oracle优化大数据（oracle优化数据量大）

金生昨天 27

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摘要： oracle大数据处理方式1、综上所述，Oracle大数据处理需要综合考虑多个方面，包括SQL优化、分区表与历史数据表的使用、定时任务与数据统计、静态HTML页面的生成、Java...

oracle大数据处理 方式

1、综上所述，Oracle大数据处理需要综合考虑多个方面，包括 SQL 优化、分区表与历史数据表的使用、定时任务与数据统计、静态HTML 页面的生成、javaweb 框架的选择以及其他细节优化。通过综合运用这些策略，可以显著提高Oracle数据库在处理大数据时的性能和可靠性。

2、hadoop的HDFS支持海量数据的存储，而Oracle数据库则是关系型数据库，更擅长数据存储。Hadoop的MapReduce框架则擅长对海量数据进行分布式处理。相比之下，Oracle虽然可以搭建集群，但在数据量达到一定限度后，查询和处理的速度会显著下降，并且对硬件性能要求较高。在处理方式上，Hadoop和Oracle有着本质的区别。

3、另一种方法是使用命令行工具，这需要了解一些基本的环境设置。

如何提高Oracle大数据表Update效率

利用CREATE table as select xxxxx的办法来生成一新表T1 在T1上创建与目标表一样的索引把目标表删除或RENAME（注意备份以备反悔）把T1改名成目标表试了一下，果然非常地快，我的任务差不多在2Min就完成了。

在某些情况下，CHAR类型的查询效率可能更高。避免使用Oracle Sequence：在生成主键时，可以考虑使用其他方法（如UUID）来避免使用Oracle Sequence。这可以减少序列生成的开销，并提高系统的可扩展性。

批量更新： Oracle：使用foreach标签迭代列表，生成多条update语句。为提高效率，建议每次设置一个批次大小，分批次执行。示例语句：update table_A set name= #{item.name} where id= #{item.id}。 mysql：同样使用foreach标签迭代列表。

oracle中对大数据处理有哪些方式?

1、定时任务：通过建立定时任务，可以在非高峰时段对数据进行统计和汇总。这不仅可以减少实时查询的负载，还可以提供更有价值的数据分析。数据统计表：将统计结果存储在单独的数据统计表中，可以进一步减少主表的数据量，并提高查询速度。同时，数据统计表还可以用于生成各种报表和图表。

2、在Oracle数据库中，导入和导出大数据量的方法有多种选择，其中包括利用PL/SQLDeveloper工具以及使用命令行工具。PL/SQLDeveloper是Oracle数据库中用于导入或导出数据库的主要工具。对于使用PL/SQLDeveloper进行操作，首先需要通过其菜单栏进行。

3、大数据处理流程包含以下步骤：采集定义：大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（如web、app、传感器等）的数据。功能：用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理工作，为后续的数据处理流程提供基础数据。

4、在处理大数据量的插入操作时，直接使用存储过程进行逐条插入效率较低。为提高性能，可以利用Oracle的并行执行特性。具体方法是将需要插入的数据通过UNION ALL进行合并，然后使用带有并行指示的INSERT语句一次性插入。

5、可以一句 merge 语句就处理掉的。那么当然优先使用 merge 处理比较好。假如业务逻辑很复杂，一句 merge 语句无法处理。迫不得已，只能使用游标处理的。

oracle11g和oracle12i的区别

Oracle 11g与Oracle 12c的主要区别如下：版本新旧：Oracle 11g：这是Oracle数据库的一个较老版本，发布时间较早。Oracle 12c：这是Oracle数据库的一个新版本，相对于11g，它引入了许多新的特性和改进。新功能：Oracle 12c增加了对大数据的支持，提供了更强大的数据处理和分析能力。

该版本中Oracle的功能、稳定性和性能的实现都达到了一个新的水平。 2007年年7月12日，甲骨文公司推出的最新数据库软件Oracle 11g，Oracle 11g有400多项功能，经过了1500万个小时的测试，开发工作量达到了6万人/月。相对过往版本而言，Oracle 11g具有了与众不同的特性。

Oracle 数据库 11 g支持联机事务处理（OLAP）应用程序中常用的更新、插入和删除操作的数据压缩。以前的 Oracle数据库版本支持数据仓库应用程序常用的批量数据加载操作的压缩。

年年7月12日，甲骨文公司推出的最新数据库软件Oracle 11g，Oracle 11g有400多项功能，经过了1500万个小时的测试，开发工作量达到了6万人/月。相对过往版本而言，Oracle 11g具有了与众不同的特性。

新的Oracle 11g仍使用g（Grid）作为后缀，以代表这是一个包含了网格技术基础的数据库。甲骨文称，Oracle 11g能更方便地在低成本服务器和存储设备组成的网格上运行。不过，目前仅有ibm DB2数据库也支持网格计算技术。

题2：关于FAST_START_MTTR_TARGET参数该参数用于设置实例恢复时允许的最大平均故障恢复时间（秒），Oracle通过调整检查点频率实现目标值。降低此值可加快恢复速度，但可能增加I/O负载；提高此值则减少I/O开销，但延长恢复时间。

给你1个亿的数据,如何快速插入数据库?

1、使用LOAD DATA INFILE语句从文件中直接加载数据到表中，这是MySQL中最快的批量插入方式。如果数据文件过大，可以使用split命令将其分割成多个小文件，然后使用nohup Mysqlimport --user=user --Threads=N db_name parts* &命令并行导入数据。

2、首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1，table2，table如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表，比如说月表。每个表只存一个月记录。

3、使用mysqldump命令导出数据 mysqldump命令可用于导出整个MySQL数据库或特定表的数据。可以将导出的数据作为SQL脚本，然后在目标MySQL数据库中执行该SQL脚本文件。可以在从服务器上执行导入操作，并从主服务器上导出数据。

4、可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法。读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在 Redis中，定期同步。表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。

5、此方法一般适用于数据量不大的表格（在3000行内效果比较好）。如果数据量大的，要么直接对商品名称列进行筛选，要么用VBA了。I2单元格输入数组公式，输入完成后不要直接回车，要按三键 CTRL+SHIFT+回车然后右拉再下拉。