Oracle大数据量查询实际分析-mysql教程

刚做一张5000万条数据的数据抽取，当前表同时还在继续insert操作，每分钟几百条数据。所以加分区后的查询效率提高十几倍，所以大

Oracle数据库：

刚做一张5000万条数据的数据抽取，当前表同时还在继续insert操作，每分钟几百条数据。

该表按照时间，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，平均每个字段30个字节。当前表分区从201101到201512每月一个分区

测试服务器：xeno 5650，32核cpu，win2003操作系统，，物理内存16G；测试工具plsql

1.最开始的查询：

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='{0}'
group by to_char(gpstime,'yyyy-MM-dd HH24:mi'))
and carcode='{0}'
and gpstime>(select nvl((select max(gpstime) from t_gps_carposition where carcode='{0}'),(select min(gpstime) from t_gps_record where carcode='{0}')) from dual)
order by gpstime asc
) where rownum<=200 ", row["carcode"].ToString());

一开始以200条数据为段进行查询，查询一次2分钟16秒；

后来查20条，2分钟14秒；基本跟条数无关。

2.后来把最小时间写成固定的：

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='{0}'
group by to_char(gpstime,'yyyy-MM-dd HH24:mi'))
and carcode='{0}'
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());

查询时间 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

查询时间：3分29秒，共1426条

4.添加分区查询

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 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提高十几倍，所以大数据量建立分区表是相当重要的。

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