EXP常规模式、EXP直接路径模式和EXPDP三种方式导出的性能对比
1.首先是EXP的常规路径导出：
exp linuxidc/zhejiang file=/data1/zj_regular.dmp buffer=20480000
常规EXP导出方式执行了1小时24分钟。
2.直接路径导出方式：
exp linuxidc/zhejiang file=/data1/zj_direct.dmp buffer=20480000
recordlength=65535 direct=y
直接路径导入用时18分钟，比常规路径导出速度有一个明显的提高。
3.数据泵的导出速度。
expdp linuxidc/zhejiang dumpfile=zj_datapump.dp directory=d_test schemas=linuxidc
数据泵的导出时间仅用了14分钟，比直接路径导入方式还快了20%多。而且观察三个导出文件的大小可以发现，导出速度越快对应的文件也越小，其中数据泵的导出方式得到的文件要比EXP方式小将近1.5G。
IMP和IMPDP导入性能对比
1.IMP的导入速度：
imp linuxidc/zhejiang file=/data1/zj_regular.dmp full=y buffer=20480000 log=/data1/zj_regular.log
IMP导入花费了3小时17分钟，
2.IMPdp的导入速度：
impdp linuxidc/zhejiang DUMPFILE=zj_datapump.dp DIRECTORY=d_test FULL=y LOGFILE=zj_datapump.log
数据泵的导入操作居然花了3个小时8分钟的时间，和IMP的导入速度十分接近，看来并非所有情况下都像Oracle描述的那样，数据泵的导入比普通导入效率有大幅度的提高。
上面一篇文章的测试中发现IMPDP的导入速度和IMP导入速度相差无几。而Oracle在介绍数据泵的时候，提到IMPDP的导入速度最高是IMP的10倍。不过好在IMPDP还是可以优化调整的，那就是通过设置PARALLEL来提高IMPDP的并行度。
首先还是看一下CPU的数量：
SQL> show parameter cpu
由于数据库服务器的CPU个数为2，下面尝试设置PARALLEL为2来进行导入
impdp linuxidc/zhejiang DUMPFILE=zj_datapump.dp DIRECTORY=d_test FULL=y LOGFILE=zj_datapump.log parallel=2
采用并行度为2的导入方式，发现速度果然提高了很多。并行度为1的导入速度是3小时8分钟，而现在用了不到2个半小时。
由于并行度设置不应该超过CPU数的2倍，因此尝试平行度3和4的导入，导入时间和并行度2十分接近。看来已经无法再使用通过提高并行度的方法来提高性能了。
1.先看直接导出的性能：
$ expdp linuxidc/zhejiang directory=d_test dumpfile=linuxidc.dp
整个导出操作大概用了14分半，
2.尝试使用并行度2进行导出，这时仍然设置一个导出的数据文件：
$ expdp linuxidc/zhejiang directory=d_test dumpfile=linuxidc_p2_1file.dp parallel=2
整个导入过程不到14分钟，不过这个性能的提升实在不是很明显。不过这是有原因的，由于设置了并行度，两个进程在同时执行导出操作，但是二者要将导出的数据写入同一个数据文件中，因此必然会导致资源的争用
3.仍然使用并行度2，但是同时设置两个数据文件再次检查导出性能：
$ expdp linuxidc/zhejiang directory=d_test dumpfile=linuxidc_p2_2file1.dp,linuxidc_p2_2file2.dp parallel=2
这次导出仅仅用了10分半，导出的效率大大的提高。
4.测试一下并行度4，分别导出到4个数据文件中：
用了9分钟整导出完成，设置成并行度4仍然可以获得一定的性能提升，但是并不明显了，这主要是由于整个性能的瓶颈已经不是单个进程的处理能力，多半性能的瓶颈已经变成了磁盘IO瓶颈，此时单单靠增加并行度已经无法明显提升性能了。
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