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。
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。
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。
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。
在Oracle数据库中，使用大量数据的视图来更新另一个表可能会导致性能问题。视图是一个虚拟表，它是从一个或多个基础表根据查询语句生成的。
达到了当初设计需求。当然，这个是没有加查询条件的，当把查询条件加入后，不管前面加不加强制索引，结果时间都在2000ms之间，所以，如果要进行有条件的查询，就要在where条件中进行优化。特别注意条件字段查询前后顺序。
oracle11gR2中查询同一SQL,为什么查询千万级数据比查询上亿数据慢呢...
1、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、没有索引或者没有用到索引。这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。查询出的数据量过大(可以采用多次查询，其他的方法降低数据量)。
3、数量太大。sql是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。查询5000条为正常水平，超过10000条系统就会难以成立造成卡顿变慢。
4、一个 * 就很不规范了； 查询的本质，是筛选有需求的数据对象。
oracle表连接千万级数据SQL优化
1、要看数据多到何种程度。 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。
2、一般最常用的大数据量优化：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。
3、可以考虑全文检索。 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。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。
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