?而forall却是相反，是提供一次上下文切换，会在forall的过程中进行数据的包装处理。一次发送给sql执行器去处理，大大减少了上下文切换时间。
?对于此，可以想象，如果cursor中的结果集很庞大，就很可能进行大量的上下文切换，导致执行速度骤降。
?我们来做一个简单的实例来说明一下。
?我们创建一个表test_data，里面大概有7万多的数据量。
n1@TEST11G> create table test_data as select *from all_objects;
?Table created.
?n1@TEST11G> select count(*)from test_data;
? COUNT(*)
?----------
? ? ? 71659
?1 row selected
n1@TEST11G> create unique index inx_test_data_pk on test_data(object_id);
Index created.
Elapsed: 00:00:00.48
然后就开始执行存储过程
[ora11g@oel1 plsql]$ cat a.sql
create or replace procedure test_proc as?
? cursor test_cur is select *from test_data;
? i number;
begin
? i:=1;
? for cur in test_cur
? loop
? update test_data set object_name=cur.object_name
where object_id=cur.object_id;
? dbms_output.put_line('this is a test');
? i:=i+1;
? end loop;
end;
/
?exec test_proc;
执行的过程中会看到进程占用了大量的cpu资源。可见进行了大量的上下文切换。其实一个主要的信息点就是可以看到输出了大量的日志内容，最后还因为缓存的原因退出了。
......
this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?this is a test
?BEGIN test_proc; END;
?*
?ERROR at line 1:
?ORA-20000: ORU-10027: buffer overflow, limit of 1000000 bytes
?ORA-06512: at "SYS.DBMS_OUTPUT", line 32
?ORA-06512: at "SYS.DBMS_OUTPUT", line 97
?ORA-06512: at "SYS.DBMS_OUTPUT", line 112
?ORA-06512: at "N1.TEST_PROC", line 10
?ORA-06512: at line 1
Elapsed: 00:00:13.73
同样的要求，如果使用forall的形式，使用的代码如下。
[ora11g@oel1 plsql]$ cat b.sql
create or replace procedure test_proc as?
? cursor test_cur is select *from test_data;
? type rec_type is table of test_cur%rowtype index by binary_integer;
? recs rec_type;
begin
? open test_cur;
? fetch test_cur bulk collect into recs;
? close test_cur;
? forall i in 1..recs.COUNT
? update test_data set object_name=recs(i).object_name
where object_id=recs(i).object_id;
? dbms_output.put_line('this is a test');
end;
/
这种效果就好得多，可以看到日志中只输出了一次日志信息，意味着只进行了一次上下文切换，这种方法明显要好很多。
n1@TEST11G> exec test_proc;
this is a test
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:00:01.67
对于大批量的数据处理还是很值得推荐的。后续会使用dbms_profiler来对此测试一下，可以看出在一些实现点中还是存在着很大的不同。