DB2数据更新问题

Question

开发工具：PB
数据库：DB2
需要更新客户的零件价格信息和其他的相关信息，每次更新数据会有2800000条左右，目前的程序需要执行11个小时才可以完全结束。
实现方法是用DATASTORE来Update的，客户仍然感觉很慢，请教各位大神，有什么其他的好一点的办法可以进一步的提高效率吗？

Answer 1

按照你的说法，是先从一个表（假定表名为A）里读取1000行数据，然后到正式表（假定表名为B）里分别判断每条记录，如果没有这条记录就INSERT到正式表，如果正式表有这条记录就UPDATE正式表的数据，然后再处理下一个1000行。我这个理解正确吗?

如果是这样的话，从A表取数据的WHERE条件中的谓词应该建成一个复合索引，并且排序字段建成一个单独的索引（rownumber() over(order by 排序字段 asc ) as rowid)，这样能很大程度上加快读的速度，这个语句频繁执行，是优化的关键点。
接下来判断每条记录在B表是否存在，这个WHERE条件中的谓词也应该建成一个复合索引，因为这个语句会频繁执行，也是优化的关键点。
然后是判断，不知道你用的是什么语言来实现，这个地方已经跟数据库没有关系了，无法优化。

接下来是插入，如果能批量操作，就考虑批量，比如JDBC的接口中addBatch()等方法，同时给B表添加append on特性，可以很大程度的加快插入速度，是优化的关键点。使用append 特性以后，请注意定期reorg table，alter table TAB_NAME append on。
接下来是更新，同样是做成批量操作，这个UPDATE的WHERE条件中的谓词也建成一个复合索引，这个语句频繁执行，也是优化的关键点。

然后数据库层面：
日志缓冲池(LOGBUFSZ)调整成8192个页面，可以减少日志I/O，这个也是优化的关键点；
活动日志、归档日志所在的磁盘与数据所在的磁盘要分开，因为I/O是数据库最耗时的操作，瓶颈一般都处在这个地方，这个也是优化的关键点；
数据和索引及大字段分开存放在不同的表空间，数据和索引不要用文件缓存，大字段启用文件缓存；
索引使用的缓冲池最好保证索引完全能够容纳进去，这样能很大的加快查询速度，这也是优化的关键点；
日志文件大小最好定义为100MB，主日志大小定义为10，辅助日志大小定义为20，即LOGFILSIZ=25600，LOGPRIMARY=10，LOGSECOND=20，这样可以减少日志频繁归档和保证一个事务可以进行更多的DML操作；
每次操作不要只对1000行记录进行操作就提交，因为频繁提交很耗时，建议调整为每次2W条，上面所说的日志配置应该足够确保不会出现日志空间满的问题。

我在银行的批处理操作中做过12个参数表的这种临时表、正式表、查询、判断、INSERT、UPDATE的操作，总数据量有14W条记录，操作时间都是在10分钟以内结束，而且是一台服务器上三个环境都有这样的作业在同时执行（即访问临时表和正式表中不同的记录）。
按照这个估算，你的280W条记录，应该可以在200分钟内结束。

我程序中用到的是JAVA、MYBATIS、SPRING的手动事务。
附：我拥有DB2 V9的所有认证，希望我的回答对你有所帮助。

Answer 2

update本身是比较慢的,你可以将更新的条件增加索引,必要的时候增加组合索引.
其实最好是整型的数字字段,比如主键作为条件,能很大的提高速度.
另外,你可看表的数据量,如果更新的数据是全部,或者是绝大部分,建议你把不更新的导出,然后分别插入不更新的,和已经修改过的价格.追问

恩，有一张的表的数据比较多，考虑过你说的，现在正在和客户沟通，因为他们有可能会取那张表的历史数据。可以将更新的东西写到存储过程吗，那样会不会快一点。

追答

存储过程也是追条执行的,性能上没啥差别的.
如果历史数据是增量,且访问不频繁,建议单独存放一张表;
而经常访问的实时(每次更新的)数据,也单独放一张表;
这样做可能会增加一个界面,或者说走个分支接口,但是对客户体验上来说性能还是有很大提高的.
另外,可以考虑分区(比如按照时间,这种分区方式较为常用),这个你可以研究下.

追问

按照现在程序里面的逻辑，历史数据的确是增量，理论上来说，客户是不会取很早之前的数据的，之前我们也考虑过分两张表存放，但是现在客户也没有具体回复，所以我们也没法决定对那部分历史数据的处理方案。
现在我正在对每部分的时间做测试，看那部分花的时间最长，到时候在做优化吧。

追答

客户没回复,你也只能在现有的基础上优化了,加油~

Answer 3

批量的去更新，每次批量设置一定数量，如1000条或10000条commit一次。追问

现在就是这么处理的，但是每一条都需要去表里校验有没有这个数据，有就UPDATE，没有就INSERT。也是挺耗费时间的。