oracle大数据表查询，oracle查询大数据量 优化

如何提升oracle大表查询的效率啊?

建索引。减少表之间的关联；优化sql ，尽量让SQL很快的定位，不要走全表查询，尽量走索引 简化查询的字段。希望对你有用。

使用缓存：Oracle数据库支持缓存机制，可以将经常查询的数据存储在内存中以提高访问速度。这通常被称为缓存命中率（Cache Hit Ratio）。优化查询：查询语句的效率也会影响访问速度。

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。

这样即使不用分析，在一般情况下也可以提高查询性能。但是表和索引经过分析后有助于找到最合适的执行计划。 设置cursor_sharing=FORCE 或SIMILAR 这种方法是8i才开始有的，oracle805不支持。

相关问答

Q1: 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)

数据表可以没有主键或唯一列，但是这么大的数量索引是一定要有的。要提高查询速度并不一定要有主键或唯一列，使用索引一样可以提高查询速度，但索引应定要根据应用来建。

. 确保最优的索引使用 ：对于改善查询的速度，这是特别重要的。有时 Oracle 可以选择多个索引来进行查询，调优专家必须检查每个索引并且确保 Oracle 使用正确的索引。它还包括 bitmap 和基于函数的索引的使用。

如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。

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。

Q2: oracle大数据量查询慢

不管表是否在nologging 下，只要是 direct insert，就不会对数据内容生成undo。 Oracle在Direct-Path INSERT 操作末尾，对具有索引的表执行索引维护，这样就避免了在drop掉索引后，再rebuild。

，DB服务器不同。在服务器的存储，相应，处理速度，网络通信等环境不同，连接速度会对查询有影响。2，查询表不同。表的结构不同，对查询速度会有影响。3，查询SQL不同。

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。

Q3: 如何查看oracle表空间数据文件位置

。执行：select name from v$datafile查询表空间中数据文件具体位置 结果集就一列：NAME F：\ORACLE\ORADATA\ORCL\SYSTEM0DBF 2。

重新定位数据文件、重做日志文件。 执行“nomount”，然后打开控制文件，确认数据文件和联机日志文件的位置， 但此时不对数据文件和日志文件进行校验检查。

oracle怎么查询表空间所在的路径 select from dba_data_files oracle11g导数据 注意oracle版本号 看看dmp文件是用什么语句导出来的。

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