3、方法2：PL/SQL匿名块
上面方法1的最大问题在于“一次性瞬间压力”大。无论是Undo量、还是Rollback量，都是有很大的问题。即使我们的系统能够支持这样的操作，如果update过程中存在其他的作业，必然受到影响。
PL/SQL匿名块的原则在于平稳负载，分批的进行处理。这个过程需要使用bulk collect批量操作，进行游标操作。
我们首先还原实验环境。
SQL> truncate table t_target;
Table truncated
SQL> insert /*+append*/into t_target select * from t;
9318016 rows inserted
SQL> commit;
Commit complete
代码片段。
SQL> set timing on;
SQL> declare
2 type rowid_list is table of urowid index by binary_integer;
3 rowid_infosrowid_list;
4 i number;
5 cursor c_rowids is select rowid from t_target;
6 begin
7 open c_rowids;
8
9 loop
10 fetch c_rowidsbulk collect into rowid_infos limit 2000;
11
12 foralli in 1..rowid_infos.count
13 update t_target set owner=to_char(length(owner)+1)
14 where rowid=rowid_infos(i);
15
16 commit;
17 exit when rowid_infos.count<2000;
18 end loop;
19 close c_rowids;
20 end;
21 /
PL/SQL procedure successfully completed
Executed in 977.081 seconds
我们在977s完成了整个操作。这个方法有几个特点：首先是批量的获取bulk collect指定数量更新批量。第二个是使用forall的方法批量更新，减少引擎之间的切换。第三是更新一批之后，commit操作。
这样的好处在于平稳化undo使用。如果数据量少，这种代码方法可能比直接update要慢。但是如果数据量大，特别是海量数据情况下，这种方法是可以支持非常大的数据表更新的。
代码中update操作，使用rowid，如果有其他业务方面的主键也可以使用替换。
在编程实践中，有时候我们可能不能使用PL/SQL代码片段，只能使用SQL语句。这种时候就需要结合业务方面有没有特点可以使用？这种时候往往也就考验开发人员对业务特点的理解了。
在使用forall的时候，要注意一批更新的数量。根据一些Oracle文献透露，内部SQL引擎在update的时候，也是分批进行的，每批大约1000条记录。经验告诉我们每批数量在1-5万比较合适。
这是第二种方法，下面我们介绍一种简单、可行的手段，比较方便。
4、方法3：insert append方法
从Undo和Redo的角度看，我们更喜欢insert，特别是生成较少redo的nologging和append插入。Update和Delete操作，都会生成Undo记录，在我们看来，都是可以想办法减少的方法。
这种方法的思路是：利用insert，将原来的数据表插入到一个新建立的数据表。在insert过程中，整理column的取值，起到update相同的效果。
下面是实验过程。我们先创建数据表，注意可以设置nologging属性。
SQL> create tablet_renamenologging as select * from t_target where 1=0;
Table created
Executed in 0.889 seconds
在这个过程中，我们创建的是一个空表。之后就可以插入数据，这种方法比较麻烦的地方，就是需要在insert脚本中列出所有的数据列。当然，借用一些工具技巧，这个过程也可以很简单。
SQL> insert /*+append*/into t_rename
2 selectto_char(length(owner)) owner,
3 OBJECT_NAME,
4 SUBOBJECT_NAME,
5 OBJECT_ID,
6 DATA_OBJECT_ID,
7 OBJECT_TYPE,
8 CREATED,
9 LAST_DDL_TIME,
10 TIMESTAMP,
11 STATUS,
12 TEMPORARY,
13 GENERATED,
14 SECONDARY,
15 NAMESPACE,
16 EDITION_NAME from t_target;
9318016 rows inserted
Executed in 300.333 seconds
使用append操作，可以减少redo log的生成。从结果看，一共执行了300s左右，效率应该是比较好的。
之后，提交事务。将原来的数据表删除，将新数据表rename成原有数据表名称。
SQL> commit;
Commit complete
Executed in 0.031 seconds
SQL> drop table t_target purge;
Table dropped
Executed in 1.467 seconds
SQL> rename t_rename to t_target;
Table renamed
Executed in 0.499 seconds
SQL> select count(*) from t_target;
COUNT(*)
----------
9318016
Executed in 14.336 seconds
最后，可以将nologging属性修改回来，将数据表约束添加上。
SQL> alter table t_target logging;
Table altered
Executed in 0.015 seconds
这种方法的好处在于效率，在数据量维持中高的情况下，这种方法速度是比较吸引人的。但是，这种方式也要消耗更多的存储空间。在存储空间允许的情况下，可以用这种方法。
如果数据量更大，达到海量的程度，比如几十G的数据表，这种方法就值得考量一下了。需要结合硬件环境和运行环境完成。另外，这种方法涉及到数据表的创建等运维工作特性，故不适合在应用程序中使用，适合在运维人员过程中使用。
还有，就是这种方法的实际对备份的影响。由于我们使用了nologging+append选项，生成的redo log数量是不足以进行还原的，所以如果要实现完全恢复的话，数据库实际上是失去了连续还原的依据。因此，如果真正使用了这个方法在生产环境下，之后需要进行数据库全备份操作。
如果数据库版本为11.2以上，我们可以使用Oracle的一个新特性dbms_parallel_execute包，进行数据表并行更新。详见下面介绍。