（数据库：Oracle 10G R2）
将100,000条记录插入表中需要1分钟。但是如果表已经包含一些记录（400K），则需要4分12秒; CPU等待也会跳起来，“Free Buffer Waits”变得非常高（来自dbconsole）。
你知道在这里讨厌什么吗？这是因为频繁的表范围？这些表的范围大小为1,048,576字节。我有一种感觉DB正试图扩展表存储。
我对此感到很困惑。所以任何帮助都会很棒！
这是插入声明：
begin
for i in 1 .. 100000 loop
insert into customer
(id, business_name, address1,
address2, city,
zip, state, country, fax,
phone, email
)
values (customer_seq.nextval, dbms_random.string ('A', 20), dbms_random.string ('A', 20),
dbms_random.string ('A', 20), dbms_random.string ('A', 20),
trunc (dbms_random.value (10000, 99999)), 'CA', 'US', '798-779-7987',
'798-779-7987', 'asdfasf@asfasf.com'
);
end loop;
end;
此处dstat输出（CPU，IO，MEMORY，NET）：
v$buffer_pool_statistics
ID: 3 NAME: DEFAULT BLOCK_SIZE: 8192 SET_MSIZE: 4446 CNUM_REPL: 4446 CNUM_WRITE: 0 CNUM_SET: 4446 BUF_GOT: 1407656 SUM_WRITE: 1244533 SUM_SCAN: 0 FREE_BUFFER_WAIT: 93314 WRITE_COMPLETE_WAIT: 832 BUFFER_BUSY_WAIT: 788 FREE_BUFFER_INSPECTED: 2141883 DIRTY_BUFFERS_INSPECTED: 1030570 DB_BLOCK_CHANGE: 44445969 DB_BLOCK_GETS: 44866836 CONSISTENT_GETS: 8195371 PHYSICAL_READS: 930646 PHYSICAL_WRITES: 1244533
更新
我从这个表中删除了索引，即使将100K插入到600K记录表中（在没有CPU等待的情况下耗时47秒 - 请参阅dstat输出http://pastebin.com/fbaccb10），性能也得到了极大提升。
答案 0 :(得分：5)
不确定在Oracle中是否相同，但在SQL Server中，我要检查的第一件事是你在表上有多少索引。如果这是很多的话，数据库必须做很多工作，在插入记录时重新索引表。重新索引500k行比100k更难。
答案 1 :(得分：1)
索引是某种形式的树，这意味着插入记录的时间将是O（log n），其中n是树的大小（≈标准唯一索引的行数）。 / p>
插入它们的最快方法是在插入过程中删除/禁用索引，然后重新创建它，就像你已经找到的那样。
答案 2 :(得分：1)
即使使用索引，插入100,000条记录的4分钟对我来说也是一个问题。
如果此数据库存在I / O问题，您尚未修复它们，它们将再次出现。我建议您确定根本原因。
如果您发布索引DDL，我会将其计时以进行比较。
我在id和business_name上添加了索引。在循环中进行10次迭代，每100,000行的平均时间为25秒。这是在我的家用PC /服务器上运行在一个磁盘上。
答案 3 :(得分：1)
提高性能的另一个技巧是在序列（customer_seq）上打开或设置更高的缓存。这将允许oracle将序列分配到内存中，而不是为每个插入命中对象。
虽然小心这个。在某些情况下，这会导致序列间隙在值之间产生间隙。
答案 4 :(得分：0)
排序的插入总是花费更长的时间表中的条目。
答案 5 :(得分：0)
您没有说明索引了哪些列。如果你有传真，电话或电子邮件的索引，你会有很多重复（即每一行）。 Oracle'假装'拥有非唯一索引。实际上，每个索引条目都是唯一的，实际表行的rowid是决定因素。 rowid由文件/块/记录组成。
有可能，一旦你达到一定数量的记录，新的记录就会得到rowid，这意味着必须在现有索引的中间进行大量的索引重写。
如果您提供完整的表格和索引创建语句，其他人将能够重现可以提供更多基于证据的响应的体验。
答案 6 :(得分：-1)
我认为它与扩展文件的内部结构有关，以及为添加的信息构建数据库索引 - 我相信数据库以非线性方式排列数据，有助于加快数据检索选择