oracle海量数据插入探究： –转载：https://mp.weixin.qq.com/s/d3XegSgatBSg88hhnYC5Lg 以下用一个实例证明研发对于数据库性能的巨大影响。
–使用交叉连接构造百万计表： –创建同结构空表 我们的目标是将ext_scan_objects的数据插入到另外一张空表中去。
第一种方法：常规插入
为了验证时间消耗，我们打开时间显示 优点1：语法简单
优点2：对于小表、中表（数据量在千万级别左右或以下）较为合适，时间也快（本次约为83秒）
缺点1：数据量大的话，耗时长并且完成时间无法估测
致命缺点：如果数据量大到一定规模，大概率出现无法完成的情况，同时由于是一个事务一旦中途出现问题，会出现大事务长时间回滚，严重影响性能，并且重新开始，需要重新插入第一条数据
第二种方法：row by row +每行commit 缺点1：每次都提交事务，会影响性能，处理时间可能更长（本次实验过程耗时10分钟），但不至于出现因事务过大而出现的进退两难。
缺点2：可能因频繁提交事务带来的lgwr进程繁忙导致的性能问题
优势1：出现异常中断，可以通过辅助方法判断下一次插入的位置，减少工作量
优势2：由于中途有提交事务，可以观测到插入的速度，推断出完成所需要的大致时间
第三种方法：row by row + 分批commit 劣势1：虽然分多次提交，比方法二科学（处理时间有明显提高），但是由于仍是逐行处理，处理速度仍然没有上去 优势1：出现异常中断，可以通过辅助方法判断下一次插入的位置，减少工作量 优势2：可以观测到插入的速度，推断出完成所需要的大致时间
第四种方法：array方式 方法4不采用逐行处理，分批提交天然形成，速度大幅提升，建议使用
第五种方法：手动分拆，
insert into ext_scan_objects6 select * from ext_scan_objects where mod(object_id,5) = 0;
insert into ext_scan_objects6 select * from ext_scan_objects where mod(object_id,5) = 1;
insert into ext_scan_objects6 select * from ext_scan_objects where mod(object_id,5) = 2;
insert into ext_scan_objects6 select * from ext_scan_objects where mod(object_id,5) = 3;
insert into ext_scan_objects6 select * from ext_scan_objects where mod(object_id,5) = 4;
–一种较为"笨拙"的简单分拆方法，容易理解
–对于特大表毫无意义，并且消耗资源较多
第六种方法：set based：将要做的事情“囫囵”的告诉Oracle，该种方法性能较好 通过上面的实验证明，完成同样的任务，使用不同的方法，消耗的时间和资源都完全不一样。作为一个数据工作者，尤其是数仓工程师，相信这篇文章会给您带来一些启示。
