oracle表查询少量数据也很慢-oracle查询结果特别慢(8-1-60)

更新时间:2024-09-02 分类:Oracle 浏览量:2

Oracle本文目录一览:

  • 1、oraclecount一直出不来数量,如何优化
  • 2、oracle大数据量查询慢
  • 3、如何提高oracle的查询速度
  • 4、oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化
  • 5、oracle数据库约200W数据查询非常慢,查询需要10几秒,经常查询超时,这个...
  • 6、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)

oraclecount一直出不来数量,如何优化

所以Count的时候最好指定字段,有索引的字段优先。

如果数据是只增不减的话,只要每天 0 点多一些时候弄个定时任务统计前一天产生的数据量,记录到某一张表中去。以后查询的时候,只要查询当天产生了多少记录,再加上以往产生的记录就可以了。

调整数据结构、应用程序结构和SQL语句是优化ORACLE数据库性能的关键。本文将从这三个方面入手,为读者提供优化ORACLE数据库性能的实用方法。

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。

如何提高oracle的查询速度

使用存储过程中的pipeline来提取数据。

如果数据量比较大,而且对数据的实时性要求不高,那么建议用oracle的物化视图来做。物化视图是介于普通视图和表之间的一种oracle专有对象,物化视图会将查询的数据缓存起来,同时可以对物化视图进行修改、查询、删除和添加操作。

当查询特定部分的数据时,数据库只需要访问这部分的数据,而不需要扫描整个表。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)。

oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化

1、如果视图并不是需要实时刷新,也就是说可以存在一定的滞后;或者视图基表刷新并不频繁,那么可以考虑物化视图,这样的话,是在后台操作的,当然物化视图一样慢,但是查询的时候感觉不到,除非正好赶上物化视图刷新。

2、如果已经存在索引,建议你先重建索引先,因为大数据表的索引维护到了一个阶段就是乱的,一般建议重建。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。

3、创建存储过程,将第一次left join关联查询出来的数据存储到临时表,再次进行关联查询试试。若依然很慢,之后可以对作出的两次单纯的表关联查询进行检查,检查单条SQL语句的查询速度,找到慢的问题,再去优化。

4、如果数据量比较大,而且对数据的实时性要求不高,那么建议用oracle的物化视图来做。物化视图是介于普通视图和表之间的一种oracle专有对象,物化视图会将查询的数据缓存起来,同时可以对物化视图进行修改、查询、删除和添加操作。

5、--3)增加外关联符号(+)最后,关于多表关联,表关联条件必须使用AND关键字,否则无效。用你做成的SQL文检索,哪怕5个表都只有10条数据也会检索出1万件结果,如果各个表数据超过100件,你的检索结果集会是天文数字。

6、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。

oracle数据库约200W数据查询非常慢,查询需要10几秒,经常查询超时,这个...

1、硬件资源不足:数据库运行在资源受限的硬件环境中,如CPU、内存、磁盘等,会导致查询性能下降。

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、W条数据每次查询1000条,查询完也差了2000s=33分钟.分页的目的就是控制输出结果集大小,将结果尽快的返回。在上面的分页查询语句中,这种考虑主要体现在WHERE ROWNUM = 20这句上。

4、简单的看看搂主的描述 需要从B表中一条一条去A表中核实我估计是用 游标来处理的。如果用游标一行一行 FETCH , 性能可能要打点折扣。这种情况下,可以尝试使用 BULK COLLECT 来批量加载。

5、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。

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、数据表可以没有主键或唯一列,但是这么大的数量索引是一定要有的。要提高查询速度并不一定要有主键或唯一列,使用索引一样可以提高查询速度,但索引应定要根据应用来建。

2、. 确保最优的索引使用 :对于改善查询的速度,这是特别重要的。有时 Oracle 可以选择多个索引来进行查询,调优专家必须检查每个索引并且确保 Oracle 使用正确的索引。它还包括 bitmap 和基于函数的索引的使用。

3、如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。

4、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。

5、创建物理视图。在试图中固化排序。2。你的数据是百万级别,测试一下你的时间是耗费在排序上,还是数据提取上。甚至显示上。3。你的id是数字型的吧,要是字符型,那肯定慢啊。4。使用存储过程中的pipeline来提取数据。