最近应用中遇到一个大报表的导出，这个明细报表涉及的两个数据库表原始数据量超过300万条数据，过滤后报表取出数据量还有200万条左右。我们用分页的方法搞定了报表展现，但用户还需要将报表数据导出(他们要拷到硬盘寄出，而且是每月的固定操作)，只能硬着头皮从oracle里取。
Oracle JDBC很慢，200万条的数据大概需要6、7分钟，可以预先放在调度器里晚上算，或者算的时候上个厕所抽根烟，但有时候领导着急要就显得时间过于漫长了。
后来用集算器的并行机制处理，多个JDBC连接同时取，把取数时间降到了几十秒。
系统软硬件配置：HP ProLiant DL380 G7, CPU Intel Xeon E5620*2, RAM 20G, HDD Raid5 1T
软件：Oracle11g64位，集算器，CentOS 6.0，JDK 1.6u43
两表数据量：VM：10w, 168cols，过滤后6.5w rows
CT：300w,16cols，过滤后195w rows
过程：查询两表的记录数，根据子任务数进行数据分段，指定子程序查询的数据范围，然后由callx调用子程序完成查询过程，最后主程序进行结果合并并生成最终返回给报表的结果集。
脚本：
主程序
子程序：
从结果看，不并行的时候花了436秒（7分多钟），4个、8个、16个并行的时候，计算时间分别是113秒（不到2分钟）、81秒（1分多）、43秒。
16个并发的时候计算时间有了数量级的提升，爽！
需要注意的是使用并行取数需要子任务分别建立数据库连接，像我的子程序脚本中需要connect(conn)；另外并行取数适用oracle资源比较空闲（如连接数未达上线）的情况，可以充分利用数据库资源。
