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EXP 常规模式、EXP 直接路径模式和 EXPDP 三种方式导出的性能对比
1. 首先是 EXP 的常规路径导出：
exp linuxidc/zhejiang file=/data1/zj_regular.dmp buffer=20480000
常规 EXP 导出方式执行了 1 小时 24 分钟。
2. 直接路径导出方式：
exp linuxidc/zhejiang file=/data1/zj_direct.dmp buffer=20480000
recordlength=65535 direct=y
直接路径导入用时 18 分钟，比常规路径导出速度有一个明显的提高。
3. 数据泵的导出速度。
expdp linuxidc/zhejiang dumpfile=zj_datapump.dp directory=d_test schemas=linuxidc
数据泵的导出时间仅用了 14 分钟，比直接路径导入方式还快了 20% 多。而且观察三个导出文件的大小可以发现，导出速度越快对应的文件也越小，其中数据泵的导出方式得到的文件要比 EXP 方式小将近 1.5G。
IMP 和 IMPDP 导入性能对比
1.IMP 的导入速度：
imp linuxidc/zhejiang file=/data1/zj_regular.dmp full=y buffer=20480000 log=/data1/zj_regular.log
IMP 导入花费了 3 小时 17 分钟，
2.IMPdp 的导入速度：
impdp linuxidc/zhejiang DUMPFILE=zj_datapump.dp DIRECTORY=d_test FULL=y LOGFILE=zj_datapump.log
数据泵的导入操作居然花了 3 个小时 8 分钟的时间，和 IMP 的导入速度十分接近，看来并非所有情况下都像 Oracle 描述的那样，数据泵的导入比普通导入效率有大幅度的提高。
上面一篇文章的测试中发现 IMPDP 的导入速度和 IMP 导入速度相差无几。而 Oracle 在介绍数据泵的时候，提到 IMPDP 的导入速度最高是 IMP 的 10 倍。不过好在 IMPDP 还是可以优化调整的，那就是通过设置 PARALLEL 来提高 IMPDP 的并行度。
首先还是看一下 CPU 的数量：
SQL> show parameter cpu
由于数据库服务器的 CPU 个数为 2，下面尝试设置 PARALLEL 为 2 来进行导入
impdp linuxidc/zhejiang DUMPFILE=zj_datapump.dp DIRECTORY=d_test FULL=y LOGFILE=zj_datapump.log parallel=2
采用并行度为 2 的导入方式，发现速度果然提高了很多。并行度为 1 的导入速度是 3 小时 8 分钟，而现在用了不到 2 个半小时。
由于并行度设置不应该超过 CPU 数的 2 倍，因此尝试平行度 3 和 4 的导入，导入时间和并行度 2 十分接近。看来已经无法再使用通过提高并行度的方法来提高性能了。
1. 先看直接导出的性能：
$ expdp linuxidc/zhejiang directory=d_test dumpfile=linuxidc.dp
整个导出操作大概用了 14 分半，
2. 尝试使用并行度 2 进行导出，这时仍然设置一个导出的数据文件：
$ expdp linuxidc/zhejiang directory=d_test dumpfile=linuxidc_p2_1file.dp parallel=2
整个导入过程不到 14 分钟，不过这个性能的提升实在不是很明显。不过这是有原因的，由于设置了并行度，两个进程在同时执行导出操作，但是二者要将导出的数据写入同一个数据文件中，因此必然会导致资源的争用
3. 仍然使用并行度 2，但是同时设置两个数据文件再次检查导出性能：
$ expdp linuxidc/zhejiang directory=d_test dumpfile=linuxidc_p2_2file1.dp,linuxidc_p2_2file2.dp parallel=2
这次导出仅仅用了 10 分半，导出的效率大大的提高。
4. 测试一下并行度 4，分别导出到 4 个数据文件中：
用了 9 分钟整导出完成，设置成并行度 4 仍然可以获得一定的性能提升，但是并不明显了，这主要是由于整个性能的瓶颈已经不是单个进程的处理能力，多半性能的瓶颈已经变成了磁盘 IO 瓶颈，此时单单靠增加并行度已经无法明显提升性能了。
更多 Oracle 相关信息见 Oracle 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=12
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