Oracle超大数据量的检索实战

大数据量的查询，不仅查询速度非常慢，而且还会导致数据库经常宕机（刚接到这个项目时候，数据库经常宕机o(╯□╰)o）。 那么，如何处理上亿级的数据量呢？如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查？仅以此篇文章作为处理的总结。

数据背景：
下面是存放历史数据表的数据量，数据量确实很大，3亿多条。但这也仅仅是测试数据而已，因为客户端服务器上的数据可能远不止于此。

为什么说远不止于此呢？实际情况是这样的：

有一个实时数据表，THTF_TABLE_AI，以及历史数据表，THTF_TABLE_AI_HIS

实时数据表固定3万条数据（客户推送过来的数据），每2小时刷新一次，每刷新一次就往历史表中插入一次数据。

可以算一下，历史表中数据量的数据量：

3 x 12 x 30 = 1080万,也就是每个月存储1080条数据，1年就1亿多的数据量。这样大的数据量，导致查询速度慢，估计用户会气炸的...

解决方案：
第一步：分表

如果历史表中存储了很多年的数据，会造成严重的数据冗余。那如果将历史表分表存储，比如每年创建一个表，数据存储到对应的年表中，必定会减少很多数据量。（