的数据进行删除

在删除数据时，我们应该采取部分删除的方式。

比如

  delete from TBL_USER_INFO where update = '20120426' AND user_id like '0%'；

  delete from TBL_USER_INFO where update = '20120426' AND  like '1%'；

使用这种方式来删除数据

要比直接

delete from TBL_USER_INFO where update = '20120426'

一下删除300万条的数据效果要好。

(注:  ①update = '20120426' 是我们为了让寄存的数据与新插入的数据相互区分，所特定设置的值

        select count(user_id) from TBL_USER_INFO where update = '20120426'

        所得到的值就是300万

　　②user_id是我们这张表的主键，同时也是设置了索引的列)

最后

以上就是成就砖头为你收集整理的【总结】大规模数据(300万条)测试时，需要注意的问题。的全部内容，希望文章能够帮你解决【总结】大规模数据(300万条)测试时，需要注意的问题。所遇到的程序开发问题。

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