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你说的慢一半，是在你插入了50万数据的时候，估计是查询慢了吧。因为按你说的还没到删除的时候呢。查询慢要看看你的查询的语句的执行计划，是否使用了合适的索引。如果索引错了，那么慢是正常的。可以用hint指定索引，从而保证执行计划稳定。
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对于你这样的周期性维护的大表，可以做31个分区，每天一个，一个月内循环使用。不需要保留的数据可以以天为单位truncate掉一个或多个分区的数据，索引采用分区索引，truncate分区不影响索引的使用。
有一种猜测，是你的索引建的不对。
你的查询语句的查询条件是什么？是单列查询吗？如果pwd指password，至少我觉得不会有按password单列查询的语句吧。
· 通过全表扫描的方式访问数据；
· 通过ROWID访问数据；
· 通过索引的方式访问数据；
· Oracle顺序读取表中所有的行，并逐条匹配WHERE限定条件。
· 采用多块读的方式进行全表扫描，可以有效提高系统的吞吐量，降低I/O次数。
· 即使创建索引，Oracle也会根据CBO的计算结果，决定是否使用索引。
注意事项：
· 只有全表扫描时才可以使用多块读。该方式下，单个数据块仅访问一次。
· 对于数据量较大的表，不建议使用全表扫描进行访问。
· 当访问表中的数据量超过数据总量的5%—10%时，通常Oracle会采用全表扫描的方式进行访问。
· 并行查询可能会导致优化器选择全表扫描的方式。1.2ROWID访问表
· Rowid是数据存放在数据库中的物理地址，能够唯一标识表中的一条数据。
· Rowid指出了一条记录所在的数据文件、块号以及行号的位置，因此通过ROWID定位单行数据是最快的方法。
注意事项：
· Rowid作为一个伪列，其数值并不存储在数据库中，当查询时才进行计算。
· Rowid除了在同一集簇中可能不唯一外，每条记录的Rowid唯一。1.3 INDEX访问表
· 通过索引查找相应数据行的Rowid，再根据Rowid查找表中实际数据的方式称为“索引查找”或者“索引扫描”。
· 一个Rowid对应一条数据行（根据Rowid查找结果，仅需要对Rowid相应数据的数据块进行一次I/O操作），因此该方式属于“单块读”。
· 对于索引，除了存储索引的数据外，还保存有该数据对应的Rowid信息。
· 索引扫描分为两步：1）扫描索引确定相应的Rowid信息。 2）根据Rowid从表中获得对应的数据。
注意事项：
· 对于选择性高的数据行，索引的使用会提升查询的性能。但对于DML操作，尤其是批量数据的操作，可能会导致性能的降低。
· 全表扫描的效率不一定比索引扫描差，关键看数据在数据块上的具体分布。
索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象，主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑。应用系统的性能直接与索引的合理直接有关。
(1) 单列索引
单列索引是基于单个列所建立的索引。
(2) 复合索引
复合索引是基于两列或是多列的索引，在同一张表上可以有多个索引，但是要求列的组合必须不同。
(1) 重命名索引
(2) 合并索引
（表使用一段时间后在索引中会产生碎片，此时索引效率会降低，可以选择重建索引或者合并索引,合并索引方式更好些，无需额外存储空间，代价较低）
(3) 重建索引
方式一：删除原来的索引，重新建立索引
当不需要时可以将索引删除以释放出硬盘空间。命令如下：
例如：
注：当表结构被删除时，有其相关的所有索引也随之被删除。
方式二： Alter index 索引名称 rebuild;
· 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
· 索引可以大大加快数据的检索速度，这是创建索引的最主要的原因。
· 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
· 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
· 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
· 索引的层次不要超过4层。
· 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
· 除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
· 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
· 更新数据的时候，系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新，以维持数据和索引的一致性。
1) 不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。
1) 应该建索引的列
· 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
· 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
· 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
· 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
· 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
· 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
2) 不应该建索引的列
· 在大表上建立索引才有意义，小表无意义。
· 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
· 对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。比如性别，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，。增加索引，并不能明显加快检索速度。
· 对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
· 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
一个表中有几百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这主要可能是oracle的索引限制造成的。Oracle的索引有一些索引限制，在这些索引限制发生的情况下，即使已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。
下面的查询即使在djlx列有索引，查询语句仍然执行一次全表扫描。
把上面的语句改成如下的查询语句，这样，在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器（更智能）时，将会使用索引。
特别注意：通过把不等于操作符改成OR条件，就可以使用索引，避免全表扫描。
使用IS NULL或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因此在建表时，把需要索引的列设成NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引）。
如果不使用基于函数的索引，那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。 下面的查询不会使用索引（只要它不是基于函数的索引）
也是比较难于发现的性能问题之一。比如：bdcs_qlr_xz中的zjh是NVARCHAR2类型,在zjh字段上有索引。如果使用下面的语句将执行全表扫描。
因为Oracle会自动把查询语句改为
特别注意：不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一次“全表扫描”。
(1) 索引无效
(2) 索引有效
