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千万数据统计oracle，千万数据统计条数优化

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Oracle千万条记录插入与查询小结1、用copy的方法进行插入，注意此处insert没有into关键字 。该方法的好处是可以设置copycommit和arrarysize来一起控制commit的频率，上面的方法是每10000行commit一次 。
2、根据上面两条，结合实际情况，最后在时间字段上建了索引 。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询 。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费 。
3、可用两种方法，一种是在oracle的系统表中统计，另一种需要写存储过程统计 ， 方法分别如下 。
4、如果是数据导入，可以使用自导自带的导入工具imp 注意，根据你机器的性能，要调整commit的条数，就是多少条记录commit一次 。这个数据对速度影响很大，插入之前最好能做个测试 。希望对你有所帮助 。
5、那这时要加事务，虽然oracle并发控制不会主键冲突，但连续的主键就不能保证了 。如果只是找个时间导入数据的话，直接把所有其他用户都断掉 ， 然后1000条更新一次就好 。
6、方法一效率会高些，因为属于精确匹配，而模糊查询的效率会比较差 。索引建在t.standard_code字段就行了，应该建聚集索引 。
如果有一个千万级别的数据,在oracle如何设计查询1、是否按时间分区，要看你的查询条件了 ， 如果查询的都是有明确的日期，那当然可以分区，这样在查询过程中oracle只会在符合条件的分区中查询数据相当于减少了查询数量 。
2、做表分区 查询语句优化，尽量减少全局扫描，多走索引 提升硬件的运算速度和运算空间 。
3、第二，在Vector查找存储的各种对象时，常常要花很多的时间进行类型的匹配 。而当这些对象都是同一类型时，这些匹配就完全不必要了 。
oracle一张上千万记录的数据表需要改为分区表,用什么方法好?1、常用两种方法：一种是使用create table as select方式创建一个分区表，然后将普通表重命名 ， 然后对新的分区表创建所需索引，重命名等 。另外一种是在线重定义方式，调用DBMS_REDEFINITION这个包来实现，详情可百度学习下 。
2、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 。
3、是否按时间分区 ， 要看你的查询条件了 ， 如果查询的都是有明确的日期，那当然可以分区，这样在查询过程中oracle只会在符合条件的分区中查询数据相当于减少了查询数量 。
如何在oracle数据库中查询记录在100万条以优化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 。条件字段最好用到索引 ， 不用索引的话，全表搜索 。
create index 索引名 on table1(字段1，字段..)建索引的字段必须有意义，最好放在主键上，或者经常被查询的字段上 。你要是几张表都关联使用，而且每个表都有索引了 。那就创建视图?。〈邮油祭锊榫托辛?。
第一步，查询该库中的所有表 ， 测试sql，代码见下图，转到下面的步骤 。第二步，执行完上面的操作之后，查询有多少个数据表，见下图，转到下面的步骤 。
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 。
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