oracle走索引查询变慢
研究分析，问题就出在txn_time上，如果走索引会非常慢，反而不走索引（/ +no_index(t) /）速度反而很快。
优化表结构。确保涉及关联的字段上有适当的索引。索引可以显著提高查询速度，特别是对于大型表，索引并非越多越好，需要根据实际查询的需求进行选择。确保表结构合理，避免冗余数据。这有助于减少数据量，提高查询性能。
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。
慢的原因应该是 nvl函数导致了索引失效。
首先，有可能是因为你的统计信息没有更新，使用命令Analyze table tablename compute statistics；其次，你的where条件可能用到了函数，使得执行计划没有用到索引；再之，要看看SQL的执行计划，具体问题具体分析。
假设表的数据非常多，hash_area_size设置的内存不够，则驱动表会被分为PARTITION分别读入，效率就会差些。
ORACLE索引提高效率
使用缓存：Oracle数据库支持缓存机制，可以将经常查询的数据存储在内存中以提高访问速度。这通常被称为缓存命中率（Cache Hit Ratio）。优化查询：查询语句的效率也会影响访问速度。
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。
里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。
不能简单滴说表和索引分开表空间放就能提高效率（性能）。提高性能是有前提条件的，只有在数据表空间和索引表空间分开存放在不同磁盘的时候，由于减少了磁盘I/O的竞争，才表现出性能的提高。
oracle3000万条数据建索引多久
分钟。数据创建索引需要索引排序，建立分支索引复合B树，每分钟可以创建140多万条数据，建立好索引后逐批导入数据，数据越多需要的时间越长，1亿条数据创建索引大约需要70分钟。
万数据加索引要1分钟。索引跟类型关系很大，一般定长字段比变长字段简单，IO消耗小，时间节省，复合索引变长越多就越复杂，其次就是一表多索引，这种情况会衍生各种存储索引结构，就更费时间了。
时间肯定较长，不过估计12小时有可能做得完的，可以试一试，不行的话随时中断也可以的，不会造成数据回滚。
应该是可行的， 具体 会不会节省时间 试一下就可以了。
oracle索引问题
采用了这个选项之后，如果表中的记录已经按顺序排列，那么在重新创建索引的时候，就不会重新排序，可以提高索引创建的时间，节省内存中的排序缓存空间。
oraclecount一直出不来数量的原因和优化方法有索引问题、数据库性能问题、数据库锁问题、数据库版本问题。索引问题：如果查询条件中的字段没有建立索引，或者索引失效，可能会导致oraclecount查询速度变慢，甚至无法返回结果。
操作方法不对。正确方法是：Oracle的CREATETABLEAS语句可以用来创建一个新表，并将现有表的数据复制到新表中，CREATETABLEAS不会复制索引，如果要在新表中创建索引，需要使用单独的CREATEINDEX语句来处理。
在oracle中物理结构不一样。createindexINDEX_NAMEonTABLE_NAME(ACCNO，ZONENO，CINO)会根据ACCNO，ZONENO，CINO生成一个BTree索引树。createindexINDEX_NAMEonTABLE_NAME(ACCNO)。也是比较难于发现的性能问题之一。
研究分析，问题就出在txn_time上，如果走索引会非常慢，反而不走索引（/ +no_index(t) /）速度反而很快。
oracleselect很快update很慢
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。
请先select * approved_maininfo t set t.declareflag=y where 1=1 and t.seqcode=263 按F5出计划解释窗口，分析执行效率，估计select的执行效率也很低，性能优化没做好。
当我们进行for update的操作时，与普通select存在很大不同。一般select是不需要考虑数据是否被锁定，最多根据多版本一致读的特性读取之前的版本。加入for update之后，Oracle就要求启动一个新事务，尝试对数据进行加锁。
这里使用的聚合函数是导致慢的主要原因，建议方案①新建一张表，字段就是你那一大堆查询语句的结果，然后用过程或触发器及时写进或更新这张表，查询时只用select *就行了，这样把费时查询与聚合交给后台数据库处理。
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