在上篇《java 并发：多线程锁计数器》中提到过，在工作中碰到一个较大数据量的处理模块。在上篇中使用多线程解决了数据导入的问题，而在数据导入后碰到了较大数据量的逻辑处理和更新问题，为了在尽量短的时间内完成数据处理，我们开发组将整个数据处理过程拆分成两个存储过程和一段java代码。
我负责其中一个存储过程，整个存储过程的逻辑就是通过数据的Code字段规则，分析数据与数据之间是否存在父子关系，并将这种关系通过Parent_Id实体化。
存储过程完成后速度依然很慢在4分钟左右，在不断的探索和测试后终于将时间缩短到2-3s内。在此过程中学到了很多，在此记录。
存储过程之优化
存储过程核心Code
--遍历WBS编码所有长度，即所有层级
for i in code_length loop
m_num := i.clength - s_code;
for frecord1 in (select *
from sgt_wbs
where PLAN_ID = planId
and length(CODE) = i.clength) loop
-- 如果为顶级编码则只更新层级
if (i.clength = min_code) then
update sgt_wbs t
set t.node_level = n_level
where length(code) = i.clength;
exit;
end if;
--更新WBS节点的parent_id
update sgt_wbs t
set t.parent_id = (select id
from sgt_wbs
where code = substr(frecord1.code,
0,
i.clength - m_num)
and plan_id = planId),
t.node_level = n_level
where t.CODE = frecord1.code
and t.plan_id = planId;
end loop;
commit;
s_code := i.clength;
n_level := n_level + 1;
end loop;
存储过程测试及运行
1. 存储过程运行
begin
-- Call the procedure
sgt_update_pid(planid => :planid);
end;
2. 存储过程的测试
整个过程使用的数据库连接工具为PL/SQL
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首先在存储过程上右击选中添加调试信息，然后再次选中测试
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然后添加变量数据，并执行
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顶部工具栏中常用工具
常用的就两个按钮：按钮1和按钮2 ，按钮1为直接运行存储过程，按钮2为单步执行存储过程，类似java的debug。按钮1 可以直接测试存储过程是否能够执行成功，而按钮2一般为在存储过程出错的过程中进行单步调试
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单步调试
在调试过程中可以添加观察变量，可以观察变量在运行过程中值得变化，便于错误排查和调试
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3. 存储过程概览图
在存储过程中想要查看整个代码用时情况需要使用概览图
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选中概览图按钮
如果想要查看存储过程的时间分布是无法同时单步调试的，需要直接执行
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执行
在使用概览图的功能时是不能测试的，需要直接运行
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查看执行计划
在执行后，可以在顶部选择概览图查看整个存储过程中时间分部，并对耗时部分进行针对的优化
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存储过程优化
在测试通过并使用概览图分析后发现了影响时间的code
1.分析耗时code
我们可以发现存储过程中大部分时间都消耗在更新语句中，在单独对此语句做分析，并获取该语句的执行计划(F5)
- 可优化代码
update sgt_wbs t
set t.parent_id = (select id
from sgt_wbs
where code = substr(frecord1.code,
0,
i.clength - m_num)
and plan_id = planId),
t.node_level = n_level
where t.CODE = frecord1.code
and t.plan_id = planId;
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执行计划
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通过执行计划，我们可以发现更新过程中 子查询是最耗时的操作，所以我们优化的重点放在了这个子查询中。
但是子查询语句很简单，并没有优化空间，所以这里我们为查询字段创建了索引来加快查询速度
2.创建索引并测试
当创建索引后，再次测试存储过程，原来需要360多秒的时间，缩短到了2-3秒钟，说明优化是有效的，并解决了数据处理时间过长的问题
多线程的限制
在上篇文章中，使用多线程优化数据导入后，还想要在加快数据导入速度，最直接的反应是提高线程数。所以在此思想上做了一些列的测试
- 数据量16000条
| 百分比（锁） | 线程数 | 数据校验 | 时间 |
|---|---|---|---|
| 无 | 7 | 有 | 2.30m |
| 无 | 7 | 无 | 32s |
| 有 | 7 | 有 | 2.40m |
| 无 | 14 | 有 | 2.33m |
| 无 | 14 | 无 | 29s |
| 有 | 14 | 有 | 2.40m |
通过比对测试发现线程数的增多在无数据校验和变量锁的情况下，多线程会提升导入速度，减少时间，但是一旦有了变量锁和校验，一倍多的线程速度反而慢了下来。
测试直观的表明，线程的确能提升导入效率,但是是有极限的，一旦超过最优线程数量，数据导入速度反而会出现下降的情况。可见线程是有限制的，一定要将线程数定在一个合理的范围内，否则过多的线程不但会拖慢运行速度还会消耗服务器资源，导致整个应用响应变慢