oracle大数据查询，oracle数据查询缓慢

大数据查询分析技术有哪些?

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

数据分析技术：大数据分析使用各种技术和算法来发现数据中的模式、关联和趋势。常用的技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图像处理和时间序列分析等。

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。

Oracle的极大数据量的分页查询问题

索引顺序排列正确（这个你查一下，索引不是建 了就可以。查询时有顺序的，四年前的项目，改变顺序后，时间由35s 提升到6-8s，具体的记不清了，只记得有这么回事。

大数据量下的分页解决方法：要看你的数据存储是用的什么数据库了。常用的有mysql，sqlserver，oracle。没种数据库进行分页的SQL语句不同。做大数据分页都是无刷新的技术，这里我们选择ajax来实现。

select * /*+ FIRST_ROWS */　from XXX where XXX 提高SQL语句的响应时间，快速的先返回 n 行。

Oracle数据库查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)

1、ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(OracleOptimizer)和行锁管理器(row-levelmanager)来调整优化SQL语句。

2、数据表百万级的数据量，其实还是不是很大的，建立合理的索引就可以解决了。

3、创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选择哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。

4、因为在更新是索引可以提高数据的查询速度，重建索引引起的速度降低影响不大。

5、查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE %parm1%—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。解决办法：其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。

6、。创建物理视图。在试图中固化排序。2。你的数据是百万级别，测试一下你的时间是耗费在排序上，还是数据提取上。甚至显示上。3。你的id是数字型的吧，要是字符型，那肯定慢啊。4。使用存储过程中的pipeline来提取数据。

Oracle等数据库数据量特别大的时候怎样从程序和SQL语句方面优化使查询...

1、最简单的数据库寻找数据路径是对SQL语句进行调整，ORACLE数据库性能提升的主要途径就是对SQL语句进行适当的调整。

2、数据库分库分表。SQL查询语句优化 使用索引 建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。

3、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

4、调整数据结构、应用程序结构和SQL语句是优化ORACLE数据库性能的关键。本文将从这三个方面入手，为读者提供优化ORACLE数据库性能的实用方法。

5、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\x0a据已有计算机可用资源， 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化，特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。

6、在SQL查询中，为了提高查询的效率，我们常常采取一些措施对查询语句进行SQL性能优化。本文我们总结了一些优化措施，接下来我们就一一介绍。

oracle数据库约200W数据查询非常慢,查询需要10几秒,经常查询超时,这个...

W条数据每次查询1000条，查询完也差了2000s=33分钟.分页的目的就是控制输出结果集大小，将结果尽快的返回。在上面的分页查询语句中，这种考虑主要体现在WHERE ROWNUM = 20这句上。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

* from A where b=c；理由有2：full table scan 时，oracle会一次读出多个block加快速度parallel指定并发10线程检索，当然如果允许，你指定20也可以。最好等于CPU个数。 不过还是建议在b列上建索引，这是最好的办法。

根据你的查询条件，建立相应的索引，就可以提高查询效率了。在硬件基本符合要求的情况下，通过索引检索，如果结果集只有几十条数据的话，一般都可以降低到毫秒级的处理速度。

Oracle百万级数据的查询与操作

1、主要是当表和索引变得非常大时，分区可以是数据分为更小、更容易管理的部分。如果具有多个CPU的系统中存在一个大型表，则对该表进行分区可以通过并行操作获得更好的性能。

2、select 字段1，字段2 from 表 where 条件 ，优化SQL语句，注意点，1。需要的字段最好都列出来，不要用星号。2。条件部分要优化一下，数据少的时候，优不优化不明显，数据多了挺重要的。3。

3、在Oracle数据库中，使用大量数据的视图来更新另一个表可能会导致性能问题。视图是一个虚拟表，它是从一个或多个基础表根据查询语句生成的。

4、数据表百万级的数据量，其实还是不是很大的，建立合理的索引就可以解决了。

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