oracle处理大数据（oracle大数据类型）

本篇目录：

1、oracle中对大数据处理有哪些方式?2、如何向Oracle数据库表中进行大数据量的插入并提交?3、Oracle数据库大数据量表如何优化?4、大虾请进:oracle数据库超大数据量的处理5、Oracle大数据量导入,中途停止了,是怎么回事6、如何加速Oracle大批量数据处理?

oracle中对大数据处理有哪些方式?

1、分区，分库，建立索引。再不行，使用Hadoop等大数据工具，或者商业MPP分布式数据仓库，Vertica，GP啊啥的。国内也有，譬如永洪科技的大数据工具等等。

2、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。

3、大数据量提交可能会造成系统瘫痪，所以不建议这样做。如果有需要，可以在导出insert语句的时候分批次commit(提交)。

如何向Oracle数据库表中进行大数据量的插入并提交?

1、生成固定格式的数据文件，然后可以使用oracle的数据加载工具sqlldr进行直接插入数据，效率上会好很多，在并发的情况下，oracle声称可以每小时100G的数据量。

2、在pl/sql命令行模式下使用：@d：\xx.sql 就可以直接执行。其中路径名称与文件名视你的情况而定(不带)。

3、采用plsql等工具、或者oracle的imp、impdp命令来导入，这种主要用数据库与数据库之间的大批量数据导入，导入的数据格式为plsql的pde、oracle的dmp等。

4、工具/材料：电脑，oracle数据库表 例test表中有如下数据。插入一条id为6，name为杨七的数据。insert into testvalues (6，杨七)；commit。

5、：首先打开oracle，在左侧中右击选择新建表。2：然后选择添加数据，添加完一组数据之后，紧接着还可以添加一组数据，把自己要填写的数据都上传之后就可以了。

Oracle数据库大数据量表如何优化?

1、所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。

2、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。

3、如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。数据库优化的同时，程序也要进行相应优化，程序和 数据科学 搭配，才能使性能达到最佳。

4、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。

5、（1）如果表空间的数据没存满，可以考虑执行表空间收缩操作。（2）如果表空间的数据存满了，可以考虑建多个表空间文件。（3）从业务的角度考虑，是否可以考虑将部分数据进行剥离，存放在历史库。

6、建立好的一般可以获得几十倍的速度提升。最大数据量的表放在最前，最小的表放在最后面。sql是从最后面开始反向解析的。其次是要把最有效缩小范围的条件放到sql末尾去。尤其是主键或者索引字段的条件。

大虾请进:oracle数据库超大数据量的处理

1、如果可以用if，while等逻辑语句来处理，那么就尽可能的不用try/catch语句。 (2) 重用异常 在必须要进行异常的处理时，要尽可能的重用已经存在的异常对象。以为在异常的处理中，生成一个异常对象要消耗掉大部分的时间。

2、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。

3、Direct-Path会使数据库不记录直接路径导入的数据的重做日志，会对恢复带来麻烦。

4、分区，分库，建立索引。再不行，使用Hadoop等大数据工具，或者商业MPP分布式数据仓库，Vertica，GP啊啥的。国内也有，譬如永洪科技的大数据工具等等。

Oracle大数据量导入,中途停止了,是怎么回事

1、当你的数据库因为ORA-00600/ORA-07445或其他ORA-报错，或丢失关键的system表空间数据文件，或ASM diskgroup损坏时均可以考虑采用PRM-DUL来做恢复。

2、Oracle10g以前数据导入导出提供有imp/exp命令，10g以后提供了新的导入导出命令expdp/impdp。

3、Navicat导入数据过大时有可能会引起系统崩溃，建议分批导入。

4、方式一： 手动方式导入导出 手动的方式导入， 就是操作步骤会比较繁琐一些。

5、如果sqlldr需加载大量数据，那么Oracle在加载时写redo log和archive log所花的时间会占到加载总时间很大部分并且不能被忽略；同时，也会产生大量的archive log文件侵蚀你的磁盘空间。

如何加速Oracle大批量数据处理?

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。

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。创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。

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。

在硬件基本符合要求的情况下，通过索引检索，如果结果集只有几十条数据的话，一般都可以降低到毫秒级的处理速度。另外如果确实数据量太大，千万级以上的话，可以考虑建分区表，这样在执行DML操作时可有效提升性能，降低IO。

你这个问的真的太笼统了，那也只能笼统的回答了。。做表分区 查询语句优化，尽量减少全局扫描，多走索引 提升硬件的运算速度和运算空间。

到此，以上就是小编对于oracle大数据类型的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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