Oracle深度优化：处理巨量数据的最佳实践（oracle处理大数据量）

随着互联网技术的发展，多少让数据量均有所增加，不管是传统的Oltp应用，还是现在广为使用的NoSql，都需要经得起巨量数据的处理。本文探讨如何利用Oracle实现对大型数据库的深度优化，以此获取更佳性能，处理大量数据。

对于处理巨量数据，Oracle有一系列针对性较强的最佳实践，包括：

1. 数据库结构优化：数据库结构的优化指的是在Oracle的表和索引的定义和优化，也包括诸如分区、分析模式等，主要目的是提升数据库的查询和插入性能，以及减轻系统I/O负载。常用的SQL进行优化，long query time，有游标冗余等等。

例如：

“`sql

— 创建索引

CREATE INDEX idx_prod_desc ON products ( product_name, description );

— 分片表

CREATE TABLE products_child

PARTITION BY RANGE ( product_price)

(

PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1000),

PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2000),

PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)

) AS

SELECT product_name, product_price, description

FROM products;

2. SQL语句优化：针对单个SQL语句，可以通过调整SQL语句的结构达到查询的最佳性能。此外，可以对具有特定查询语义的SQL进行统一优化，从而加快响应速度。

例如：
```sql
-- 原来的查询
SELECT product_name,product_price 
FROM products 
WHERE status = 'active' and product_price > 1000; 
-- 经过调整的查询
SELECT product_name,product_price 
FROM products 
WHERE product_price > 1000 and status = 'active';

3. DBMS系统参数优化：Oracle使用许多后台参数进行管理，可以以调整这些参数达到最佳性能。

例如：

“`sql

— 优化PGA内存

ALTER SYSTEM SET pga_aggregate_target = 104755250;

4. 数据缓存优化：Oracle使用数据缓存来加快数据查询速度，可以合理调整SQL缓存，多次查询结果缓存等，以达到减少查询次数，以提高性能的目的。

例如：
```sql
-- 创建SQL缓存
CREATE OR REPLACE SHARED SQL AREA SETTINGS
(DEFAULT_POOL=POOL_CACHE_SYSTEM,SHARED_SQL_AREA_SIZE=1G); 
-- 启用SQL缓存
ALTER SESSION SET SQL_AREA_SIZE=1G;

以上是Oracle有关处理巨量数据的最佳实践，可以调查以上方法，让系统支撑巨量数据传输，获取优异性能。