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Oracle数据库大数据量表如何优化?

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。

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。

不建议系统自动维护，以免影响使用性能。如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。数据库优化的同时，程序也要进行相应优化，程序和 数据科学 搭配，才能使性能达到最佳。

为Oracle数据库服务器设置操作系统进程优先级不要在操作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。

一般最常用的大数据量优化：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。

优化update要根据使用方式决定：如果是在线事务系统，那么建立合适的索引非常重要，其次通过分区技术设立合理的分区键也可以大大提升更新前的查找定位效率。

oracle大数据量查询慢

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。

创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。但是你的这张大表如果会频繁的进行update、insert等操作，索引会导致这些操作变慢。就有可能需要进行动态索引的使用。

数据问题，由于数据量的增加，导致语句执行慢，此时，应该优化SQL语句。表结构问题，查看是否对大数据量的表用到索引、分区等，优化表存储。

Oracle默认优化模式是CHOOSE，在这种情况下，如果表没有经过分析，经常导致查询使用全表扫描，而不使用索引。这通常导致磁盘I/O太多，而导致查询很慢。

如何向Oracle数据库表中进行大数据量的插入并提交?

1、大数据量提交可能会造成系统瘫痪，所以不建议这样做。 如果有需要，可以在导出insert语句的时候分批次commit(提交)。

2、可以使用oracle sql loader批量导入数据：生成测试数据的EXCEL文件，把EXCEL文件另存为CSV（逗号分隔）（*.csv），控制文件设置为用逗号分隔。

3、你的理解是正确的，可以这样做。生成固定格式的数据文件，然后可以使用oracle的数据加载工具sqlldr进行直接插入数据，效率上会好很多，在并发的情况下，oracle声称可以每小时100G的数据量。

4、在pl/sql命令行模式下使用：@d：\xx.sql 就可以直接执行。其中路径名称与文件名视你的情况而定(不带)。

5、不同数据库之间略有不同，以几大主流数据库（oracle，sqlserver，mysql）为例。oracle（以插入三条为例），结尾分号不可省略，否则会报错。

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)_百度...

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。

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。

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。

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