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场景：

数据库expdp,impdp导出导入，因索引导入时间较长，易导致异常终止形成不可控的局面。故采取先导入数据后，后导入index和constraint的方法。提高数据导入的正确率。

环境：

数据库：oracle 11.2.0.4

操作系统：aix 6.1

dump文件约30g大小，未压缩时约200g左右。

1.操作过程流如下：

1.1 用户导出

##排除无用表，减少导出导入的压力，提高效率。相当明显建议使用

##排除dblink，减少误操作风险，往往预生产，测试环境与生产相似度极高，为了避免误操作。建议排除dblink 导出导入，人为重建代替##

##采用压缩compression,效果比较明显，在CPU资源足的情况建议使用

##cluster=no，RAC环境下建议使用

expdp system/**** directory=dump_dir dumpfile=monthend_prd_20200312_%U.dmp schemas=BMC_prd parallel=12 cluster=no exclude=table:\"IN\(\'BIG_TABLE1\',\'BIG_LOG1\',\'BIG_HIS_TAB1\') exclude=DB_LINK logfile=expdp_monthend_prd_20200312.log compression=ALL

##主要用法是使用exclude和include,排除index时用exclude，导入index时必须用include##

1.2 用户数据导入

impdp system/**** directory=DB_DUMP parallel=4 dumpfile=monthend_prd_20200312_%u.dmp logfile=monthend_prd_20200312_%u_2.log remap_schema=BMC_prd:BMC_PREPROD2 exclude=index exclude=constraint

1.3 用户index和constraint导入

impdp system/**** directory=DB_DUMP parallel=4 dumpfile=monthend_prd_20200312_%u.dmp logfile=monthend_prd_20200312_%u_3.log remap_schema=BMC_prd:BMC_PREPROD2 include=index include=constraint

##这里impdp导入索引比较有意思，我提出log分析给大家。直接进入导入索引。##

******

Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX

2.效率对比(以时间为衡量标准)如下：

2.1 数据和索引未分开导入消耗时间：08:24:06

2.2 数据和索引分开导入消耗时间：08:04:44

数据 01:17:01

索引 06:47:43

到此，相信大家对“Oracle 11g impdp先数据后索引导入方法是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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