jack对海量数据值得深思几点：
1.删除海量数据：delete消耗资源最大。truncate与drop就小的多
2.分区特点：a.可以单独分区操作（数据加载，数据备份，数据恢复以及索引重建等操作。 b.提高查询效率 c.分区更有利于数据维护 d.分区有利于数据库数据的过期化处理---删除或者转入离线数据库
3.分区的种类：范围分区，哈希分区，列表分区
范围分区案例：createtable sale_data(sal_id number(5),sales_date date)partition by range(sales_date)(partition sales_2009_1 values less than(to_date('01/02/2009','DD/MM/YYYY'));
哈希分区：使数据分布更均匀点。
列表分区：提供一种按字段的值来进行分区的方法，这种方法非常适合于有高重复率字段值的表。
4.索引分类：B树索引 位图索引 全文索引
B树索引：常见的索引，索引字段数据重复性不高
位图索引：可用于字段数据重复性高的，适合OLAP
全文索引：字段进行模糊查询或者语音类的查询。
5.对象属性：查看select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','T1') from dual;
6.hint优先级比表的属性高。不建议在代码以hint方式约束SQL执行方式，因为一旦将hint写入代码中，SQL执行计划就固定下来了，而实际数据是不断变化的。
7.数据压缩：alter table emp compress alter table emp modify partition p1 compress;作用：压缩数据，提高查询性能
8.将过期的数据设置成只读表空间，优化数据库，加快查询速度
9.数据库对象分析，分析和动态采样
10.rac 业务分割，负载均衡，实例级容错
11.分布式数据库：（dblink，字符集统一）
12.dataguard：容灾 RAC+dataguard
13.ASM 与SAN asmcmd工具 help lsdg ls
14.海量数据备份与恢复：表空间 分区设置自己表空间
15.初始参数：
16：show_space存储过程
本文转自东方之子736651CTO博客，原文链接： http://blog.51cto.com/ecloud/1354126，如需转载请自行联系原作者
