oracle数据库,现在有一个表有上亿条数据,建的是分区表,我想快速的删除...
建立分区，将需要删除的数据存在特定分区里，删除该分区就可以了。alter table 表名 drop partition 分区名 ；应该很快。
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。
Oracle数据库提供对表或索引的分区方法有三种：ü 范围分区 ü Hash分区（散列分区） ü 复合分区范围分区详细说明范围分区就是对数据表中的某个值的范围进行分区，根据某个值的范围，决定将该数据存储在哪个分区上。
范围分区是最常用的一种分区方式。它根据分区键的值的范围将数据分配到不同的分区中。每个分区都包含了一个连续的范围。比如，我们可以根据日期字段进行范围分区，每个分区存储一个月的数据。
oracle数据库分区表有四种。Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。Oracle中有范围分区、散列分区、列表分区和复合分区四种。
（1）如果原来不是分区表，按照一般来说不可以，分区表只能重建，新建表是分区表，然后再把数据导入才可以。
oracle物化视图如何在上亿的表建立
首先在打开的软件中，创建手动刷新的物化视图。查询物化视图mv_address中的数据。接着向地址表t_address中插入一条数据。通过PL/SQL手动刷新物化视图。或者通过命令手动刷新物化视图(需要在命令窗口中执行)。
创建方式（Build Methods）：Build Immediate 和Build Deferred两种。Build Immediate 是在创建物化视图的时候就生成数据，而Build Deferred则在创建时不生成数据，以后根据需要再生成数据。默认为Build Immediate 。
物化视图建立的时候可以定义刷新方式，一般有： refresh fast 和 refresh complete之分，前者是只更新主表中变化的记录(主表必须建立materialized view log)，而后者是把MV里面的数据全部更新。
count(*) from 大表 group by col1；此时可以基于上述查询做一个物化视图，那么只要该视图刷新数据，那么 对应的查询可以直接利用到该物化视图的数据，而不需要每一次查询都真的去对数据表做分组。
主要看你建立的索引的字段在查询的时候返回量的大小，如果量过大，按照oracle的原则超过总量4%左右时索引会失效，进行全表扫码，这个时候建议先建分区，再建索引。
oracle中怎么删除过亿的数据
1、delete，意思为删除，此操作占用redolog，优点能够快速恢复和选择删除，缺点是删除慢，大批量的删除不建议使用。
2、如果是整表删除且不考虑恢复，直接用truncate table 表名，如果是删除大部分数据，那么新建一个相同结构的表，插入保留的数据，将新表与原表互换表名即可。
3、数据量较大没有快速的方法，除非是清空表，可用truncate的方式来删除。
4、需要509秒。oracle30亿的数据中删除20亿数据需要509秒处理流程，首先查看SQL的执行计划：执行计划正常，cost只有1，用到了主键索引，这个和服务器的性能等硬件也有关系。
5、purge； from tab order by tname；用dbca删除instance后，数据库就像新安装时候一样干干净净 dbca -silent -deleteDatabase -sourceDB mydb -sysDBAUserName sys -sysDBAPassword db123456 或者用图形界面删除。
6、在命令行下，输入：sqlplus / as sysdba，连接上数据库。然后输入：DROP 要删除的数据库 EQM INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES，将指定的数据库删除。导入方法：示例，将d：\daochu.dmp中的表table1导入。
oracle上亿表海量数据进行大批量数据删除有什么好的解决方案
1、truncate，意思为截断表，能够不占用资源的全部删除表，优点是速度快，缺点是删除不能恢复，不能按条件删除。delete，意思为删除，此操作占用redolog，优点能够快速恢复和选择删除，缺点是删除慢，大批量的删除不建议使用。
2、如果是整表删除且不考虑恢复，直接用truncate table 表名，如果是删除大部分数据，那么新建一个相同结构的表，插入保留的数据，将新表与原表互换表名即可。
3、应该是遇到高水位了吧。网上查下高水位的解决办法。为什么不换种方法来做表清理呢？这样可以避免高水位的问题，效率还高。创建临时表，将需要的数据插入临时表，删除原始表，rename临时表为原始表名，重建索引。
oracle里Count一亿条数据很慢,怎样优化
所以Count的时候最好指定字段，有索引的字段优先。
先建个索引，然后再检索，试一下看看是否好用。
如果数据是只增不减的话，只要每天 0 点多一些时候弄个定时任务统计前一天产生的数据量，记录到某一张表中去。以后查询的时候，只要查询当天产生了多少记录，再加上以往产生的记录就可以了。
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