oracle几百万条数据怎么update
1、update时 ，禁用回滚段的生成，跟你前面说的nologing应该是一个意思 分批更新，比如每更新10W条数据，就执行一次commit，这样效率也会比原来的要快。
2、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。
3、对于大的数据量，只有分而制之，可行的方法：做分区表，逐个分区处理 按照表里面的条件，大概100000条记录一个循环，update完立即提交。
4、简单的看看搂主的描述 需要从B表中一条一条去A表中核实我估计是用 游标来处理的。如果用游标一行一行 FETCH ， 性能可能要打点折扣。这种情况下，可以尝试使用 BULK COLLECT 来批量加载。
oracle怎样导入海量数据(100万+)
1、imp命令用于把本地的数据库dmp文件从本地导入到远程的Oracle数据库中。
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、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)。
4、登录到要导入的数据库及用户。依次点击“工具”——“导入表”。上方选择“oracle导入”，下方找到.dmp的文件，然后点击“导入”等待完成即可。命令导入：win键+R键，进入命令提示符。
oracle数据库几万条数据索引效果明显吗
1、五万数据量，有影响但不会很明显。如果对表添加合适的索引，能够提高用户查询该表的速度。索引类似一本书的目录，你通过目录来查看书中的内容肯定是要方便且便捷的。
2、这句话不严谨，在针对百万条以上的数据添加索引会加快查询速度，但如果是较少的数据，加索引反而会降低查询速度。至于update跟索引无关。
3、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。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
4、打开Navicat，如下图所示。右键单击oracle数据库，然后单击[openconnection]，如下图所示。单击[other]，然后单击[index]，以显示oracle数据库中所有已知的索引。点击“新建索引”进入索引设计界面。
5、你加入索引后，每插入数据、更新此时间字段，数据库会自动增加索引的内容，对操作的影响还是有的，但是为了你查询的效率，还是值得的。
6、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。
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...
1、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。
2、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。
3、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。
4、你这个问的真的太笼统了，那也只能笼统的回答了。。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。
5、。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。
在Oracel中,查询百万级以上的视图来更新另外一个表,是否合理?
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。
，2，2 2，2，9 其中test2才是key_preserved table。
并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
如果你需要实时更新的，我还是建议你用视图。每次查询都是最新的数据。如果你真的需要另外一张表的话导出数据之后可以在原来的表上挂上触发器，或者选用物理视图（不过这个需要你自己手动更新）。
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