oracle表连接优化，oracle连接速度特别慢

oracle表连接千万级数据SQL优化

1、要看数据多到何种程度。 比如一个表的笔数只是几百，如果不需要和其他大表关联查询数据，连索引都不用建。 如果是几十万级别的表，一般正确建索引就可以。

2、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。

3、可以考虑全文检索。 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。

4、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。

5、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。

6、首先，对语句进行优化，不要尽量不要写过于复杂的嵌套查询，当需要的时候，后面的子查询数量应为较大的数据。因为SQL是从右至左的查询，先查大的数据。

相关问答

Q1: oracle大表关联怎样优化

)表扫描 通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间， 因此表扫描会降低命中率。

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。

接下来再看第5行的VIEW操作，执行1次，估行行为5754，实际行为66165，这个相差10倍左右，估计还有优化的空间。

比如一个表的笔数只是几百，如果不需要和其他大表关联查询数据，连索引都不用建。如果是几十万级别的表，一般正确建索引就可以。

张大表都创建分区表，然后程序上控制表1分区表11遍历关联表2的所有分区，再表1分区表12遍历关联表2的所有分区。另外你可以大数据建议换数据仓库软件，比如extdata，大表关联性能很高，没什么优化地方。

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。

Q2: oracle表之间的连接

SELECT [DISTINCT] * | 字段 [别名] [，字段 [别名] ，…] FROM 表名称 [别名]， [表名称 [别名] ，…] [WHERE 条件(S)] [ORDER BY 排序字段 [ASC|DESC] [，排序字段 [ASC|DESC] ，…]]。

探测哈希表，以确定存储桶中的行中是否存在行。如果散列值指向内存中的一行，则数据库将完成连接并返回该行。但是，如果该值指向磁盘上的哈希分区，则数据库使用与原始数据集相同的分区方案将该行存储在临时表空间中。

oracle中多表连接有很多种方式：表与表连接有三种方式Nested loop， Hash join， Sort merge join。Nested Loop就是循环嵌套的连接方法，对于被连接子集都是比较小的话，嵌套循环就是比较好的选择。

在使用where进行查询的时候，对于查询条件中的字段要指定归属表或者表别名。如下图。如果改为using进行查询的话那就不用指定表别名，using关键字的使用规则就是等值连接而且连接的字段名称和字段类型必须要一致。

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