使用索引，使用精确定位条件筛选，使用子查询将数据量大的表筛选再进行多表连接查询，少使用模糊查询，注意条件的顺序等
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首先要分区, 一天增加500万条记录, 那就应该按日期进行分区
其次建立索引, 按分区建索引
最后, 所有的查询条件都要带上日期
1、建索引。
2、减少表之间的关联；
3、优化sql
,尽量让SQL很快的定位，不要走全表查询，尽量走索引
4、简化查询的字段。
希望对你有用。
1、使用两边加‘%’号的查询，Oracle是不通过索引的，所以查询效率很低。
例如：select count(*) from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%';
2、like '...%'和 like'%...'虽然走了索引，但是效率依然很低。
3、有人说使用如下sql，他的效率提高了10倍，但是数据量小的时候
select count(*) from lui_user_base where rowid in (select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%')
我拿100w跳数据做了测试，效果一般，依然很慢，原因：
select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%' 这条sql执行很快，那是相当的快，但是放到select count(*) from lui_user_base where rowid in（）里后，效率就会变的很慢了。
4、select count(*) from lui_user_base t where instr(t.user_name,'cs') 0
这种查询效果很好，速度很快，推荐使用这种。因为我对oracle内部机制不是很懂，只是对结果做了一个说明。
5、有人说了用全文索引，我看了，步骤挺麻烦，但是是个不错的方法，留着备用：
对cmng_custominfo 表中的address字段做全文检索：
1，在oracle9201中需要创建一个分词的东西：
BEGIN
ctx_ddl.create_preference ('SMS_ADDRESS_LEXER', 'CHINESE_LEXER');
--ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer'); 不用
end;
2，创建全文检索：
CREATE INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS ON cmng_custominfo(address) INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT PARAMETERS ('LEXER SMS_ADDRESS_LEXER');
3，查询时候，使用：
select * from cmng_custominfo where contains (address, '金色新城')1;
4，需要定期进行同步和优化：
同步：根据新增记录的文本内容更新全文搜索的索引。
begin
ctx_ddl.sync_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS');
end;
优化：根据被删除记录清除全文搜索索引中的垃圾
begin
ctx_ddl.optimize_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS', 'FAST');
end;
5，采用job做步骤4中的工作：
1)该功能需要利用oracle的JOB功能来完成
因为oracle9I默认不启用JOB功能，所以首先需要增加ORACLE数据库实例的JOB配置参数:
job_queue_processes=5
重新启动oracle数据库服务和listener服务。
2)同步 和 优化
--同步 sync:
variable jobno number;
BEGIN
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.sync_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'');',
SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');
commit;
END;
--优化
variable jobno number;
begin
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.optimize_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'',''FULL'');', SYSDATE, 'SYSDATE + 1');
commit;
END;
其中， 第一个job的SYSDATE + (1/24/4)是指每隔15分钟同步一次，第二个job的SYSDATE + 1是每隔1天做一次全优化。具体的时间间隔，可以根据应用的需要而定。
6，索引重建
重建索引会删除原来的索引，重新生成索引，需要较长的时间。
重建索引语法如下：
ALTER INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS REBUILD;
据网上一些用家的体会，oracle重建索引的速度也是比较快的，有一用家这样描述：
Oracle 的全文检索建立和维护索引要比ms sql server都要快得多，笔者的65万记录的一个表建立索引只需要20分钟，同步一次只需要1分钟。
因此，也可以考虑用job的办法定期重建索引。
为什么要把26个表 union 起来，每个表都要查一次，太费劲了
如果经常用到这个表查询的话，可以建立一个 物化视图 materialized view ，并根据相应的字段（哪个 字段查询次数比较多），建立索引，这样查询效率会不会好些
另外，如果是按日期或者按地区等分的表，可以放在一个表中，以分区表的形式存在，查询时，只查询那个分区就可以了，你可以看一下 partition list
通过joinback获得销售总额 使用维度进行查询改写
在一个使用维度建模技巧设计的典型数据仓库中，数据中存在着著名的“层次关系”。
