本案例演示了用oracle11g的資料泵impdp工具匯入資料，使用併發功能。要解決的問題是：1.什麼情況下開併發匯入效率有明顯的提升？2.在匯入的過程怎麼樣監控資料泵impdp匯入資料的？
本次匯入檔案是1G，匯入資料不多。資料檔案放在openfiler的儲存中，寫入很慢，所以開併發匯入。匯入語句為：
impdp system/123456@test66 PARALLEL=4 job_name=job_test66_import logfile=test3320160424user10bak.log dumpfile=test3320160422user10bak.dmpdp version=11.2.0.1.0 schemas=RISK,POS,INF,PE,POSJK,ACC,FO,INTRA,FI
其中 parallel為4，job_name為job_test66_import。開始匯入。
回答第二個問題:怎麼樣監控？資料泵支援互動模式，附加attach引數的方式重新連線到中斷的任務中，並選擇後續的操作。這就是互動方式。在另外一個shell視窗，另外一個shel視窗監控：
impdp system/123456@test66 attach=JOB_TEST66_IMPORT，看到如下內容：
Job: JOB_TEST66_IMPORT
Owner: SYSTEM
Operation: IMPORT
Creator Privs: TRUE
GUID: 3448DAD136BF201EE0534F0010AC90E6
Start Time: Thursday, 02 June, 2016 17:01:42
Mode: SCHEMA
Instance: test66
Max Parallelism: 4
EXPORT Job Parameters:
CLIENT_COMMAND system/********@TEST33-172.16.0.97 COMPRESSION=all logfile=test3320160422user10bak.log dumpfile=test3320160422user10bak.dmpdp version=11.2.0.1.0 schemas=RISK,POS,INF,PE,FI,POSJK,VAS,ACC,FO,INTRA
COMPRESSION ALL
IMPORT Job Parameters:
Parameter Name Parameter Value:
CLIENT_COMMAND system/********@test66 PARALLEL=4 job_name=job_test66_import logfile=test3320160424user10bak.log dumpfile=test3320160422user10bak.dmpdp version=11.2.0.1.0 schemas=RISK,POS,INF,PE,POSJK,ACC,FO,INTRA,FI
State: EXECUTING
Bytes Processed: 289,480,112
Percent Done: 29
Current Parallelism: 4
Job Error Count: 0
Dump File: /u01/app/oracle/admin/test66/dpdump/test3320160422user10bak.dmpdp

Worker 1 Status:
Process Name: DW00
State: EXECUTING
Object Schema: FI
Object Name: GATEWAY_REQUEST
Object Type: SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Completed Objects: 1
Completed Rows: 186,259
Completed Bytes: 349,938,120
Percent Done: 35
Worker Parallelism: 1

Worker 2 Status:
Process Name: DW01
State: EXECUTING
Object Schema: INF
Object Name: T_REQUEST_INFO_CONTENT
Object Type: SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Completed Objects: 1
Completed Rows: 730,691
Completed Bytes: 316,879,688
Percent Done: 69
Worker Parallelism: 1

Worker 3 Status:
Process Name: DW02
State: EXECUTING
Object Schema: INTRA
Object Name: ACCESS_LOG
Object Type: SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Completed Objects: 9
Completed Bytes: 2,986,168
Worker Parallelism: 1

Worker 4 Status:
Process Name: DW03
State: EXECUTING
Object Schema: RISK
Object Name: TRADE_MONITOR
Object Type: SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Completed Objects: 4
Completed Rows: 370,103
Completed Bytes: 4,109,392
Percent Done: 100
Worker Parallelism: 1
可以看到有4個worker,每個worker是不同的使用者。我猜想，每一個worker,就是作業系統一個執行緒。這樣我們就明白了：資料泵併發匯入是不同使用者可以併發匯入data。這就回答了第一個問題，如果有多個使用者匯入資料，那麼可以考慮用併發同時匯入資料。在深入點，理論上來說，資料庫主機有幾個邏輯CPU，就可以開幾個併發匯入.實際上，假設匯入的使用者是一個，其他執行緒（也就是上面的worker)只能wait,因為幫不上忙，一個使用者只能順序匯入data。也就是說，併發匯入能不能有效果，由匯入的使用者情況，以及硬體cpu的支援。
結果很滿意：這次是5分鐘匯入完成。我之前匯入一次這個檔案，沒有用併發，用了一個小時，（不要笑話我匯入速度慢，因為openfiler儲存真心很慢，我在ASM分配一個8G的diskgroup，用了13分鐘。）

用資料泵併發匯入資料的一個案例

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