OracleのData Pump（expdp/impdp）は、データのエクスポート・インポートを高速かつ柔軟に行うためのツールです。大規模データを扱う際に処理時間を短縮するための有効な手段が、パラレル処理（並列処理）の活用です。本記事では、Data Pumpにおけるparallelオプションの使い方と注意点について詳しく解説します。
parallelオプションとは？
parallelオプションを使うことで、Data Pumpの処理を複数のワーカープロセスに分けて並行実行できます。特に大量データの処理時に効果を発揮し、処理時間を大幅に短縮することが可能です。
エクスポート時の基本構文（expdp）
expdp ユーザー名/パスワード directory=ディレクトリ名 dumpfile=ファイル名_%U.dmp logfile=ログファイル名.log parallel=N使用例：
expdp scott/tiger directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=emp_%U.dmp logfile=emp.log tables=emp parallel=4このコマンドでは、empテーブルを4プロセスで並列にエクスポートし、emp_01.dmp〜emp_04.dmpのように複数ファイルで出力します。
インポート時の基本構文（impdp）
impdp ユーザー名/パスワード directory=ディレクトリ名 dumpfile=ファイル名_%U.dmp logfile=ログファイル名.log parallel=N使用例：
impdp scott/tiger directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=emp_%U.dmp logfile=emp_import.log tables=emp parallel=4エクスポート時と同様に、parallel=4 を指定することで、複数のスレッドでデータを並列にインポートします。
パラレル処理の効果と注意点
パフォーマンス向上の効果
- 大容量のテーブルを高速でエクスポート／インポートできる
- CPUやI/Oリソースを有効活用し、待機時間を減少
注意点と制約
- dumpfileに%Uを使う必要がある（例：
data_%U.dmp） - ファイル数が
parallelの値以上になるように設計する - 使用できるパラレル数はライセンスやCPU数に依存
- インポート時は、エクスポート時と同じ数の
.dmpファイルを用意しておく
パラメータファイル（parfile）での記述例
複数のオプションを使いたい場合は、パラメータファイルを作成してまとめることができます。
exp.par ファイル例：
directory=DATA_PUMP_DIR
dumpfile=emp_%U.dmp
logfile=emp.log
tables=emp
parallel=4実行コマンド：
expdp scott/tiger parfile=exp.parまとめ
parallelオプションを使えば、OracleのData Pumpでのデータ移行処理を大幅に高速化できます。特に、大規模なテーブルやスキーマを扱う場面では、並列処理の有無が処理時間に直結します。
ただし、parallelの指定には適切なファイル数やシステムリソースの確認も重要です。最適なパラレル数を見極め、効率よくData Pumpを活用していきましょう。
