说一下，什么是Oracle分区
分区的实质是把一张大表的数据按照某种规则使用多张子表来存储。
然后这多张子表使用统一的表名对外提供服务，子表实际对用户不可见。类似于在多张子
表上建立一个视图，然后用户直接使用该视图来访问数据。
Oracle 分区在什么情况下使用
当一张表的数据量到达上亿行的时候，表的性能会严重降低，这个时候就需要用到分区了
，通过划分成多个小表，并在每个小表上建立本地索引可以大大缩小索引数据文件的大小
，从而更快的定位到目标数据来提升访问性能。
分区除了可以用来提升访问性能外，还因为可以指定分区所使用的表空间，因此也用来做
数据的生命周期管理。当前需要频繁使用的活跃数据可以放到访问速度更快但价格也更贵
的存储设备上，而2、3年前的历史数据，或者叫冷数据可以放到更廉价、速度更低的设备上
。从而降低存储费用。
说一下，Oracle的分区有几种
Oracle的分区可以分为：列表分区、范围分区、散列分区(哈希分区)、复合分区。
范围分区
1、就是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区。
2、数据中有空值，Oracle机制会自动将其规划到maxvalue的分区中。散列分区区(哈希分
区)
1、根据字段的hash值进行均匀分布，尽可能地实现各分区所散列的数据相等。
2、散列分区即为哈希分区，Oracle采用哈希码技术分区，具体分区如何由Oracle 说的算，也可能我
下一次搜索就不是这个数据了。
列表分区
列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区，而不是像范围分区那样根据字段的值范围
来划分的。
复合分区
根据范围分区后，每个分区内的数据再散列地分布在几个表空间中，这样我们就要使用复合分区。
复合分区是先使用范围分区，然后在每个分区同再使用散列分区的一种分区方法。
在千万级的数据库查询中，如何提高效率?
分别从，从数据库设计方面，SQL优化语句方面说，物理优化方面说
1、从数据库设计方面说
2、从SQL优化语句方面说
3、物理优化方面说
数据库设计方面
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及
的列上建立索引。
2、应尽量避免在where 子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索
引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认
值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询;select id from t where num=0
3、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引
列有大量数据重复时，查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、
female 几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
4、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select 的效率，但同时也降低
了insert及update的效率,因为insert或update时有可能会重建索引，所以怎样建索
引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应
考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
5、应尽可能的避免更新索引数据列，因为索引数据列的顺序就是表记录的物理存
储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。
若应用系统需要频繁更新索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为索引。
6、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降
低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐
个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
8、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有
限(只有主键索引)。
9、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
10、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需
要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用
导出表。
11、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代
替create table，避免造成大量log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系
统表的资源,应先create table,然后insert。
12、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先
truncate table ,然后drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
从SQL语句方面
1、应尽量避免在where 子句中使用！=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进
行全表扫描。
2、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而
进行全表扫描,如:select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询
:select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
7、尽可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar,因为首先变长字段存储空间小
，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然
要高些。
4、下面的查询也将导致全表扫描:select id from t where name like
'%abc%'
5、如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL 只有在运行时
才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须
在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的
，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：select id
from t wherenum=@num 可 以 改 为 强 制 查 询 使 用 索 引 :selectidfromt
with(index(索引名))where num=@num
6、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用
索引而进行全表扫描。
如:select id from t where num/2=100 应改为:select id from t where
num=100*2
7、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索
引而进行全表扫描。
如:select id from t where substring(name,1,3)='abc-name 以abc 开头的
id
select id from t where datediff(day,createdate,2005-11-30')=0-
1'2005-11-30'生成的id
应 改 为 :select id from t where name like
'abc%',select id from t where createdate>='2005-
11-30'and createdate<'2005-12-1'.
3、in和not in也要慎用,否则会导致全表扫描,如:select id from t where num
in(1,2,3)对于连续的数值,能用between 就不要用in 了:select id from t
where num between 1 and 3
