Sql批量更新效率问题（数据量比较多，运行效率低下）

[uscool]

请教，我需要根据两张表的对比结果进行数据的批量更新（数据量比较多，运行效率低下），请教，我的这些语句如何能更好的优化以提升效率？
update Eit a set (
user_id,
full_name,
sex,
birthday,
native_place,
duty_code,
job_code,
company_id,
dept_id,
email,
mobile,
phone,
update_date,
ehr_pk_psndoc,
user_type,
his_stats
)=(
select
user_id,
full_name,
sex,
TO_DATE(birthday, 'YYYY-MM-DD'),
native_place,dutycode,
job_code,
company_id,
dept_id,
email,
mobile,
phone,
sysdate,
ehr_pk_psndoc,
'0',
'1'
from v_ehr_eit_users b
where b.user_name=a.user_name)
where exists(select 1 from v_ehr_eit_users b where b.user_name=a.user_name)

[Paladin_china]

加索引的话会好点吧

[uscool]

EIT表有索引：USER_NAME
V_EHR_EIT_USERS为视图
这个更新效率怎么能提高速度呢？

[tgm78]

多少数据量？》


数据量大的话可以考虑分段commit

[uscool]

数据量也不是很大，就是每张表万条吧，不过按照这个更新的思路来走的话，每个都要过一遍确实很费劲，能优化的吗？

[doer_ljy]

V_EHR_EIT_USERS这个试图是不是包含对Eit的查询，并且是否更新了Eit的主键？

[uscool]

V_EHR_EIT_USERS不包含对EIT的查询，EIT有主键

[uscool]

EIT也有索引

[fengjun19912]

有索引的话，绝对会影响速度的，先要去掉，之后再分段commit; 1000行或者，....行提交一次。还有就是加大回滚段空间，加大cacsh.