5、(1)省下的数据量如果不大 ， 那么可以考虑建立一张临时表，将需要保留的数据临时灌过去，然后truncate该表，然后再把数据灌回来 。
大虾请进:oracle数据库超大数据量的处理1、如果可以用if ， while等逻辑语句来处理，那么就尽可能的不用try/catch语句 。(2) 重用异常 在必须要进行异常的处理时，要尽可能的重用已经存在的异常对象 。以为在异常的处理中 ， 生成一个异常对象要消耗掉大部分的时间 。
2、Direct-Path会使数据库不记录直接路径导入的数据的重做日志，会对恢复带来麻烦 。
3、分区，分库，建立索引 。再不行 ， 使用Hadoop等大数据工具，或者商业MPP分布式数据仓库，Vertica ， GP啊啥的 。国内也有，譬如永洪科技的大数据工具等等 。
4、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 。
5、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 。
6、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) 。
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