在很多时候，我们会需要对一个表进行插入大量的数据，并且希望在尽可能短的时间内完成该工作，这里，和大家分享下我平时在做大量数据insert的一些经验。

　　前提：在做insert数据之前，如果是非生产环境，请将表的索引和约束去掉，待insert完成后再建索引和约束。

　　1.

　　这是最基础的insert语句，我们把tab2表中的数据insert到tab1表中。根据经验，千万级的数据可在1小时内完成。但是该方法产生的arch会非常快，需要关注归档的产生量，及时启动备份软件，避免arch目录撑爆。

　　2.

　　该方法会使得产生arch大大减少，并且在一定程度上提高时间，根据经验，千万级的数据可在45分钟内完成。但是请注意，该方法适合单进程的串行方式，如果当有多个进程同时运行时，后发起的进程会有enqueue的等待。注意此方法千万不能dataguard上用(不过要是在database已经force logging那也是不怕的，呵呵)!!

　　3.

　　对于select之后的语句是全表扫描的情况，我们可以加parallel的hint来提高其并发，这里需要注意的是最大并发度受到初始化参数parallel_max_servers的限制，并发的进程可以通过v$px_session查看，或者ps -ef |grep ora_p查看。

　　4.

　　与方法2相反，并发的insert，尚未比较和方法2哪个效率更高(偶估计是方法2快)，有测试过的朋友欢迎补充。

　　5.

　　对于分区表可以利用tab1进行多个进程的并发insert，分区越多，可以启动的进程越多。我曾经试过insert 2.6亿行记录的一个表，8个分区，8个进程，如果用方法2，单个进程完成可能要40分钟，但是由于是有8个分区8个进程，后发进程有enqueue，所以因此需要的时间为40分钟×8;但是如果用方法5，虽然单个进程需要110分钟，但是由于能够并发进程执行，所以总共需要的时间就约为110分钟了。

　　6.

　　用批量绑定(bulk binding)的方式。当循环执行一个绑定变量的sql语句时候，在PL/sql 和sql引擎(engines)中，会发生大量的上下文切换(context switches)。使用bulk binding，能将数据批量的从plsql引擎传到sql引擎，从而减少上下文切换过程，提升效率。该方法比较适合于在线处理，不必停机。

　　7.

　　用copy的方法进行插入，注意此处insert没有into关键字。该方法的好处是可以设置copycommit和arrarysize来一起控制commit的频率，上面的方法是每10000行commit一次。