一、 提高DML操作的办法：\x0d\x0a简单说来：\x0d\x0a1、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.\x0d\x0a2、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.\x0d\x0a3、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．\x0d\x0a\x0d\x0a4、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.\x0d\x0a\x0d\x0a5、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．\x0d\x0a\x0d\x0a6、加大排序缓冲区\x0d\x0a alter session set sort_area_size=100000000;\x0d\x0a insert into tableb select * from tablea;\x0d\x0a commit;\x0d\x0a\x0d\x0a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，\x0d\x0a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。\x0d\x0a\x0d\x0aORACLE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！\x0d\x0a\x0d\x0aupdate总体来说比insert要慢 ：\x0d\x0a几点建议： \x0d\x0a 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 \x0d\x0a 2、减少不必要的index，因为update表通常需要update index \x0d\x0a 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\x0d\x0a 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。 \x0d\x0a\x0d\x0a二、 各种批量DML操作：\x0d\x0a（1）、oracle批量拷贝：\x0d\x0aset arraysize 20\x0d\x0a set copycommit 5000\x0d\x0a copy from username/password@oraclename append table_name1\x0d\x0a using select * from table_name2;\x0d\x0a （2）、常规插入方式：\x0d\x0a insert into t1 select * from t;\x0d\x0a 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:\x0d\x0a alter table t1 nologging;\x0d\x0ainsert into t1 select * from t;\x0d\x0acommit;\x0d\x0a (3)、CTAS方式：\x0d\x0a create table t1\x0d\x0aas\x0d\x0aselect * from t;\x0d\x0a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:\x0d\x0acreate table t1 nologging parallel(degree 2) as select * from t;\x0d\x0a （4）、Direct-Path插入：\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t;\x0d\x0a commit;\x0d\x0a 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：\x0d\x0a alter table t1 nologging;\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t;\x0d\x0a \x0d\x0a Direct-Path插入特点：\x0d\x0a1、 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。\x0d\x0a2、 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。\x0d\x0a3、 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。\x0d\x0a4、 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。\x0d\x0a5、 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。\x0d\x0a6、 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。\x0d\x0a7、 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。\x0d\x0a8、 不管表是否在nologging 下，只要是 direct insert，就不会对数据内容生成undo。\x0d\x0a9、 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。\x0d\x0a10、 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。\x0d\x0a11、 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。\x0d\x0a （5）、并行DML：\x0d\x0a 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\x0d\x0a ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML;\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA \x0d\x0a SELECT * FROM tableB;\x0d\x0a\x0d\x0a 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：\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA NOLOGGING\x0d\x0a SELECT * FROM tableB;\x0d\x0a\x0d\x0aoracle默认并不会打开PDML，对DML语句必须手工启用。即需要执行\x0d\x0aalter table enable parallel dml命令。\x0d\x0a \x0d\x0a并行DML特点：\x0d\x0a1、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：\x0d\x0aa、必须是Oracle企业版；\x0d\x0ab、必须在session中使并行DML生效，执行以下sql语句：\x0d\x0aALTER SESSION { ENABLE | FORCE } PARALLEL DML;\x0d\x0ac、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。\x0d\x0ad、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。\x0d\x0a 2、并行Direct-Path INSERT到分区表：\x0d\x0a 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。\x0d\x0a 3、并行Direct-Path INSERT到非分区表：\x0d\x0a 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。\x0d\x0a 4、Direct-Path INSERT可以使用Log或者不使用Log。\x0d\x0a 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。
对三个字段建立索引：
create index Stuname on student(name);
create index Stusex on student(sex);
create index Stugrade on student(grade);
注意的问题，考虑是不是要建立唯一索引（unique），如果有学号的话，可以考虑建立唯一索引引。
再就是对经常查询，但又相对稳定的可以建立聚簇索引，提高查询效率
一：索引是什么：
通俗的来讲，索引在表中的作用，相当于书的目录对书的作用。索引与表一样，也属于段的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针（地址）。对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多。索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护，查询语句中不用指定使用哪个索引。
二：优点：
①可以加快数据的检索速度。
②可以加速表和表之间的连接。
③使用分组和排序子句进行数据检索时,可以减少查询中分组和排序的时间。
三：缺点：
①创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
②索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间。
③当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引需要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。