Ⅰ oracle几百万条数据怎么update
首先要区分具体情况，虽然表里有几百万几千万的数据量，但是update是同时update这几百万条的数据呢？还是只更新其中某几条？ 更新的数据量不同，解决方案自然也就有差异。同时update几百万数据，这个sql的性能影响在于数据库会做回滚段，以便异常时rollback。由于数据量大，性能就浪费在回滚段上了。 所以有2个方案供参考：
1. update时 ，禁用回滚段的生成，跟你前面说的nologing应该是一个意思
2. 分批更新，比如每更新10W条数据，就执行一次commit，这样效率也会比原来的要快。
Ⅱ oracle 数据库表数据量比较大，如何提升查询速度
可以利用分区技术，将老数据按时间分区到一个分区里。新数据在新的分区了。
建立分区索引。利用分区索引查询还要快一些。
Ⅲ pl/sql developer怎样将上百万条条以上的oracle查询数据一次性导出成access表单形式
建议，
1.在oracle中写一个视图，此视图的结果就是待输出的记录集
命名 为 outtoaccess
2.在客户机安装此版本oracle的ODBC驱动程序，并建立一个指向outtoaccess所在数据库的ODBC数据源
3.在客户机上新建立一个ACCESS文件
4.打开此ACCESS文件，添加链接表,数据源就是刚刚建立的ODBC数据源，添加其中的outtoaccess到access中
5.在ACCESS中建立 一个新的查询，写一个生成表查询语句
select * from outtoaccess into newT
语句执行完后，生成的表就是你想要的
另外一种，就是直接链接oracle的多个表到access中
直接在ACCESS中写一个复杂的select into 语句就行了，这样oracle中就不用写视图了
Ⅳ oracle 数据库连接数被占满怎么处理
当Oracle数据库连接数被占满时，通常意味着应用程序或系统中的连接请求超过了数据库配置的最大连接数限制。这是常见的问题，可能影响数据库的性能和响应能力。面对这种情况，可以采取多种策略来优化和解决问题。
首先，可以通过检查当前正在使用的连接数来诊断问题。可以通过执行以下SQL查询来获取当前连接数：select count(*) from v$process; 这个查询能够帮助你了解当前有多少连接正在被数据库服务。
其次，需要检查数据库配置，确认最大连接数是否设置得足够高。默认情况下，Oracle数据库的最大连接数为150，但这可能不足以满足一些高负载应用的需求。你可以通过执行以下SQL查询来查看当前的最大连接数设置：select value from v$parameter where name = 'processes'; 如果发现当前设置的值不足以满足需求，可以考虑调整此参数。
在调整参数时，要谨慎行事，确保不会对数据库性能产生负面影响。一个常见的做法是逐步增加连接数，观察数据库的性能变化，并根据需要进行调整。此外，还可以考虑优化应用代码，减少不必要的连接请求，以减轻对数据库的压力。
除了调整连接数之外，还需要确保数据库连接能够正确地关闭和释放资源。这可以通过设置连接超时时间来实现，确保长时间未使用的连接能够被自动断开。同时，确保应用程序遵循良好的编程实践，避免连接泄露。
最后，建议定期监控数据库性能和连接使用情况，以便及时发现并解决潜在的问题。可以使用数据库自带的监控工具或第三方监控工具来跟踪连接数和其他关键指标。
Ⅳ 想update一个大表，数据量四千万左右，如何通过调整Oracle数据库的某些参数来提高性能，还请各位大虾指教~
优化update要根据使用方式决定：
1.如果是在线事务系统，那么建立合适的索引非常专重要，其次通过分属区技术设立合理的分区键也可以大大提升更新前的查找定位效率。
2.如果是后台批量数据分析系统，一次需要更新表中数据的大部分，那么可以考虑使用临时表过度，采用insert到临时表再替换原表的方式代替update操作，这样效率的提升非常可观，对系统的压力也小很多。也可以使用分区技术，对多个分区并行update操作以提升效率，但是系统的压力也会随之增大。
Ⅵ 如何加速Oracle大批量数据处理
一、 提高DML操作的办法：
简单说来：
1、暂停索引，更新后恢复.避免在更新的过程中涉及到索引的重建.
2、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.
3、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．
4、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.
