起初，由于表已按时间分区，尝试直接执行SQL语句时遇到了ORA错误，原因是更新分区关键字列会导致分区的更改解决这个问题的方法是先启用表的行移动功能alter table xxx enable row movement，允许对分区字段进行更新更新后别忘了关闭行移动alter table xxx disable row movement然而，即使；与传统的单台服务器访问不同，Oracle Grid将一个组织的许多服务器和应用程序组合在一起形成一个统一的系统，因此其成为了云计算大数据人工智能等技术发展的基础Oracle Grid技术的历史可以追溯到2002年，当时Oracle公司发布了第一代Oracle 10g数据库产品，并为数据中心管理提供了新的解决方案随着技术。

1做表分区 2查询语句优化，尽量减少全局扫描，多走索引 3提升硬件的运算速度和运算空间；如果简单的， 可以一句 merge 语句就处理掉的那么当然优先使用 merge 处理比较好假如业务逻辑很复杂， 一句 merge 语句无法处理迫不得已，只能使用 游标处理的可以尝试使用 BULK COLLECT 看看是否能有一些性能上面的提升 item2ea041cc0d7e3；先确认一下问题，是代码操作的查询还是连接oracle工具操作的查询，优化大数据量主要先从三两方式入手，第一，建索引，这个有讲究主要是针于你的查询条件即是在where后面的字段建索引，有几个条件字段就建几个，如果有组合条件查询，那建联合索引第二点，就是按表中的数据，进行表分区，如按时间。

将序列化点移至并行进程，而不是在QC上执行，从而优化查询执行性能综上所述，Oracle的多阶段自适应并行框架通过多种技术实现SQL操作的大规模可扩展性和自适应性能调整，优化了关键分析操作连接聚合窗口函数等的执行效率，为大数据分析和MPP系统提供了高性能解决方案；一大数据存储方式1 BLOB，二进制大数据 2 CLOB，文本类型大数据 3 BFILE推荐，文件方式大数据，以连接文件位置方式存储，实际在数据库外 4 RAW，二进制大数据ORACLE老版本的，9i后逐渐被BLOBCLOBBFILE代替二大数据的处理内置函数 1 BLOBCLOBBFILEDBMS_LOB包 2 RAWU。

在Oracle处理大数据量更新时，首先应考虑分段提交策略每次提交大约200M数据，避免一次性处理大量数据导致内存和回滚段不足的问题这样不仅提升了数据处理的稳定性，同时还能有效减少系统资源的消耗其次，优化Buffer Pool和回滚段的配置至关重要Buffer Pool是存储数据块的内存空间，增加其大小能够显著提升。