前言 某大型国有银行一套关键系统10g升级到11g，老K负责升级后第一天早上的运行保障；在升级前甲方客户已经先后做了各种测试，以保证升级后不会存在任何性能问题。然而，事与愿违，老K刚到现场，客户应用团队就已经反馈到客户说批量慢了一段时间，根据应用日志与现场负责协助升级的友商DBA的核查，初步定位问题为升级后使用的存储变慢导致的导出缓慢，拖慢了批量的执行时间。对于这一结论，客户在调动存储相关工程师进行核查的同时，还存在疑惑，于是老K便开始参与这一问题的追查；现在问题就可以描述为：oracle从10g升级到11g后，导入操作变慢。
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因为是升级前后导入的效率变化，于是老K首先将生产系统分别在10g和11g的环境下导入的日志来进行对比，主要核对导入的时间点后再进一步查看相关时间点数据库的状态。然而，在看过两个日志后，老K就有了自己的疑惑，于是，我就启动自己的虚拟机，开始自己的验证探索之旅。
上面两图是我在自己的虚拟机上直接测试导入得到的导入日志文件，细心的你在看完下图之后，是否也发现了一些疑惑呢？老K提示：
老K提示：
1.导入时启用了并行（并行为6，大于表的个数）
2.导入时使用了content=data_only（说明数据库中原来已经有了表的定义）
3.导入的表中存在分区表（A1，A2，A3共计24个分区）和非分区表（A6）
02分析中。。。
如图所示，表A6比较大，有超过500万条记录（而且这里老K还在A6表上建了索引，在导入时还需要维护A6表的索引，其他表则没有索引），而其他所有的表占用空间加起来也不过300M大小而已。在10g的日志中，A6表的日志记录写在了最后一行，而在11g的日志中则出现在了第四行。
正常来说，使用数据泵导入/导出多个表时，会在导入/导出完成时在日志中打出相应表的信息，如果这里A6表作为一个大表，却相较于其他表先完成导入操作，我们就可以怀疑分区表和非分区表同时导入时，11g数据泵的机制是存在问题的，特别是在对比了10g的导入情况后。
03猜测&验证
上面梳理出疑惑，我们应该怎么去验证呢？如果我们是正在执行导入/导出的操作，我们可以attach到导入/导出任务中进行实时观察；而如果是导入/导出已经完成了，那我们就需要从数据库的历史性能视图中去寻找答案了（这里我们主要针对11g数据库进行验证）。
首先，我们先来通过v$active_session_history视图来查看导入的整体情况：
这里使用v$active_session_history视图来核查，每秒做一次采样发现，导入期间，数据库确实启动了6个并行进程（worker），其中DW00进程采样次数最多，但是各进程的最早采样到的时间和最后采样到的时间相差无几，都是从12:36左右到12:51;显然，这个过程中有部分worker进程是空闲的；
那么，是不是分区表导入存在问题呢？
我们先来分析分区表（以A1为例）的导入过程：
通过上面结果，我们能看到一个特征，就A1表而言，其各个分区的导入散落在不同的DW进程上，但是从采样的大最小时间上看，没有重合时间区域，也就是说，在目前DATAPUMP启动了6个并行来导入4个表的时候，看起来分区表A1表并没有做到多个分区并行导入，同样我们核查A2、A3表的导入情况：
得出结论如下：导入时，虽然并行度是6，只导入4个表（含分区表）的情况下，所有的表的多个分区间没有并行地导入，至少有个两个DW进程是空闲的（实时attach到导入进程监控时更是一目了然）。
此类情况是不是与我们以往的经验相违背呢？
知识点：
1.数据泵导入时，并行主要是通过多个进程分别导入不同的表来提高导入速度的，而不同的分区作为不同的segment一般也被当做不同的表来处理；
2.数据泵导入时，默认使用的是insert append的方式，也就是说在导入时会持有对象的表锁；
