oracle 快速删除大批量数据方法（全部删除，条件删除，删除大量重复记录）
分类： ORACLE 数据库 2011-05-24 16:39 8427人阅读 评论(2) 收藏 举报
oracledeletetablesqllogginginsert
全部删除
如果是删除某个表的所有数据，并且不需要回滚，使用 TRUNCATE 就ok了。关于Trancate 参见这里http://blog.csdn.net/gnolhh168/archive/2011/05/24/6442561.aspx
SQL> truncate table table_name;
条件删除
如果删除数据有条件，如 delete from tablename where col1 = 'lucy';这时除了加索引外, 你可以删除时加NO LOGGING选项,不写日志加快删除速度
引用某人的一句话“几千万条记录的表都不分区，明显有问题嘛。Oracle的技术支持工程师建议，2,000,000条以上记录的表，应该考虑分区，你完全可以按照时间为维度来建表，每个月的数据存放在一个分区表中，以后要删除一个月的数据，直接truncate table即可，不记录日志，速度很快。”
删除大量重复记录
《转》做项目的时候，一位同事导数据的时候，不小心把一个表中的数据全都搞重了，也就是说，这个表里所有的记录都有一条重复的。这个表的数据是千万级的，而且是生产系统。也就是说，不能把所有的记录都删除，而且必须快速的把重复记录删掉。
对此，总结了一下删除重复记录的方法，以及每种方法的优缺点。
为了陈诉方便，假设表名为Tbl，表中有三列col1，col2，col3，其中col1，col2是主键，并且，col1，col2上加了索引。
1、通过创建临时表
可以把数据先导入到一个临时表中，然后删除原表的数据，再把数据导回原表，SQL语句如下：
creat table tbl_tmp (select distinct* from tbl);
truncate table tbl; //清空表记录i
nsert into tbl select * from tbl_tmp;//将临时表中的数据插回来。
这种方法可以实现需求，但是很明显，对于一个千万级记录的表，这种方法很慢，在生产系统中，这会给系统带来很大的开销，不可行。
2、利用rowid
在oracle中，每一条记录都有一个rowid，rowid在整个数据库中是唯一的，rowid确定了每条记录是oracle中的哪一个数据文件、块、行上。在重复的记录中，可能所有列的内容都相同，但rowid不会相同。SQL语句如下：
delete from tbl where rowid in (select a.rowid
from tbl a, tbl b
where a.rowid>b.rowid and a.col1=b.col1 and a.col2 = b.col2)
如果已经知道每条记录只有一条重复的，这个sql语句适用。但是如果每条记录的重复记录有N条，这个N是未知的，就要考虑适用下面这种方法了。
3、利用max或min函数
这里也要使用rowid，与上面不同的是结合max或min函数来实现。SQL语句如下
delete from tbl a
where rowid not in (
select max(b.rowid)
from tbl b
where a.col1=b.col1 and a.col2 = b.col2); //这里max使用min也可以
或者用下面的语句
delete from tbl awhere rowid<(
select max(b.rowid)
from tbl b
where a.col1=b.col1 and a.col2 = b.col2); //这里如果把max换成min的话，前面的where子句中需要把"<"改为">"
跟上面的方法思路基本是一样的，不过使用了group by，减少了显性的比较条件，提高效率。SQL语句如下：
deletefrom tbl where rowid not in (
select max(rowid)
from tbl tgroup by t.col1, t.col2);
delete from tbl where (col1, col2) in (
select col1,col2
from tblgroup bycol1,col2havingcount(*) >1) and rowidnotin(selectnin(rowid)fromtblgroup bycol1, col2havingcount(*) >1) ----？？？
还有一种方法，对于表中有重复记录的记录比较少的，并且有索引的情况，比较适用。假定col1，col2上有索引，并且tbl表中有重复记录的记录比较少，SQL语句如下4、利用group by，提高效率
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