Oracle千萬級記錄進行處理並不簡單，下面就為您總結了Oracle千萬級記錄插入和查詢的技巧，希望對您能夠有所啟迪。
最近做了個項目，實現對存在Oracle千萬級記錄的庫表執行插入、查詢操作。原以為對數據庫的插入、查詢是件很容易的事，可不知當數據達到百萬甚至千萬條級別的時候，這一切似乎變得相當困難。幾經折騰，總算完成了任務。
1、防止運用 Hibernate框架
Hibernate用起來雖然方便，但對於海量數據的操作顯得力不從心。
關於Oracle千萬級記錄插入：
試過用Hibernate一次性執行 5萬條左右數據的插入，若ID運用 sequence方式生成，Hibernate將分5萬次從數據庫取得5萬個sequence，構造成相應對象後，再分五萬次將數據保存到數據庫。花了我十分鐘時間。主要的時間不是花在插入上，而是花在5萬次從數據庫取sequence上，弄得我相當郁悶。雖然後來把ID生成方式改成increase處理了疑問，但還是對那十分鐘的等待心有余悸。
關於Oracle千萬級記錄查詢：
Hibernate對數據庫查詢的主要思想還是面向對象的，這將使許多我們不須要查詢的數據占用了大量的系統資源（包括數據庫資源和本地資源）。由於對Hibernate的偏愛，本著不拋棄、不放棄的作風，做了包括配SQL，改良 SQL等等的相當多的嘗試，可都以失敗告終，不得不忍痛割愛了。
2、寫查詢語句時，要把查詢的字段一一列出
查詢時不要運用類似select * from x_table的語句，要盡量運用 select id,name from x_table，以防止查詢出不須要的數據浪費資源。對於海量數據而言，一個字段所占用的資源和查詢時間是相當可觀的。
3、減少不必要的查詢條件
當我們在做查詢時，常常是前台提交一個查詢表單到後台，後台分析這個表單，而後執行查詢操作。在我們分析表單時，為了方便起見，常常喜歡將一些不須要查詢的條件用永真的條件來代替（如：select count(id) from x_table where name like ‘%’），其實這樣的SQL對資源的浪費是相當可怕的。
我試過對於同樣的近一千萬條記錄的查詢來說，運用 select count(id) from x_table 執行 表查詢須要 11秒，而運用 select count(id) from x_table where name like ‘%’卻花了33秒。
