Oracle大年夜数据量查询真际阐收

　　Oracle数据库：

　　刚做一张5000万条数据的数据抽取，当前表同时借在继尽insert操做，每分钟几百条数据。

　　该表按照时候，以月份为单位做的表分区，没有任何索引，当前共有14个字段，仄均每个字段30个字节。当前表分区从201101到201512每月一个分区

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　　测试效劳器：xeno 5650，32核cpu，win2003操做系统，物理内存16G;测试工具plsql

　　1.最开初的查询：

　　string.Format(@"select * from (select r.id,r.carcode,r.longtitude,r.latitude,r.velocity,r.gpstime,r.isonline from t_gps_record r where id in( select min(id) from t_gps_record r where carcode="" group by to_char(gpstime,"yyyy-MM-dd HH24:mi")) and carcode="" and gpstime>(select nvl((select max(gpstime) from t_gps_carposition where carcode=""),(select min(gpstime) from t_gps_record where carcode="")) from dual) order by gpstime asc ) where rownum<=200 ", row["carcode"].ToString());

　　一开初以200条数据为段停止查询，查询一次2分钟16秒;

　　后来查20条，2分钟14秒;根基跟条数无闭。

　　2.后来把最小时候写成安稳的：

　　string.Format(@"select * from (select r.id,r.carcode,r.longtitude,r.latitude,r.velocity,r.gpstime,r.isonline from t_gps_record r where id in( select min(id) from t_gps_record r where carcode="" group by to_char(gpstime,"yyyy-MM-dd HH24:mi")) and carcode="" and gpstime>to_date("2011-11-1 00:00:00","yyyy-mm-dd HH24:mi:ss") order by gpstime asc ) where rownum<=200 ", row["carcode"].ToString());

　　查询时候 1分34秒。

　　3.不加分区查询

　　select r.id,r.carcode,r.longtitude,r.latitude,r.velocity,r.gpstime,r.isonline from t_gps_record r where id in( select min(id) from t_gps_record r group by carcode, to_char(gpstime,"yyyy-MM-dd HH24:mi")) and gpstime>=to_date("2011-11-1 9:00:00","yyyy-mm-dd HH24:mi:ss") and gpstime<=to_date("2011-11-1 9:59:59","yyyy-mm-dd HH24:mi:ss") order by gpstime asc

　　查询时候：3分29秒，共1426条

　　4.添加分区查询

　　12345 select r.id,r.carcode,r.longtitude,r.latitude,r.velocity,r.gpstime,r.isonline from t_gps_record r where id in( select min(id) from t_gps_record partition(GPSHISTORY201111) r group by carcode, to_char(gpstime,"yyyy-MM-dd HH24:mi")) and gpstime>=to_date("2011-11-1 9:00:00","yyyy-mm-dd HH24:mi:ss") and gpstime<=to_date("2011-11-1 9:59:59","yyyy-mm-dd HH24:mi:ss") order by gpstime asc

　　添加分区后查询：17s，共1426条

　　所以加分区后的查询效率进步十几倍，所以大年夜数据量竖立分区表是相等重要的。