Oracle技术架构优化方案

这份文档汇集了全面的SQL优化技术及方案，涵盖了许多精心整理的实用内容，希望能为你的SQL性能提升提供帮助。

不需要合并单库单表查询的字段，例如聚集函数group by、order by、limit以及having。

大数据分析平台产品技术架构 典型行业应用案例

奥康的分销系统做得挺聪明，原来复杂的四层业务结构被他们拆成了三层，分成集团管理端、营销中心和分支机构。每个终端都能直接上网操作，不用传来传去那种老方法，响应也快，误差还少，确实省了不少事。

在Oracle数据库中，优化索引存储是关键操作之一。默认情况下，索引与表存储在同一表空间，这有利于数据库维护操作并提高可用性。而将索引与表存储在不同的表空间则能显著提升系统的存取性能，减少硬盘I/O冲突。需要注意的是，表与索引的可用状态可能会出现不一致情况，例如一个处于联机状态，另一个处于脱机状态。

工业大数据管理技术架构的功能分为四部分：数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模。数据采集与交换层通过PLC、SCADA、DCS等系统实时采集机器设备数据，并通过数据交换接口获取物联网数据。该层还支持业务系统的结构化与非结构化数据采集，以及数据交换与互联网数据爬取。

房地产大数据的技术架构方案，讲真，蛮实用的，是你想做房价预测、建个评估模型之类的。这套方案用的是比较成熟的大数据建模思路，像用Weka挖掘历史数据，或者基于GIS搞地理维度，响应也快，逻辑也清晰。数据源方面也配套得比较全，比如香港 1999 年到 2018 年的房价走势都有，想建模型直接上手就行。可视化展示做得还不错，比如那个纽约房价预测可视化，用起来就挺方便，配合个 ECharts 或者 D3.js，展示图表又快又炫。如果你做的是房地产销售类系统，也有完整的管理系统源码，想搭个系统练练手？直接下就行。有几个资源我觉得你可以重点看一下：像江苏房地产信息平台的搭建方案，就比较有代表性，框架结构清

以下是一些Oracle性能优化的方案，希望对大家有用。重点关注以下几个方面： SQL查询优化：分析执行计划，使用索引，提高查询效率。 资源配置：合理分配内存和CPU资源，优化性能。 数据库维护：定期进行碎片整理和数据统计，保持性能稳定。

当前，针对大数据的优化主要有两种途径：分表策略以及SQL语句的优化，例如通过增加索引等手段来调整。然而，数据量的增加可能会增加索引维护的成本。