Oracle全量查询的优化之路（oracle全量查询慢）

Oracle全量查询的优化之路

Oracle作为一款大型数据库软件，其在海量数据处理方面表现得尤为突出。然而，在实际应用中，随着数据规模的不断扩大，全量查询的性能问题会逐渐凸显出来。因此，如何优化全量查询是一个非常重要的课题。

1. 使用索引优化查询

企业数据量一般都非常大，如果一次性查询所有数据，无疑会对系统性能造成很大的影响。当查询的数据量较大时，通过索引优化查询可以提高查询性能。

例如，在一个订单表中查询某个时间段内的订单数据：

SELECT *
FROM order_table
WHERE order_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-12-31';

此时，若order_date字段已建立索引，可以使用索引的二叉树结构快速定位符合条件的数据。如果没有索引，则需要全表扫描，性能会受到很大影响。

2. 分区表技术

分区表技术可以将数据拆分成多个分区，每个分区分别存放一部分数据。当查询时，只需要查询有用的分区即可，其他分区无需参与计算。这种方式极大地减少了全表扫描的时间，提高查询的效率。

例如，在一个订单表中使用分区表技术：

CREATE TABLE order_table
(
   order_id          NUMBER(10) NOT NULL,
   order_date        DATE,
   ...
)
PARTITION BY RANGE (order_date)
(
   PARTITION order_p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2020-12-31', 'YYYY-MM-DD')),
   PARTITION order_p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2021-12-31', 'YYYY-MM-DD')),
   PARTITION order_p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

此时，查询2021年的订单数据：

SELECT *
FROM order_table PARTITION (order_p2)
WHERE order_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-12-31';

查询时只会扫描order_p2分区，而不会扫描整个order_table表。

3. 使用合适的存储引擎

稳定的存储引擎是数据库保持高效运行的关键。不同的存储引擎对应不同的使用场景，需要根据实际需求选择合适的存储引擎。

例如，InnoDB存储引擎常用于对事务的支持和高并发读写的处理，而MyISAM存储引擎适用于大批量读写，对于全量查询来说，MyISAM可能比InnoDB效率更高。

4. 避免使用*通配符

在查询的时候，尽量避免使用*通配符，因为它会让系统去查找所有的列，而且还可能需要进行列的类型转换，这会浪费大量的系统资源，降低效率。

例如，在订单表中查询订单编号和客户姓名：

SELECT order_id, customer_name
FROM order_table;

这些查询只返回我们需要的信息，因此只会查找相关的列，而避免了全表扫描。

通过以上四种方式来优化全量查询，可以让Oracle数据库得到更好的性能表现，为企业带来更高效的数据处理方式。