本次的导入好像就是与第一条有所不符，导入时在存在空闲进程的情况下，同一个表的不同分区并没有做到并行，那是为什么呢？我们需要注意到我们在前面提到的几个导入特征，其中一个就是，我们使用了content=data_only; 使用这个参数就意味着，当前数据库中已经有了该分区表的定义，只是将数据导入到已存在的表中去，在数据库中已经存在分区表的定义而需要向其中导入数据时，则可能会遇到的一种情况是，数据库中分区表的定义与DUMP文件中分区表的定义不一致（比如分区键不一致），导致DUMP文件中的分区无法与数据库中的已有分区一一对应，而无法做到一一对应就意味着，如果启动多个WORKER同时导入一个表的不同分区，不同WORKER就有可能会同时向一个目标分区中执行insert append操作，前面提到，insert append操作会持有行锁，这样最后会出现导入worker间的互相阻塞的情况，而且有可能形成死锁，所以oracle较新的版本中，在导入已存在分区表时（使用了参数content=data_only等），同一表的多个分区是顺序导入的（虽然有可能是通过不同的worker来执行）。
04疑问&解答
那么10g数据库的导入是不是也是这样呢？我们用同样方法来测试观察，可以发现10g数据库的导入也是如此，那么客户在10g、11g环境中导入的数据、表的定义、导入命令，都没有变化，看起来并行+metadata_only并不是问题所在，那么真正的问题在哪里呢？我再次回到最开始的问题：
在10g的日志中，A6表的日志记录写在了最后一行，而在11g的日志中则出现在了第四行，也就是说，在10g中，A6表是最后完成的，而在11g中A6表却在A1、A2、A3表的大部分分区完成前已经完成了，是A1、A2、A3表的导入进程在等待什么吗？
还是要回到v$active_session_history视图上来:
可以看到，A6导入时间大约从12:36持续到12:49，包含索引维护
而在此期间其他活动的会话中，各分区表只导入了一个分区（即各表导入的第一个分区），而且各WORKER在导入完第一个分区后（12:37:32~12:42:17）并没有异常等待，而是处于空闲状态。
我们再回顾一下各个表的导入情况：
可以看到，各个表在导完第一个分区后，出现长时间的停顿，一直等到非分区表导入完，才继续后续的分区导入；
结合各worker的状态及各表导入的时间状态以及前面的结论我们可以确认一点：
在分区表和非分区表同时导入，而且是数据库中表定义已经存在（使用content=metadata_only等参数）时，分区表需要逐个导入无法使用并行，而在所有分区表分别导完第一个分区后，需要等待所有的非分区表导入完成，才能继续后面的分区表的分区导入，进而影响导入进度。
而以上问题在10g数据泵中不存在，宇宙行客户所遇到的问题正是这个问题，升级后多花费的时间也基本上就是单个非分区表导入的时间。以上问题已经提交的ORACLE官方并确认为11g导入的调度机制问题，目前正在开发解决中。
05
我们遇到了什么
看看我们遇到了什么问题吧：
1.在10g中，我们使用并行导入分区表和非分区表，并且目标库中已经有了表的定义，于是我们加上了content=data_only参数；
2.导入的过程中，分区表的各个分区逐个导入，在并行进程足够多的时候各个表之间实现并行导入；
3.升级到11g以后，各分区表仅仅导入第一个分区，然后开始等待；
4.非分区表导入完成后，各分区表继续完成导入。
而现在我们知道了，多花费的时间就是第三步的时间，在10g环境先，非分区表可以与分区表并行导入，而到了11g环境中，非分区表只能与分区表导入的第一个分区并行导入；假设，我们需要导入的是一个超大的非分区表和3个分区表，每个分区表3个分区，各分区大小一致，如果单独导所有的分区表需要1个小时，单独导所有非分区表需要1个小时，启用4个并行，在10g的环境里，理想情况下只需要1个小时即可导入完成（以导入最慢的非分区表导入完成，即整体导入完），而在11g的环境中，则需要1个小时+3/4个小时（即105分钟）。
我们可以做什么：
当我们需要追求导入的效率时：
1.导入分区表时尽量避免使用content=data_only或table_exists_action=appen/truncate的方式，如果已有表的数据量不大，而且dump中表的结构也与已存表的结构一致，我们不妨先存留已有表的数据，再使用table_exists_action=replace的方式；
2.如果导入分区表无法避免使用content=data_only或table_exists_action=appen/truncate，那么我们建议分区表和非分区表分开导入。
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