大数据和oracle

如何优化Oracle 数据数量导入，Oracle数据library数据scale？数据比mysql大吗？1.Oracle是大数据库，Mysql是中/小数据库。甲骨文的市场份额为40%，而Mysql只有20%左右。

1，像这样的大表通常需要分区。表需要分区，索引也需要分区。这里只提到分区是子表，子表是ORACLE内部的一个段的概念。我的博客刚刚写了一篇关于分区的介绍。也可以参考其他资料，帮你提供参考。这就需要专门研究分区，然后根据实际情况进行分区(因为你对题目不是太清楚)

1。索引表2中的ID字段；2.SELECT*FROM table 2WHEREID？；。实际情况可能是这样的。表1有产品名称，表2没有产品名称。因此，如果希望在查询中包含表1中的字段，就需要使用关联，所以最好在ID上同时索引表1和表2。重新关联；如果不包括表1，只需索引表2。根据这里的环境，取索引会比全表扫描快。

1。Oracle是大型的数据库，Mysql是小型的数据库。甲骨文的市场份额是40%，而Mysql只有20%左右。同时，Mysql是开源的，Oracle的价格很高。2.Oracle支持大并发和大访问，是OLTP的最佳工具。3.用于安装的空间也大不相同。Mysql安装后只有152M，而Oracle有3G左右，Oracle在使用时占用大量内存空间和其他机器性能。

插入记录时，不需要指定记录的主键值，Mysql会自动增长；Oracle没有自动增长类型，主键一般使用序列。插入记录时，只需将序列号的下一个值输入到该字段中。只是ORM框架只要是原生主键生成策略。(MYSQL中可以用单引号来换行，ORACLE中只能用单引号来换行。在插入和修改字符串之前，必须替换单引号:用两个单引号替换所有出现的单引号。

取决于数据多少。比如一张桌子的笔数只有几百支。如果不需要用其他大表查询数据，甚至不需要建立索引。如果是几十万级别的表，一般正确建立索引就够了。如果是一个上千万的表，不仅要正确建立索引，还要定期收集统计信息并手动维护。不建议系统自动维护，以免影响性能。如果是一亿多的表，可以考虑按照一定的条件拆分表数据，将旧数据归档，这样可以提高生成的表的利用率。

由于数据的量较大，在数据数据库中判断比较耗时，建议在插入数据时添加一个日期。随后，递增地插入数据如果是文件递送，处理起来更快，你的local数据library数据后面越来越大，办理起来越来越麻烦。guid是什么？每个数据都有这样的属性吗？对于每个数据，判断是否...1000万数据会无效率，源表和目标表被直接散列以分区64个目标表，并且本地分区索引被建立在相关联的字段中。分区键与索引键相同，最好将目标表的分区划分为多个表空间，编写一个存储过程按分区扫描源表，操作目标表(update或insert)打开多个session将存储过程作为参数传递给分区。