5、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．
6、加大排序缓冲区
alter session set sort_area_size=100000000;
insert into tableb select * from tablea;
commit;
如果UPDATE的是索引字段，就会涉及到索引的重建，暂停索引不会提高多少的速度，反而有可能降低UPDATE速度，
因为在更新是索引可以提高数据的查询速度，重建索引引起的速度降低影响不大。
ORACLE优化修改参数最多也只能把性能提高15%，大部分都是SQL语句的优化！
update总体来说比insert要慢 ：
几点建议：
1、如果更新的数据量接近整个表，就不应该使用index而应该采用全表扫描
2、减少不必要的index，因为update表通常需要update index
3、如果你的服务器有多个cpu，采用parellel hint，可以大幅度的提高效率
另外，建表的参数非常重要，对于更新非常频繁的表，建议加大PCTFREE的值，以保证数据块中有足够的空间用于UPDATE， 从而降低CHAINED_ROWS。
二、 各种批量DML操作：
（1）、oracle批量拷贝：
set arraysize 20
set commit 5000
from username/password@oraclename append table_name1
using select * from table_name2;
（2）、常规插入方式：
insert into t1 select * from t;
为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志:
alter table t1 nologging;
insert into t1 select * from t;
commit;
(3)、CTAS方式：
create table t1
as
select * from t;
为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志，并且可以制定并行度:
create table t1 nologging parallel(degree 2) as select * from t;
（4）、Direct-Path插入：
insert /*+append*/ into t1 select * from t;
commit;
为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志：
alter table t1 nologging;
insert /*+append*/ into t1 select * from t;
Direct-Path插入特点：
1、 append只在insert … select …中起作用，像insert /*+ append */ into t values(…)这类的语句是不起作用的。在update、delete操作中，append也不起作用。
2、 Direct-Path会使数据库不记录直接路径导入的数据的重做日志，会对恢复带来麻烦。
3、 Direct-Path直接在表段的高水位线以上的空白数据块中写数据，不会重用高水位线以下的空间，会对空间的使用造成一定的浪费，对查询的性能也会造成一定的影响。而常规插入会优先考虑使用高水位线之下有空闲空间存在的数据块。因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快，因为Direct-Path直接使用新数据块，而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块，如果同 nologging 配合，这种速度优势会更加明显。
4、 以append方式插入记录后，要执行commit，才能对表进行查询。否则会出现错误：ORA-12838: 无法在并行模式下修改之后读/修改对象。
5、 用append导入数据后，如果没有提交或者回滚，在其他会话中任何对该表的DML都会被阻塞（不会报错），但对该表的查询可以正常执行。
6、 在归档模式下，要把表设置为nologging，然后以append方式批量添加记录，才会显著减少redo数量。在非归档模式下，不必设置表的 nologging属性，即可减少redo数量。如果表上有索引，则append方式批量添加记录，不会减少索引上产生的redo数量，索引上的redo 数量可能比表的redo数量还要大。
7、 数据直接插入数据文件，绕过buffer cache并且忽略了引用完整性约束。
8、 不管表是否在nologging 下，只要是 direct insert，就不会对数据内容生成undo。
9、 Oracle在Direct-Path INSERT 操作末尾，对具有索引的表执行索引维护，这样就避免了在drop掉索引后，再rebuild。
10、 Direct-Path INSERT比常规的插入需要更多的空间。因为它将数据插入在高水位之上。并行插入非分区表需要更多的空间，因为它需要为每一个并行线程创建临时段。
11、 在插入期间，数据库在表上获得排他锁，用户不能在表上执行并行插入、更新或者删除操作，并行的索引创建和build也不被允许。但却可以并行查询，但查询返回的是插入之前的结果集。
（5）、并行DML：
如果你的服务器有多个cpu，采用parellel hint，可以大幅度的提高效率
ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML;
INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA
SELECT * FROM tableB;
为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志：
INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA NOLOGGING
SELECT * FROM tableB;
oracle默认并不会打开PDML，对DML语句必须手工启用。即需要执行
alter table enable parallel dml命令。
并行DML特点：
1、在并行DML模式中，默认的就是DIRECT-PATH插入，为了运行并行DML模式，必须满足以下条件：
a、必须是Oracle企业版；
b、必须在session中使并行DML生效，执行以下sql语句：
ALTER SESSION { ENABLE | FORCE } PARALLEL DML;
c、必须指定table的并行属性，在创建的时候或者其他时候，或者在insert操作时使用“PARALLEL”提示。
d、为了使Direct-Path Insert模式失效，在INSERT语句中指定“NOAPPEND”提示，覆盖并行DML模式。
2、并行Direct-Path INSERT到分区表：
类似于serial Direct-Path INSERT，每个并行操作分配给一个或者多个分区，每个并行操作插入数据到各自的分区段的高水位标志之上，commit之后，用户就能看到更新的数据。
3、并行Direct-Path INSERT到非分区表：
每个并行执行分配一个新的临时段，并插入数据到临时段。当commit运行后，并行执行协调者合并新的临时段到主表段，用户就能看到更新的数据。
4、Direct-Path INSERT可以使用Log或者不使用Log。
5、另外不得不说的是，并行不是一个可扩展的特性，只有在数据仓库或作为DBA等少数人的工具在批量数据操作时利于充分利用资源，而在OLTP环境下使用并行需要非常谨慎。事实上PDML还是有比较多的限制的，例如不支持触发器，引用约束，高级复制和分布式事务等特性，同时也会带来额外的空间占用，PDDL同 样是如此。