Oracle优化加速数据的聚合处理（oracle优化聚合）

Oracle优化：加速数据的聚合处理

在日常的Oracle数据库操作中，我们经常会遇到需要对大量数据进行聚合处理的情况。这时候如果不加以优化，会导致查询缓慢、系统负载过高等问题。本文将介绍几种优化方法，帮助大家加速数据的聚合处理。

1. 使用索引

索引是Oracle数据库优化的一种重要手段。如果我们在进行聚合操作时，能够利用到聚合字段上的索引，就可以大大提高查询效率。例如下面的查询会统计表T1中每个部门的薪资总额：

SELECT DEPTNO, SUM(SAL) FROM T1 GROUP BY DEPTNO;

如果T1表上有DEPTNO、SAL字段的联合索引，那么查询的速度就会快很多。

2. 使用分区

分区是指将数据库的数据按照一定规则划分到不同的物理存储空间中，一般来说，可以按照时间、地域、部门等方式进行分区。如果在聚合操作时，能够尽量只查询和操作必要的分区数据，则可以大大提高效率。例如下面的查询会统计表T1中2019年1月1日至今每个部门的薪资总额：

SELECT DEPTNO, SUM(SAL) FROM T1 PARTITION(PARTITION1, PARTITION2) WHERE HIRDATE >= ’01-JAN-2019′ GROUP BY DEPTNO;

通过使用分区，我们可以只对PARTITION1和PARTITION2两个分区进行聚合，而不需要扫描整个表，从而提高效率。

3. 使用汇总表

汇总表是指将原始数据预先计算好，并存储在另一个表中，用于加速复杂的聚合查询。汇总表可以提前计算出预期的结果，并且在汇总表中加入所需要的索引，以便于快速查询。例如下面的查询会统计表T1中每个部门的薪资总额：

SELECT DEPTNO, SUM(SAL) FROM T1 GROUP BY DEPTNO;

如果在执行此查询之前，我们可以把每个部门的薪资总额存储在SUMMARY表中，并建立DEPTNO索引，那么在后续查询时，就可以直接查询SUMMARY表，而不需要扫描整个T1表。

4. 使用HASH GROUP BY

HASH GROUP BY是一种优化技术，可以在查询大量数据时提高聚合处理的效率。在Oracle11gR2之后的版本中，Oracle引入了HASH GROUP BY的新功能，可以提高聚合操作的性能。例如下面的查询会统计表T1中每个部门的薪资总额：

SELECT DEPTNO, SUM(SAL) FROM T1 GROUP BY DEPTNO;

如果我们在执行此查询时，使用HASH GROUP BY，那么处理大量数据时会比使用传统的GROUP BY方式快很多。

综上所述，对于需要进行大量聚合处理的场景，我们可以采用以上的优化方法，从而提高查询效率和系统性能，让我们的工作更加高效。