oracle大数据量查询慢
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、创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。但是你的这张大表如果会频繁的进行update、insert等操作，索引会导致这些操作变慢。就有可能需要进行动态索引的使用。
3、数据问题，由于数据量的增加，导致语句执行慢，此时，应该优化SQL语句。表结构问题，查看是否对大数据量的表用到索引、分区等，优化表存储。
4、，经常被访问的表，会有内存缓存，count会快些，不常访问的表，内存缓存少，物理读磁盘多，就慢些。2，使用索引或不使用索引可能差别很大，可以指定使用某个索引或指定不适用索引对比测试一下。
5、Oracle默认优化模式是CHOOSE，在这种情况下，如果表没有经过分析，经常导致查询使用全表扫描，而不使用索引。这通常导致磁盘I/O太多，而导致查询很慢。
6、，查询表不同。表的结构不同，对查询速度会有影响。3，查询SQL不同。你的连个查询结构行数不一致，推测你sql不同，执行效率影响查询速度。4，库中索引不同。
oracle怎样查询两个表格中的全部数据
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、，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。
3、弄个字符串变量，设个游标，用括号里那一串；然后遍历表名，每找到一个表名，就在字符串变量里拼上一段：= select from ||table_name||；，然后用EXECUTE IMMEDIATE执行；然后读下一个表名，直至遍历完毕。
4、需要用关联查询。如有以下两张表，其中两表的deptno是关联字段。
oracle查大量数据用存储过程还是sql
1、SQL存储过程放在SQL数据库中，1，因此在程序中调用的时候不必自己拼接sql语句。2，SQLSERVER会对存储过程进行预编译，因此速度快。
2、Oracle存储过程是一种在Oracle数据库中执行的可重复使用的程序单元。它可以在执行的同时接收参数和返回结果。通过编写存储过程可以将复杂的业务逻辑封装在程序单元中，简化了应用程序的代码和复杂度，提高了系统的性能和安全性。
3、存储过程是用来在里面进行单个SQL不好处理的东西才用的，比如比较复杂的业务逻辑，如果一定要返回大量数据的话，放在表里面就好了，不要用临时表，ORACLE的临时表诸多限制，会话或者事物结束数据也就没有了。
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、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。
2、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。
3、常用的数据库性能优化工具有： ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。
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。
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。
查看表空间的大小，首先我们要登录到oracle数据库，我们要使用管理员的身份登录，因为管理员的权限要相对的大一些。
如何在oracle数据库中查询记录在100万条以
1、百万级的select必然要建立索引的：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。
2、假如你一定要这样，可以把要查询的字段在select后一个一个的写出来。这样一来可以忽略不必要的字段，二来在指明字段的情况下查询效率比使用通配符要高。
3、可以采取两个手段： 第一：将数据库表拆分到不同的库中，比如 tblMEMBER 就可以拆分到 DB1 与 DB2 中去。 实际上，可以拆分到 DB001 ... DB100 甚至更多的库中间去。 DB1 与 DB2 最好不在一块硬盘上。
4、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。
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