Oracle千万条记录插入与查询小结
1、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。
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、insert into tab1 select * from tab2； commit；这是最基础的insert语句，我们把tab2表中的数据insert到tab1表中。根据经验，千万级的数据可在1小时内完成。
4、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。
5、=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
6、例如表中已有九千万条数据，而此时需要追加插入一千万条数据，实际导入数据节省的时间将会被重新创建一亿条数据的索引所消耗殆尽，这是我们不希望得到的结果。
如果有一个千万级别的数据,在oracle如何设计查询
（1）基于规则的优化(Rule-Based Optimization，简称为RBO) ，优化器在解析sql的时候会遵循oralce的一些内部规则，比如在遇到where子语句中某个字段上有索引就用索引。
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。
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。
如果有100万个用户同时查询呢？恐怕引擎瞬间就崩溃了。 --- 对于数据库的优化，在于三方面， 第一，按需索取。 第二，缓存层的设计。 第三，避免用户提交同样的请求给数据库引擎。
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)
1、调整数据结构、应用程序结构和SQL语句是优化ORACLE数据库性能的关键。本文将从这三个方面入手，为读者提供优化ORACLE数据库性能的实用方法。
2、因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快，因为Direct-Path直接使用新数据块，而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块，如果同 nologging 配合，这种速度优势会更加明显。
3、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。
4、在线事务处理信息系统(OLTP)，这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。
oracle数据库如何查询表数据量
1、首先在使用的电脑上，添加想要查询数据库的服务和监听，通过Oracle客户端管理工具中的Net Manager来完成。创建两个数据库的连接---DBLink，可以通过指令完成，也可以通过图形界面完成。
2、在Oracle数据库中，查看所有表及对应个表的行数，只用一个select语句查询table_name和num_rows两个字段即可。table_name是表名，num_rows代表表的行数。
3、在oracle10g中统计所有表的数据量可以使用如下语句：select sum(NUM_ROWS) from dba_tables where owner like SCHEMA；说明一下，以上语句必须用dba账户登录才可以使用，其中的SCHEMA参数就是当前用户名。
4、，select A.*，B.from a A，b B；这样查出来的是a的所有数据在前面几列，b的数据在后面几列。2，select from a cross join a 这样查出来的数据是2张表的笛卡尔积。
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