Oracle千万级记录操做总结

Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，但愿对您可以有所启迪。

最近作了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操做。原觉得对数据库的插入、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，这一切彷佛变得至关困难。几经折腾，总算完成了任务。

一、防止运用 Hibernate框架

Hibernate用起来虽然方便，但对于海量数据的操做显得力不从心。

关于Oracle千万级记录插入：

试过用Hibernate一次性执行 5万条左右数据的插入，若ID运用 sequence方式生成，Hibernate将分5万次从数据库取得5万个sequence，构形成相应对象后，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，弄得我至关郁闷。虽而后来把ID生成方式改为increase处理了疑问，但仍是对那十分钟的等待心有余悸。

关于Oracle千万级记录查询：

Hibernate对数据库查询的主要思想仍是面向对象的，这将使许多咱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）。因为对Hibernate的偏心，本着不抛弃、不放弃的做风，作了包括配SQL，改良 SQL等等的至关多的尝试，可都以失败了结，不得不忍痛割爱了。

二、写查询语句时，要把查询的字段一一列出

查询时不要运用相似select * from x_table的语句，要尽可能运用 select id,name from x_table，以防止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至关可观的。

三、减小没必要要的查询条件

当咱们在作查询时，经常是前台提交一个查询表单到后台，后台分析这个表单，然后执行查询操做。在咱们分析表单时，为了方便起见，经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对资源的浪费是至关可怕的。

我试过对于一样的近一千万条记录的查询来讲，运用 select count(id) from x_table 执行 表查询需要 11秒，而运用 select count(id) from x_table where name like ‘%’却花了33秒。