Oracle千万条记录插入与查询小结
最近做了个项目，实现对存在千万条记录的库表进行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。
1、 避免使用Hibernate框架
Hibernate用起来虽然方便，但对于海量数据的操作显得力不从心。
关于插入：
试过用Hibernate一次性进行5万条左右数据的插入，若ID使用sequence方式生成，Hibernate将分5万次从数据库取得5万个sequence，构造成相应对象后，再分五万次将数据保存到数据库。花了我十分钟时间。主要的时间不是花在插入上，而是花在5万次从数据库取sequence上，弄得我相当郁闷。虽然后来把ID生成方式改成increase解决了问题，但还是对那十分钟的等待心有余悸。
关于查询：
Hibernate对数据库查询的主要思想还是面向对象的，这将使许多我们不需要查询的数据占用了大量的系统资源（包括数据库资源和本地资源）。由于对Hibernate的偏爱，本着不抛弃、不放弃的作风，做了包括配SQL，改进SQL等等的相当多的尝试，可都以失败告终，不得不忍痛割爱了。
2、 写查询语句时，要把查询的字段一一列出
查询时不要使用类似select * from x_table的语句，要尽量使用select id,name from x_table，以避免查询出不需要的数据浪费资源。对于海量数据而言，一个字段所占用的资源和查询时间是相当可观的。
3、 减少不必要的查询条件
当我们在做查询时，常常是前台提交一个查询表单到后台，后台解析这个表单，而后进行查询操作。在我们解析表单时，为了方便起见，常常喜欢将一些不需要查询的条件用永真的条件来代替（如：select count(id) from x_table where name like ‘%’），其实这样的SQL对资源的浪费是相当可怕的。我试过对于同样的近一千万条记录的查询来说，使用select count(id) from x_table 进行表查询需要11秒，而使用select count(id) from x_table where name like ‘%’却花了33秒。
4、 避免在查询时使用表连接
在做海量数据查询时，应尽量避免表连接（特别是左、右连接），万不得已要进行表连接时，被连接的另一张表数据量一定不能太大，若连接的另一张表也是数万条的话，那估计可以考虑重新设计库表了，因为那需要等待的时间决不是正常用户所能忍受的。
5、 嵌套查询时，尽可能地在第一次select就把查询范围缩到最小
在有多个select嵌套查询的时候，应尽量在最内层就把所要查询的范围�
相关文档：
oracle表空间操作详解
1
2
3作者： 来源： 更新日期：2006-01-04
5
6
7建立表空间
8
9CREATE TABLESPACE data01
10DATAFILE '/ora ......
1.创建用户： 需要DBA的权限，语句 create user 用户名 identified by 密码。 eg. create user joe identified by m123; 2.更改密码： passw 用户名 3.删除用户： 需要DBA的权限，如果用其他用户去删除则需要具有drop user的权限。 drop user 用户名 [cascade]; (如果用户已经创建表了，则用c ......
1、由于orcale10不支持 redhat as5 需要修改/etc/redhat-realease 将 Red
Hat Enterprise Linux Server release 5 (Tikanga) 改为Red Hat Enterprise
Linux Server release 4 (Tikanga) ，安装完成后再将其修改回来
2、修改/etc/hosts 文件将127.0.0.1改为本机IP地址 否则网络检查通不过
3、检� ......
第一种：
select * from SOME_TABLE sample(1) where rownum <= 10;
第二种：
select * from (select * from SOME_TABLE order by dbms_random.value) where rownum<=10;
第三种：
select * from (select * from SOME_TABLE order by sys_guid()) where rownum <= 10; ......
